基于卫星编队的空间碎片视觉高精度导航方法

视觉方法被广泛应用于空间碎片这类和卫星之间没有任何通信的非合作目标导航。针对观测过程中视觉传感器的像差偏差引起位置不确定的问题,提出了利用卫星编队的立体视觉导航方法。首先,利用卫星编队构造了长基线的视觉传感器,通过Fisher矩阵对系统的可观测性进行了分析,验证了系统是可观的;其次,对视觉传感器进行了误差分析,通过安排最优视差角,使多颗卫星的观测信息融合达到最优;最后,应用卫星编队的视觉导航方法对空间碎片进行了导航仿真验证。结果表明,基于卫星编队的视觉导航方法可以显著减小观测误差,精度能达到01m量级,而且编队构形简单,易于工程实现。     

环火星自主导航系统设计及参数优化研究

当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。     

基于星间测量的卫星星座 自主导航算法

自主导航能力是新一代导航星座的重要特性,利用卫星星间相对测量实现星座自主导航,是实现导航星座自主运行的基础.基于相对测量的导航卫星自主导航问题,将导致测量方程和状态方程的高度非线性,对导航算法提出了新的要求.在总结前人工作的基础上,提出了一种星载导航算法方案:利用三颗卫星之间的相对矢量在惯性空间的投影作为测量量,利用高精度星载轨道预报器作为系统的状态方程,使用SRUKF(Square Root Unscented Kalman Filter)滤波算法同时对三颗卫星的位置进行估计.仿真结果表明,该方案具有可行性,并且当轨道预报器的精度较高时有可能在100d内实现5m的导航精度.      

星间测距对小卫星编队相对轨道状态的修正

相对轨道状态确定是小卫星编队正常工作的基础和重要保障.针对小型化、低成本的星载GPS接收机定轨精度较低的情况,提出一种利用单纯星间测距信息对卫星编队相对轨道进行修正的方法.引入星间测距信息,采用扩展卡尔曼滤波算法提高编队的相对轨道估计精度.通过仿真验证,证实了该方案的有效性.     

视线测量光学导航系统观测模型选取

在基于视线矢量观测的自主光学导航系统中,观测模型的非线性是影响导航精度的一个重要因素。通过定量计算观测模型的非线性强度,研究了视线测量光学导航系统测量模型的选取问题。文章基于透射投影模型的共线性方程,给出了两种视线矢量观测模型的导航测量方程及测量噪声统计特性。在扩展卡尔曼滤波框架内深入分析了观测模型非线性对导航性能的影响。并利用微分几何非线性曲率测量理论,定量比较了两种观测模型的非线性强度。最后以基于视线矢量观测的姿态确定系统为例,仿真验证了非线性曲率测量与导航性能的一致性,结果表明基于单位矢量观测模型的光学导航系统具有更高的估计精度和更快的收敛特性。     

编队星座相对位置精确测定与自主定轨方法

针对编队飞行星座,提出了一种全自主的高精度定轨与相对位置精确测定方法,对其主要关键技术之一的空间绝对定向的基本方案及其可行性和指标进行了研究,并进行了仿真验证.结果表明,通过编队星座星间高精度的距离测量和绝对定向观测,可以实现无需地面测控站和卫星导航系统支持下的编队星座全自主导航方案;在一定测距和测向误差条件下,绝对定轨精度可以优于20m,相对位置确定精度可优于10cm.相对误差与采样间隔有较明显关系,未来可考虑采样间隔控制在10s以内即可;绝对位置误差大小与采样间隔无明显关系,其中的主要误差是星座的整体平移误差.仿真结果验证了所提方案的正确性.      

不完整测量下集群飞行器协同相对定位方法

测距和测向是实现飞行器间相对测量的常用手段。通常而言,飞行器间相互测距精度远高于飞行器绝对位置导航精度。因此,提出了一种基于集群飞行器间测距和对目标测向的协同相对定位方法,利用集群飞行器间相互测距和各飞行器对非合作目标测向来实现集群飞行器及非合作目标的相对定位。方法分为静态相对定位方法和动态相对定位方法两种。基于飞行器间相互测距和对非合作目标测向来实现协同相对定位的方案,不需要对非合作目标进行完整的相对位置测量,简化了对飞行器测量设备配置的要求。同时,相比基于飞行器绝对位置导航和对非合作目标测向的相对定位方案,能获得更高的相对定位精度。     

