2015
DOI: 10.17516/1997-1397-2015-8-4-385-393
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Coordinate and Time-frequency Support of a Spacecraft Flight by Means of Autonomic Navigation Using Sigma-point Kalman Filter Algorithm

Abstract: There are investigated errors of a spacecraft current coordinate and velocity estimates, time-frequency scale bias of the board receiver reference oscillator. The receiver is a component of the autonomic navigation system using signals of global navigation systems GLONASS or GPS. Estimates are formed by the navigation calculator on the bases of pseudo range and pseudo velocity measurements taken in the regime of navigation signals delay and Doppler frequencies tracking under the condition of the receiver noise… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
2

Year Published

2016
2016
2021
2021

Publication Types

Select...
2
1

Relationship

0
3

Authors

Journals

citations
Cited by 3 publications
(2 citation statements)
references
References 8 publications
0
0
0
2
Order By: Relevance
“…Существует ряд работ, в которых авторы так-же используют алгоритм UKF для синтеза СС в за-дачах оценки параметров сигнала [5][6][7][8][9]. Однако в этих работах рассматривают задачу нелиней-ной фильтрации в системе фазовой автоподстрой-ки (ФАП) [5,6] либо в качестве наблюдений принимают отсчеты с корреляторов, образован-ные при некогерентном накоплении на интервале до 20 мс [7,8].…”
Section: Introductionunclassified
“…Существует ряд работ, в которых авторы так-же используют алгоритм UKF для синтеза СС в за-дачах оценки параметров сигнала [5][6][7][8][9]. Однако в этих работах рассматривают задачу нелиней-ной фильтрации в системе фазовой автоподстрой-ки (ФАП) [5,6] либо в качестве наблюдений принимают отсчеты с корреляторов, образован-ные при некогерентном накоплении на интервале до 20 мс [7,8].…”
Section: Introductionunclassified
“…Появление алгоритма CKF позволило расширить набор инструментов для решения задачи фильтрации вектора состояния x k с сильно выраженной нелинейной связью с наблюдениями [7,8]. Альтернативные алгоритмы построения фильтров Калмана с использованием точных аппроксимаций АПРВ представлены в [12].…”
unclassified