基于Bayes统计模型的卫星融合定轨方法研究

根据目前天基导航系统现状,结合中国对低、中轨卫星精密定轨的要求,给出了天地基信息融合定轨的原理;结合卫星待估融合参数的先验信息,提出了基于Bayes统计模型的卫星精密定轨方法;在卫星观测的线性化融合模型中引入观测噪声,利用概率估计融合模型,根据Bayes理论进行卫星状态改进量的最大后验估计,并分析了Bayes估计方法的定轨精度;依据期望融合的待估改进量方差最小规则建立了相应的参数求解算法;最后以导航融合测控系统中测距和测速数据的融合定轨为例进行了仿真实验,表明该融合方法能够得到很好的定轨效果。     

利用GPS接收机的精确轨道确定技术

利用GPS接收机的导航信息精确确定接收机载体航天器的轨道根数.给出了为确保10 m量级的定轨精度所必需的精确坐标系变换与时间系统变换公式,提出了采用GPS接收机的导航信息与摄动运动方程式外推的组合导航方法,以保证接收机天线被短期遮挡时导航仍能正常运行.     

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。     

基于单频星载GPS数据的低轨卫星精密定轨

为满足搭载单频GPS接收机低轨卫星的精密定轨需求以及深化单频定轨研究,文中解决了单频星载GPS数据的周跳探测问题,并利用“海洋二号”（HY-2A）卫星及“资源三号”（ZY-3）卫星的单频星载GPS实测数据采用两种方法确定了二者的简化动力学轨道,并通过观测值残差分析、与双频精密轨道比较、激光测卫数据检核等方法对所得轨道精度进行评定。结果表明,在不考虑电离层延迟影响的情况下,HY-2A卫星定轨精度为2~3dm,ZY-3卫星为1m左右;而采用半和改正组合消除电离层延迟一阶项影响后,二者定轨精度均显著提高,HY-2A卫星三维精度提高至1dm左右,ZY-3卫星提高至1~2dm。文章的研究成果表明,搭载单频GPS接收机的低轨卫星也可获得厘米级的定轨精度。     

基于UKF的雷达高度计自主定轨

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,从而介绍了目前广泛使用的分步逼近的卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter).为了提高导航的可靠性和准确性,在星敏感器导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于星上雷达测高仪及星敏感器联合进行卫星自主定轨的算法.建立了比较复杂的地球海平面模型,并考虑了其中风生重力波的影响. 利用雷达测高仪的测量结果和地球形状模型,计算地心矢量在卫星本体中坐标系的方向.利用UKF滤波定轨算法,明显提高了自主定轨的精度.数值仿真结果表明,UKF定轨精度要远优于推广卡尔曼滤波.      

基于自适应滤波的编队卫星实时相对定轨

提出基于自适应滤波的编队卫星实时相对定轨算法,利用2005-12-09—10两颗GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星的GPS（Global Positioning System）实测数据进行实时相对定轨试验计算,采用JPL（Jet Propulsion Laboratory）轨道对试验结果外部检核,结果表明:①自适应滤波相对定轨通过自适应因子,可以较好地平衡编队卫星的观测信息和相对动力学信息,其相对定轨结果精度优于Kalman滤波相对定轨结果;②自适应滤波相对定轨结果随着星间基线缩短而精度提高;③两颗GRACE卫星采用单频伪距和广播星历进行自适应滤波相对定轨,可以得到精度优于6cm的星间基线。     

星载GPS几何法实时定轨有关问题的研究

首先讨论了星载GPS几何法实时定轨的绝对定位方法和各种差分技术。由于伪距差技术能克服GPS卫星的星历误差、卫星钟误差，特别是SA误差的影响，而且实现难度不大，所以应用它来实时定轨。实测数据的处理表明，它能明显提高定轨的精度。然后分析了星载GPS所受扰动影响的情况，对应用抗差估计削弱GPS卫星信号扰动的影响进行了试验，试验的结果说明抗差估计能进一步提高星载GPS几何法定轨的精度。     

基于多传感器的卫星自主导航信息融合算法

通常卫星上装有较多的自主导航传感器,如何将其信息有效的组织并充分利用,是卫星自主导航的关键问题。采用信息融合技术把两种或多种导航系统组合起来,应用最优估计理论,形成最优组合导航系统,有利于充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息合作,已逐渐成为了导航定位技术的发展方向。文章针对星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星自主导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波技术进行轨道确定的信息融合算法。仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,有效抑制滤波发散,整个系统的运算速度和收敛速度也有所提高。     

导航星座不完整对星间自主定轨几何精度因子的影响

星间自主定轨是星座自主导航的关键技术. 在系统建设初期未完成全星座组网、卫星出现故障或受损等情况下, 部分卫星缺失将导致导航星座不完整, 其对星间自主定轨性能的影响值得研究. 本文在提出逐卫星加权最小二乘自主定轨估计方法的基础上, 引入几何精度因子作为衡量星座不完整影响卫星自主定轨性能的指标, 最后以Galileo星座为例进行了仿真与分析. 结果表明, Galileo星座中卫星进行自主定轨时其可视卫星的冗余度较高, 少数卫星缺失不会对星间自主定轨的几何精度因子产生明显影响. 只有当星座缺失卫星数达2/3时, 会使得部分卫星的几何精度因子超差, 卫星自主定轨性能明显下降.      

