【TSS-EKF算法在接近段自主导航系统中的应用(论文)】随着航天技术的不断发展，空间飞行器在执行交会对接、着陆等任务时，对导航系统的精度和实时性提出了更高的要求。尤其是在接近段，飞行器需要在有限的时间内完成高精度的相对定位与姿态控制，这对导航算法的性能提出了严峻挑战。本文围绕一种改进型滤波算法——TSS-EKF（Tangent Space Sigma-Point Extended Kalman Filter）在接近段自主导航系统中的应用展开研究，旨在提升飞行器在复杂环境下的导航能力。

TSS-EKF算法是在传统EKF（扩展卡尔曼滤波）基础上进行优化的一种非线性滤波方法，其核心思想是通过引入sigma点来近似状态分布，从而提高滤波过程的稳定性和计算效率。相比传统的EKF，TSS-EKF在处理强非线性问题时表现出更强的鲁棒性，能够有效抑制误差传播，提高状态估计的准确性。

在接近段的自主导航中，飞行器通常面临多种不确定性因素，如传感器噪声、动力学模型误差以及外部干扰等。这些因素可能导致传统导航算法出现较大的偏差，甚至影响整个任务的成功率。而TSS-EKF算法通过动态调整权重和优化状态转移过程，能够在不增加过多计算负担的前提下，显著改善导航系统的性能。

本研究以某型无人飞行器为研究对象，构建了包含相对位置、速度及姿态信息的多源融合导航模型，并将TSS-EKF算法应用于该模型中。实验结果表明，在不同的飞行场景下，TSS-EKF算法均能保持较高的导航精度，特别是在高速接近阶段，其定位误差较传统EKF降低了约15%以上，显示出良好的实际应用价值。

此外，为了验证TSS-EKF算法的可行性与稳定性，本文还设计了多组对比实验，分别测试不同噪声水平、初始误差条件以及传感器配置下的导航效果。实验结果显示，TSS-EKF在各种工况下均表现出优异的适应能力，尤其在高噪声环境下仍能维持较高的估计精度，进一步证明了其在自主导航系统中的优越性。

综上所述，TSS-EKF算法作为一种高效的非线性滤波方法，在接近段自主导航系统中具有广阔的应用前景。未来的研究可以进一步结合人工智能技术，探索更加智能化的自适应滤波策略，以应对日益复杂的航天任务需求。