脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。      

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

基于星间测距的编队卫星一致性导航算法

针对多航天器编队飞行的自主导航问题,利用高精度的相对距离测量手段,结合较少的参考卫星位置信息,对未知卫星的相对和绝对位置进行估计.针对扩展卡尔曼滤波算法的局部不稳定性,采用了一种误差补偿算法,使在系统可观度较低时仍有较稳定的输出.并将编队系统视为一个无线网络,提出了一种分布式一致性卡尔曼滤波算法,该算法结合一致性理论和分布式卡尔曼滤波器,可明显提高解算精度并消除高频噪声干扰,仿真结果验证了该方法的有效性与可靠性.     

考虑太阳自转的天文多普勒差分导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量，可以提供探测器相对反射天体的距离信息，与星光角距量测量结合，可以提高导航性能。然而，星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量，火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题，提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法，建立了包含火卫一位置及速度的状态模型，利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计，仿真结果表明，提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响，为探测器提供高精度的自主导航信息。     

考虑星历误差的天文测角/时间延迟量测组合导航方法

基于太阳震荡的时间延迟是一种新型天文导航量测量，可以提供探测器相对反射天体的距离信息，与星光角距量测量结合，可以提高导航性能。然而，星光角距量测模型与时间延迟量测模型均含有火卫一相对火星的位置矢量，火卫一的星历误差将影响导航精度。针对这一问题，提出了一种基于在线估计的天文测角/时间延迟量测组合导航方法，建立了包含火卫一位置及速度的状态模型，利用星光角距及时间延迟量测量同时对火卫一的位置和速度进行在线估计，仿真结果表明，提出的方法可以有效抑制火卫一星历误差对组合导航精度的影响，为探测器提供高精度的自主导航信息。     

含有建模和测量误差的卫星自主定轨系统能观性分析

影响卫星自主轨道确定精度的主要因素包括动力学建模误差及测量误差。考虑动力学模型及测量均存在系统误差时，解决问题的一个途径是将这两种系统误差与卫星运动状态构成扩增状态后一同估计。为了保证滤波的稳定，就必须对此扩增系统的能观性进行分析。基于非线性系统的局部弱能观性理论，分析并给出了无摄动条件下单星自主定轨系统中卫星运动状态、建模误差及测量误差均能观的充要条件，即当轨道为圆轨道时增广系统处处不能观，当轨道不为圆轨道时处处能观。最后通过仿真算例对结论进行了验证，仿真结果显示对于非圆轨道，当建模误差及测量误差均为常值或慢时变时，采用扩展卡尔曼滤波算法对增广系统的状态估计是有效的。     

导航卫星的地面站定轨算法

导航星座轨道的长期保持是星座导航系统运营管理的重要组成部分,而现有的导航卫星地面定轨算法又存在精度不高或计算量大不适合工程应用的问题。为此,研究了单向、被动测量模式的导航卫星地面定轨算法。基于单向伪距观测,将导航卫星钟差参数作为状态量,推导了滤波算法的状态方程、测量方程,并最终建立了滤波器模型。以不同轨道面的4颗GPS导航卫星为例进行了2天的仿真试验,考虑卫星的可见性仿真中加入了测量中断,并设计在测量恢复后重启滤波算法。仿真结果表明,4颗卫星的轨道位置估计精度可以达到米级,钟差随机偏差的估计精度可以达到纳秒级,并且在滤波中断后重启滤波器,仍然可以达到此估计精度,表明此定轨算法具有收敛性和稳定性。     

月球轨道交会对接航天器相对状态误差分析

为分析同波束干涉测量这一高精度相对测角技术对月球交会对接两个航天器的相对位置、速度(状态)影响,文章根据协方差分析理论及各测量量的模型,推导测量量关于相对状态量的信息矩阵,建立了相对状态误差协方差模型;结合月球轨道交会对接仿真轨道,开展测量误差对两个航天器的相对状态误差影响协方差分析。结果表明,在当前测量误差条件下,相对位置、速度误差分别达到米级和厘米每秒级。在分析相对状态误差影响因子的基础上,重点对同波束干涉测量差分相时延整周模糊误差及时延率误差对相对状态影响进行了分析,结果表明整周模糊度误差对相对位置误差影响显著,时延率误差对相对速度误差影响显著。     

基于非线性模型预测滤波的微纳卫星定位方法

针对采用星载GPS(Global Position System)定位的LEO(Low Earth Orbiter)微纳卫星获得的位置速度数据不连续,而使用轨道动力学获得的连续的位置速度信息误差快速发散的问题,提出了一种基于非线性MPF(Model Predict Filter)的LEO微纳卫星定位方法,它采用非线性MPF预测的模型误差作为一步状态估计,同时使用GPS信息作为观测量,并与改进的扩展卡尔曼滤波组合,既可获得连续的卫星位置速度信息,又可获得相当于GPS单点定位的精度.仿真结果表明,此种方法可以有效地获得连续的微纳卫星位置速度信息,并且精度优于EKF(Extended Kalman Filter).      

基于最小二乘估计的雷达系统误差卫星标定方法

雷达系统误差标定对精密测量雷达系统精度具有重要作用.本文针对基于精轨卫星的雷达系统误差参数标定技术,建立误差参数解算数学模型,对关键算法的最小二乘估计进行分析推导,并对卫星标定技术实现进行了系统设计.采用本文算法,依据某雷达常规手段实测的系统误差参数项进行仿真及仿真结果分析.研究结果表明,基于最小二乘估计的方法在卫星标定技术中是可行的.     

