一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法

针对重力测量卫星质心在轨标定算法中存在的陀螺精度不高且易失效的问题,提出了一种应用星敏感器和静电加速度计的质心标定改进算法。在该算法中,将一个明显大于干扰力矩的周期性磁力矩,作用于卫星上;将星敏感器观测量代入预测滤波器中,估计卫星的角速度及角加速度;利用静电加速度计信息设计扩展卡尔曼滤波,从而实现卫星质心的标定。数学仿真结果表明:此算法能够对卫星的角速度及质心位置进行实时估计,卫星质心三轴最佳标定精度均优于0.05mm,可实现陀螺失效情况下卫星质心较为精确的标定。     

基于MME/KF的电推进器推力在轨标定算法

为了确保小推力量级电推进器在轨工作的有效性,提出了一种基于MME/KF（Minimum Model Error/Kalman Filter）的电推进器推力在轨标定算法。该算法对推力标定过程为:首先使用飞轮产生一个已知的周期性力矩作用于卫星上,同时姿态控制器发送指令给电推进器来保持卫星的稳定;然后将陀螺仪数据代入MME算法中估计出卫星的角加速度,并利用KF算法实现电推进器在轨标定;最后进行数学仿真。结果表明该算法在常规推力下可以提高在轨标定精度,并且可以实现小推力条件下的在轨标定。     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

基于多敏感器的卫星姿态确定算法

针对多敏感器组成的卫星姿态确定系统,采用四元数方法建立卫星姿态估计器模型,应用扩展卡尔曼滤波EKF算法进行信息融合,通过仿真算例验证此算法具有较高的精度。与此同时,在EKF算法基础上提出一种定常增益的卡尔曼滤波CGKF算法。通过数学仿真对EKF算法和CGKF算法进行比较分析,证明在一定条件下CGKF算法具有与EKF算法相当的滤波精度,并且简化后的CGKF算法在获得与EKF算法相近滤波效果的同时,还能够节约星上资源,减少计算量。     

一种海洋测高卫星质心在轨估计算法

为了满足海洋测高卫星在轨质心位置精度的要求,提出了一种使用陀螺仪测量数据在轨估算卫星质心位置的算法。该算法利用推力器工作产生外力矩,采用总体最小二乘法,综合考虑了实际推力器推力的误差及陀螺仪的测量误差,由卫星的姿态动力学方程估算得到卫星质心位置。数值仿真证明了该算法的有效性,结果表明质心位置的估计精度在毫米量级,可以满足海洋测高卫星对质心位置精度的需求。     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

GEO卫星在轨横向质心快速估算方法

针对地球静止轨道(GEO)卫星转移轨道段推进剂消耗量大,卫星横向质心偏移,导致变轨过程中发动机产生较大干扰力矩等情况,提出在轨使用推力器进行卫星横向质心估算的方法。为保证卫星姿态稳定控制,采用推力方向相同、力矩方向相反的成组推力器同时喷气激励,再用陀螺进行角速度测量,避免因力矩过大、控制系统暂停闭环控制时卫星产生较大的角速度。利用实例对横向质心估算方法进行仿真验证,结果表明:估算方法仅需10s的连续喷气激励,避免了卫星姿态的波动,估算误差可控,可用于GEO卫星转移轨道段的质心估算。     

非质心特征点相对位置和姿态估计方法研究

卫星编队飞行中,从星星体上偏离质心的任意特征点,其相对位置和相对姿态运动耦合。本文针对任意点的相对状态估计问题,推导了耦合相对轨道动力学方程和无陀螺相对姿态动力学方程,并且基于PSD敏感器对主星上点光源的视线测量值,提出了基于特征点耦合动力学和质心传统动力学的两种相对状态估计策略。针对每种策略分别设计了EKF和UKF两种滤波算法对相对状态进行估计。最后通过数学仿真对算法的有效性进行了验证,并对其计算量进行了分析。结果表明,四种算法均能对特征点的相对状态进行较高精度的估计。     

单轴飞轮故障时的小卫星姿态控制方法研究

反作用飞轮和磁力矩器是现代小卫星姿态控制的主要执行机构,针对单轴反作用飞轮故障仅能提供两轴控制力矩的情况,提出了一种使用磁力矩器和反作用飞轮进行联合控制的算法。首先推导了一种拟PD姿态控制律,在此基础上提出了剩余两反作用飞轮和磁力矩器的控制力矩分配策略。仿真结果表明,该算法能够在单轴飞轮故障情况下完成小卫星高精度姿态控制任务,延长航天任务寿命,算法鲁棒性好,设计简单且易于在轨实时计算。     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。     