GPS和类GPS测距技术在双星编队星座状态确定中的联合应用

为提高状态确定的精度,借鉴AFF技术引入一种辅助手段——类似GPS的伪距和载波相位测距技术(简称类GPS测距技术)．它的伪码码元和载波相位波长比GPS的更短,因而可获得更高精度的相对测量信息．针对对地观测的双星编队星座的状态确定任务,建立了联合GPS和类GPS测距技术进行编队星座状态整体确定的数学模型,并快速同时解算出GPS星间单差模糊度和类GPS星内单差模糊度,最后进行了数学仿真．仿真结果表明,编队状态的精度有明显提高,其中相对位置精度为10~(-3)m,姿态角精度为10~(-4)rad．仿真证明该方法有效．     

基于火卫二视线测量的火星接近段自主导航算法

针对火星接近段导航通信时延大、存在通信盲区、自主导航可用观测信息有限等问题,提出了一种基于一组火卫二相对探测器视线矢量测量的天文自主导航算法,每个导航周期测量一组火卫二视线矢量可得到其中某一时刻探测器的完整轨道信息的估计值,该方法不依赖于轨道渐近线方向等先验信息。考虑到存在火卫二和火星在同一视场的情形,此时结合火星中心视线矢量方向以及火卫二的星历信息可估计出精度较高的探测器轨道半径,作为第一种方法的补充观测量,提高导航精度。最后给出仿真校验,验证了该方法的导航精度和可行性,表明该方案能够满足未来火星探测接近段自主导航需求。     

卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。     

转动惯量未知的非合作目标角速度估计方法研究

针对转动惯量未知的非合作目标的姿态角速度估计问题,将解算得到的非合作目标的惯性姿态作为测量信息,估计姿态角速度和姿态动力学参数（即转动惯量比）．首先,应用非线性控制系统的几何理论对待估计的状态扩展系统进行能观性分析．然后,利用UKF设计相应的滤波估计算法．仿真结果表明,本文所设计的方法能够精确估计出非合作目标的姿态角速度与转动惯量比．     

Motion prediction of a non-cooperative space target

Capturing a non-cooperative space target is a tremendously challenging research topic. Effective acquisition of motion information of the space target is the premise to realize target capture. In this paper, motion prediction of a free-floating non-cooperative target in space is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In order to predict the motion of the free-floating non-cooperative target, dynamic parameters of the target must be firstly identified (estimated), such as inertia, angular momentum and kinetic energy and so on; then the predicted motion of the target can be acquired by substituting these identified parameters into the Euler’s equations of the target. Accurate prediction needs precise identification. This paper presents an effective method to identify these dynamic parameters of a free-floating non-cooperative target. This method is based on two steps, (1) the rough estimation of the parameters is computed using the motion observation data to the target, and (2) the best estimation of the parameters is found by an optimization method. In the optimization problem, the objective function is based on the difference between the observed and the predicted motion, and the interior-point method (IPM) is chosen as the optimization algorithm, which starts at the rough estimate obtained in the first step and finds a global minimum to the objective function with the guidance of objective function’s gradient. So the speed of IPM searching for the global minimum is fast, and an accurate identification can be obtained in time. The numerical results show that the proposed motion prediction algorithm is able to predict the motion of the target.     

基于运动模型的低空非合作无人机目标识别

为保障低空安全,在利用雷达数据探测无人机目标的同时剔除飞鸟等虚警信息,提出了一种基于运动模型的低空非合作无人机目标识别方法,作为已有目标跟踪方法应用的拓展。首先,建立多种运动模型模拟无人机和飞鸟目标运动;然后,基于多种运动模型进行目标跟踪,并估计各种运动模型的出现概率;最后,以各种运动模型在连续时间内出现概率的方差均值来度量目标运动模型的转换频率。通过对仿真数据和机场低空监视雷达实测数据的处理,所提方法能够在杂波环境中跟踪无人机目标并剔除飞鸟目标,进一步验证了其有效性和实用性。      

