Detta dokument ger en översikt över moderna icke-linjära filtreringsmetoder för attityduppskattning. Tidiga applikationer förlitade sig mest på det förlängda Kalman-filtret för attityduppskattning. Sedan dessa tillämpningar har flera nya tillvägagångssätt utvecklats som har visat sig vara överlägsna det utökade Kalman-filtret. Flera av dessa metoder bibehåller den grundläggande strukturen hos det utvidgade Kalman-filtret, men använder olika modifikationer för att ge bättre konvergens eller förbättra andra prestandaegenskaper. Exempel på sådana metoder är: filter QUEST, förlängd QUEST och det bakåtslätande förlängda Kalman-filtret. Filter som propagerar och uppdaterar en diskret uppsättning av sigma punkter snarare än att använda linjäriserade ekvationer för medelvärdet och covarians ses också över. En tvåstegsmetod diskuteras med ett första steg-tillstånd som lineariserar mätmodellen och ett iterativt andra steg för att återställa de önskade attitydtillstånden. Dessa metoder är alla baserade på Gaussian antagandet att sannolikhetstätheten funktionen är tillräckligt specificerad med dess medelvärde och kovari-inklusive partikelfilter och ett Bayesian filter baserat på en icke-Gaussian, ändlig-parameter sannolikhetstäthet funktion på SO(3). Slutligen visas det prediktiva filtret, icke-linjära observatörer och adaptiva metoder. De olika tillvägagångssättens starka och svaga sidor diskuteras.
En undersökning av attityduppskattning tekniker för rymdfarkoster kan hittas i REF.
Survey of Nonlinear Attitude Estimation Methods
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Guidance Control and Dynamics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}