中心差分Kalman滤波方法在X射线脉冲星导航中的应用

由于脉冲星脉冲到达时间的测量需要较长时间,基于传统的扩展Kalman滤波的X射线脉 冲星定轨方法精度较低。为此,提出了将中心差分Kalman滤波应用于X射线脉冲星导航中, 利用中心差分Kalman滤波替代扩展Kalman滤波,通过结合航天器轨道动力学模型和脉冲星观 测信息进行定轨。仿真结果表明,中心差分Kalman滤波方法的定轨精度高于扩展Kalman滤波 方法。     

基于T-H方程的卫星轨迹模型参考输出跟踪控制方法

当目标卫星沿椭圆轨道运行时,描述追踪星与目标星相对运动的线性化方程为T-H方程。将描述航天器相对运动的T-H方程变换为周期系统的状态空间形式,并给出卫星轨迹跟踪控制问题的数学描述。基于周期系统的参量Lyapunov方法和模型参考跟踪控制理论,提出了卫星轨迹跟踪控制器的设计方法。利用该方法设计了带有收敛速率保障的反馈镇定控制器和具有自由参数的前馈控制器。对追踪星相对目标星悬停任务进行了数值仿真,仿真结果表明提出的控制方案是有效的。     

基于UKF的机载无源定位算法

提出了一种基于UKF(Unscented Kalman Filter)的机载无源定位算法,并结合应用背景,对系统模型以及通常的UKF算法作了相应的改进。该算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,克服了EKF(Extended Kalman Filter)中引入的较大线性化误差对性能的影响。与基于EKF的定位算法相比,本文提出的算法滤波性能更好,对初始估计误差不敏感,并且算法不用计算雅可比或黑赛矩阵,更容易实现。仿真结果验证了提出算法的优越性。     

基于滤波算法的拟平均轨道根数自主实时确定方法

针对卫星长期自主运行的发展要求,首次提出了基于滤波算法的卫星自主计算拟平均轨道根数的在轨实时方法。首先以受地球非球形摄动影响的低轨卫星为研究对象,推导了拟平均轨道根数的变化率并考虑了J2平方项补偿;以拟平均轨道根数为状态变量并以卫星瞬时速度和位置作为观测量建立了滤波方程,然后分别应用平方根无迹卡尔曼滤波(SR UKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)对拟平均轨道根数进行估计。仿真结果表明,两种滤波方法均能有效地计算拟平均轨道根数,其中平方根UKF滤波具有更高的精度和稳定度,且都可以满足卫星在轨自主实时计算拟平均轨道根数的需求。     

基于GPS的低轨伴飞卫星自主导航轨道确定

对基于EKF算法的相对导航滤波器和基于全球卫星定位系统(GPS)伪距测量的伴飞星定轨进行了研究。用几何法与相对动力学方法联合获得目标星轨道信息,给出了伴飞卫星伪距测量定位的模型。仿真结果表明:该定轨方法可用于低轨卫星实时定位导航,定轨精度较高。     

基于磁强计的微小卫星姿态确定

针对极轨微小卫星，提出了一种基于磁强计的改进EKF算法。通过对仅利用磁强计确定卫星姿态时的误差来源进行分析，并且对磁强计量测模型做出了改进，并进行了适当的简化。在不明显影响精度的情况下，使得计算量得到了显著降低，数学仿真表明算法是收敛的、有效的。该算法具有极大的工程实用意义，对于EKF方法在低成本微小卫星的成功应用是一个有益的探索。     

一种卫星在轨自由边界条件模拟方法

随着观测精度的提高,卫星观测设备对微振动愈加敏感,需要在地面开展卫星在轨微振动环境模拟试验及测试验证,而卫星在轨自由边界条件的模拟对于提高地面试验的有效性至关重要。文章提出了一种低频弹性支撑方法,用于模拟卫星在轨飞行时的自由边界条件;并基于该方法,设计和研制了一套模拟试验装置,通过模态和频率响应分析以及型号的整星微振动模拟试验,评估了模拟自由边界条件对卫星动力学特性的影响,也证明了低频弹性支撑模拟方法的有效性。