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

非合作目标智能感知技术研究进展与展望

智能感知是实现航天器在轨精细化操控过程的关键技术，是在轨服务技术智能化的重点发展方向之一。空间目标智能感知包括位姿测量、三维重建与部位识别等关键技术，涉及小样本、多模态、模型适应与高维数据等问题。从工程应用角度出发，对非合作目标智能感知技术的研究现状进行系统的梳理与总结。首先，总结典型非合作在轨感知系统与光学敏感器技术的发展现状；其次，归纳总结了非合作目标智能感知涉及的关键技术；最后，基于研究现状总结和关键技术分析，探讨了非合作目标智能感知目前存在的主要问题，并给出后续发展的建议。     

GPS/SINS超紧组合导航系统可观测性分析

系统状态的可观测性决定了系统的滤波精度.目前,分析系统状态可观测性的主要方法是针对线性系统的,其中奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)法可以对系统进行事前分析,并且计算简单,成为广泛使用的方法之一.然而集中滤波结构的全球定位系统/捷联惯性导航系统(GPS/SINS,Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation System)超紧组合模型的量测方程是非线性的,对非线性系统进行可观测性分析是非常困难的.针对这个问题,推导出了超紧组合模型线性的量测方程,并证明了该模型满足分段定常系统(PWCS,Piece-Wise Constant System)定理;使用奇异值分解法对其做可观测性仿真,并对实验结果做了全面分析.结果表明:系统状态的可观测性受载体运动状态影响,载体机动性越强,可观测的状态越多,可观测性越高.     

Cooperative augmented proportional navigation and guidance for proximity to uncooperative space targets

Navigation and proximity to non-cooperative targets have garnered the interest of both academia and industry. This paper proposes a new space operation concept that would enable two CubeSats equipped with only optical sensor to achieve autonomous and robust proximity with uncooperative satellites. This is a novel strategy for distributed spacecraft missions and applications.Because optical sensors are lightweight and therefore reduce reliance on external measurement sources, the case for their use is compelling. Designing robust guidance and control algorithm is the greatest challenge for optical sensors because relative distance information is unavailable, whereas range information is required for safe proximity. The purpose of this paper is to propose a novel concept in which two CubeSats cooperate and share angle measurement data to approach uncooperative targets despite their maneuverability.This paper introduces a new guidance scheme for proximity operations, namely cooperative augmented proportional navigation (CAPN). Modern control law is applied along line-of-sight (LOS) while classical proportional navigation is applied in the normal direction of LOS. By measuring only elevation and azimuth angles between each chaser and the target, the algorithm can account for a maneuvering target. The cooperative scheme offers estimation-based distance measurement, which enhances the observability of angle-only navigation.Target’s maneuverability and different control parameter settings have been considered in simulation scenarios. The degree of observability (DOO) is then introduced as the quantitative observability analysis metric to validate the effectiveness of the guidance scheme and precision of the estimation. The results of simulations have demonstrated that the CAPN proposed in this paper is capable of completing challenging proximity missions.     

A multi-satellite co-tracking method for a single space target based on adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter

A multi-satellite co-tracking method for a single non-cooperative target is proposed to extend the arc of observation as well as to improve the accuracy of tracking. Firstly, the motion of the target is considered to be affected by J2 perturbation, and the model of multi-satellite co-tracking a single space target is designed with only measured angles. Then, a multi-satellite co-tracking method for a single space target based on an adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter (ADSSICF) is proposed. The spherical simplex is used to reduce the computational cost of the information filter, and to improve the efficiency of tracking. The angle-only measurement equation is linearized by the statistical linear regression method, and linearization errors are compensated for by updating measurement noise. By designing an adaptive consensus algorithm, only a small number of iterations are needed to achieve network consensus, to improve the convergence speed of the consensus algorithm, and prove the stability of ADSSICF. Finally, a simulation of four low-orbit satellites tracking a single space target is established. The focus of this paper is on the real-time performance and tracking accuracy of the multi-satellite co-tracking a single space target with angle-only based on ADSSICF. The performance of ADSSICF is verified from three indicators: the consensus and convergence of algorithm, the accuracy of state estimation.     

几种可观性分析方法及在惯导中的应用

建立了惯导系统（ＩＮＳ）的误差模型,研究Ｋузовков方法、奇异值判断法和状态解耦方法等３种可观性分析方法,并将这些方法用于惯导初始对准的可观性分析中。通过分析,用Кузовков方法和奇异值判断法相结合,可更有效地确定不可观状态。用状态解耦的方法,可以将状态分解到相应的子空间中,之后可以选择不可观的状态。