Distributed satellite autonomous navigation using X-ray pulsars

Distributed X-ray pulsar-based navigation (DXNAV) is an effective method to realize earth-orbit satellite positioning under weak pulsar signal conditions. In this paper, we propose a new DXNAV method based on multiple information fusion. The DXNAV system principle and the pulse phase estimate Cramér-Rao lower bound are deduced. To suppress the calculation complexity and the error source, the X-ray pulsar photon time-of-arrival detected by each satellite is equivalently converted to the leading satellite directly using the inter-satellite link ranging and starlight angular distance measurement. A high precision estimate model of the pulse phase is built using pulsar standard profile, observed profile, and star-geocentric angular distance from distributed satellites. The estimated pulse phase is real-time supplied to the navigation system, which is established in the form of a deviation equation. The two-stage Kalman filter is designed to estimate the pulse phase in profile histogram bin step and the leader position in real-time step. Compared separately with the maximum likelihood phase estimate method and the celestial navigation method using only the star-geocentric angular distance, the simulation analysis shows that the estimation precisions of position and velocity are improved by 29% and 25%.     

Pose measurement and motion estimation of non-cooperative satellite based on spatial circle feature

Malfunctioned satellites have seriously threatened orbital safety, and the capture of these satellites is of great significance. The pose measurement and the motion estimation of the tumbling satellite is the premise of capture. In this paper, the docking ring of the satellite is identified, which is equivalent to a spatial circle. Combined with the nozzle feature, the pose duality of the spatial circle can be eliminated. And the measurement accuracy is improved by minimizing the reprojection error of the docking ring and the nozzle. Due to the symmetry of the docking ring, the measured pose has only five degrees of freedom, losing the degree of freedom of rotation around the normal vector. In the motion estimation algorithm, the observability of the tumbling motion is firstly analyzed, then an error-state Kalman filter with inertia ratio constraints is designed. To improve the convergence speed and stability of the filter, a rough estimation algorithm of filter initial value based on linear term extraction and particle swarm optimization is proposed. The effectiveness of the pose measurement and motion estimation method is verified by simulations.     

基于虚拟观测值的X射线单脉冲星星光组合导航

传统的X射线脉冲星导航系统需要同时观测3~4颗脉冲星,有效载荷的质量和功耗极大。因此,单探测器脉冲星导航技术是实现航天器利用X射线脉冲星导航的关键举措。针对单探测器脉冲星导航的可观测性弱和精度低等问题提出了基于虚拟观测值的X射线单脉冲星与星光集中式组合滤波的高精度导航方法,即在X射线脉冲星的长周期内增加与星光同时刻观测的虚拟观测值,以实现高精度的集中式组合滤波算法。同时提出了利用神经网络预测虚拟观测值方法,并与利用动力学递推的方法进行比较,精度可以达到10-7量级。仿真结果表明,该方法可大大提高单探测器的导航的可靠性,补偿由于探测器误差造成的导航误差,导航位置误差为259.79 m,同时有效地减小了导航系统的重量,为X射线脉冲星导航的工程实现提供了参考依据。      

超低轨道地球卫星脉冲星/星光折射/光谱组合导航

针对超低轨道地球卫星导航自主需求,提出了一种脉冲星/星光折射/光谱测速组合天文导航方法。首先根据地球超低轨道卫星运行轨道动力学方程建立导航系统状态模型;分别根据脉冲到达时间差和星光折射角与天体光谱频率建立导航系统量测模型;使用Unscented卡尔曼滤波方法,降低随机误差对导航精度的影响,使用基于UKF的信息融合方法,有效融合了三种天文导航方法结果数据。经计算机仿真分析,该组合导航方法位置导航误差均值为85.62m,速度误差均值0.190m/s,能够满足超低轨道地球卫星在轨运行导航需求。     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

利用星地差分GPS的地基测控系统实时标校方法

针对地基测控系统传统标校方法和基于差分GPS事后标校方法的不足，提出了一种基于低轨卫星与地面测控站之间星地差分GPS的地基测控系统测量误差实时标校方法。与基于差分GPS的事后标校相比，实时标校能使地基测控系统及时获取标校后的测量数据，从而实时进行轨道解算和预报，并及时上注以提升卫星运行性能。针对星地长基线、高动态和实时标校场景，系统地分析了影响星地基线估计性能的各项误差及修正效果，并提出相对位置精度因子的概念，由此得到星地基线估计精度预算。采用基于抗差自适应卡尔曼滤波的实时星地基线估计算法，并利用加权最小二乘法求解测控系统测量误差，从而获得校准结果。利用星载双频GPS接收机和导航信号模拟器构建半实物仿真平台，仿真结果表明，实时标校后测距系统误差残差降低到40cm左右，测速系统误差残差降低到1cm/s以下，与理论分析结果一致，可以较好地满足未来航天任务的测控需求。     

基于视线测量和轨道预报高轨非合作目标相对导航方法

对于非合作目标,由于中远距离星上相对测量手段有限,大多情况仅能获得视线角信息.仅视线测量相对导航方法在GEO轨道条件下滤波精度低、可观测性差.提出一种基于星间视线方位测量和轨道预报信息结合的非合作目标相对导航方法.建立基于星间相对运动模型的状态方程和基于星间视线测量和轨道预报信息的观测方程,分别选取了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种方法,仿真分析了轨道预报信息精度和滤波方法对导航精度的影响.     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。