联合北斗导航与星间链路的大椭圆卫星定轨方法

传统的地面测控和GNSS均无法实现HEO卫星全弧段的跟踪观测.在分析北斗导航信号及其星间链路信号对典型HEO的观测几何及覆盖特性的基础上,利用北斗导航及其星间链路对HEO测控支持形成互补的特点,提出了一种卫星导航与星间链路相结合的自主导航方法.对HEO定轨进行分段划分并基于EKF设计了卫星导航与星间链路数据融合定轨的自主导航算法.分析结果表明,本文提出的方法能够从全弧段上改善HEO的观测几何,定轨精度比仅使用卫星导航提高了2个数量级,并且仅需较少的星间链路资源.      

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.     

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

Onboard orbit determination using GPS observations based on the unscented Kalman filter

Spaceborne GPS receivers are used for real-time navigation by most low Earth orbit (LEO) satellites. In general, the position and velocity accuracy of GPS navigation solutions without a dynamic filter are 25 m (1σ) and 0.5 m/s (1σ), respectively. However, GPS navigation solutions, which consist of position, velocity, and GPS receiver clock bias, have many abnormal excursions from the normal error range for space operation. These excursions lessen the accuracy of attitude control and onboard time synchronization. In this research, a new onboard orbit determination algorithm designed with the unscented Kalman filter (UKF) was developed to improve the performance. Because the UKF is able to obtain the posterior mean and covariance accurately by using the second-order Taylor series expansion through the sampled sigma points that are propagated by using the true nonlinear system, its performance can be better than that of the extended Kalman filter (EKF), which uses the linearized state transition matrix to predict the covariance. The dynamic models for orbit propagation applied perturbations due to the 40 × 40 geo-potential, the gravity of the Sun and Moon, solar radiation pressure, and atmospheric drag. The 7(8)th-order Runge–Kutta numerical integration was applied for orbit propagation. Two types of observations, navigation solutions and C/A code pseudorange, can be used at the user’s discretion. The performances of the onboard orbit determination were verified using real GPS data of the CHAMP and KOMPSAT-2 satellites. The results of the orbit determination were compared with the precision orbit ephemeris (POE) of the CHAMP and KOMPSAT-2 satellites.     

一种多步的基于切换星间测量的多星自主导航算法

针对基于星间测量的多星自主导航问题,从载荷优化和节约成本考虑,提出了一种单套敏感器切换测量的导航方案。建立了该导航方案下的系统状态空间模型,并基于扩展卡尔曼滤波方程给出了导航估计算法。基于多步卡尔曼滤波方法,将集中的滤波算法解耦为多个平行的子滤波器,使计算量降低到原算法的50%以下,并且在切换测量的导航方案下,部分解耦出的子滤波器可以只预测不更新,能够进一步地降低计算负担。给出了多步滤波算法的推导过程,证明了其与标准卡尔曼滤波的数学等价性,故算法的估计性能及计算结果与标准卡尔曼滤波一致,但计算速度有明显提升。最后,通过具体算例给出了算法的仿真验证。     

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。     

一种新的星载GPS定轨滤波算法

针对传统EKF(Extended Kalman Filtering)算法应用于星载GPS(Global Positioning System)低轨卫星定轨时系统噪声方差初值不易确定的问题,提出了一种新的定轨滤波算法.该算法在非线性方程线性化过程中,在前一时刻滤波估值点进行线性化,从而得到扰动方程,并将该扰动方程引入到传统EKF进行滤波处理.该算法与传统EKF分别应用在星载GPS低轨卫星的定轨中,通过比较,结果表明改进的算法在一定程度上抑制了由于系统噪声方差阵选取偏差较大而引起的滤波发散现象,且对于系统噪声方差的初值选取有较强的鲁棒性.      

一种用于高动态GPS频率估计的滤波算法

针对常用高动态GPS(Global Positioning System)频率估计算法扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的缺陷,提出了一种新的称为简化无迹高斯粒子滤波(SUGPF,Simplified Unscented Gaussian Particle Filter)的算法.SUGPF将卡尔曼滤波(KF,Kalman Filter)、无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)与高斯粒子滤波(GPF, Gaussian Particle Filter)三者相结合.在时间更新阶段,用KF的方法更新预测分布;在测量更新阶段,用UKF的方法得到重要采样函数,并用GPF的方法更新后验分布.仿真结果表明:与EKF和UKF相比,SUGPF性能更优越,功能更全面,在高斯与非高斯观测噪声环境下均能取得与GPF类似的良好性能,并且其计算复杂度低于GPF.     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

星载GNSS确定GEO卫星轨道的积分滤波方法

采用星载全球导航卫星系统（GNSS）确定地球静止轨道（GEO）,以解决目前应用星载全球定位系统(GPS)时导航卫星可见性差的问题。以风云卫星为例,分析了未来的GNSS相对于GEO卫星的可见性,针对GEO轨道上导航接收机采样间隔较长的问题,综合轨道积分和卡尔曼滤波方法的优点,提出了确定GEO卫星轨道的积分滤波方法。并利用STK软件仿真产生所需数据,用MATLAB对提出的算法编程并进行仿真验证,结果表明,提出的方法性能优越,定轨精度较高。     

一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。