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Demonstration of Adaptive Extended Kalman Filter for Low-Earth-Orbit Formation Estimation Using CDGPS

机译：使用CDGPS进行低地球轨道编队估计的自适应扩展卡尔曼滤波器演示

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Carrier-phase differential GPS is an ideal sensor for formation flying missions in low earth orbit since it provides a direct measure of the relative positions and velocities of the vehicles in the fleet. This paper presents results for a relative navigation filter that achieves centimeter-level precision using a customized GPS receiver. A precise, robust extended Kalman filter estimates the relative states based on simple measurement models and a linear Keplerian propagation model. To increase the filter robustness in the face of environment uncertainty, adaptive method of maximum likelihood estimation (MMLE) algorithms are implemented. The adaptive filter accurately identifies the process and sensor noise covariances for the system. Despite the simplicity of the filter, hardware-in-the-loop simulations performed on the Formation Flying Testbed at Goddard Space Flight Center demonstrated that this filter can achieve ≈2 cm relative position accuracy and <0.5 mm/s relative velocity accuracy for a range of low-earth-orbit formation.
机译：载波相位差分GPS是低空轨道编队飞行任务的理想传感器，因为它可以直接测量车队中车辆的相对位置和速度。本文介绍了使用定制GPS接收器达到厘米级精度的相对导航滤波器的结果。精确，鲁棒的扩展卡尔曼滤波器可基于简单的测量模型和线性开普勒传播模型来估计相对状态。为了在面对环境不确定性的情况下提高滤波器的鲁棒性，实现了最大似然估计（MMLE）算法的自适应方法。自适应滤波器可准确识别系统的过程和传感器噪声协方差。尽管滤清器很简单，但在戈达德太空飞行中心的编队飞行试验台上进行的半实物仿真表明，该滤清器在一定范围内可以达到≈2cm的相对位置精度和<0.5 mm / s的相对速度精度低地球轨道的形成。

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