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。     

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/EKF算法的卫星质心在轨标定

提出了一种基于MME/EKF的卫星质心在轨标定算法。首先以磁力矩器为执行元件给卫星施加一个明显大于干扰力矩的周期性力矩,将静电加速度计的量测信息分解为线性和周期性加速度,并将星敏感器标定后的陀螺仪数据代入MME算法中估计出卫星的角加速度,然后利用EKF算法求解卫星质心的位置。最后进行了数学仿真验证,仿真结果表明该算法不需要卫星的控制输入以及动力学特性信息,便能实现卫星质心较为精确的标定。     

重力卫星在轨质心修正原理

静电悬浮加速度计在重力卫星上的安装位置将直接影响重力卫星的非重力测量结果,进而影响高精度地球重力场的恢复。为了彻底明确该影响的存在方式,现从基本动力学方程出发,推导出了卫星在轨飞行期间遭受的各种非重力和地球引力、太阳和月球等天体的潮汐力等,与静电悬浮加速度计输出之间的矢量表达式。获得的表达式从理论上明确了消除重力卫星质心偏差的实际意义,是重力卫星质心修正的理论依据。     

USO-KBR测距系统建模与仿真

K频段微波测距(KBR)系统是低-低卫星跟踪卫星(SST-LL)重力测量卫星的关键载荷之一,其性能直接影响地球重力场空间变化率的测定结果,而KBR系统中超稳振荡器(USO)的稳定度对KBR系统整体测距精度有着重要影响。文章根据双向测量载波相位对比原理和USO幂率谱模型,对KBR系统进行了建模。首先,描述了测距系统的基本原理、系统功能组成及适用于KBR系统的数学模型;然后,利用Matlab软件对"重力恢复和气候实验"(GRACE)卫星的KBR系统进行了仿真。仿真结果表明,采用该模型和方法后获得的双向测距中误差(RMSE)为9.81μm,与公布的GRACE卫星KBR系统10μm的中误差相符。文章为KBR系统的工程设计提供了仿真分析工具,可为工程应用提供设计参考。     

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。     

基于双回路扩展卡尔曼滤波的惯性平台连续自标定

为解决传统的惯性平台连续自标定中,由于系统非线性强、状态向量维数大引起的滤波收敛速度慢、对滤波初始条件敏感等问题,研究了一种双回路扩展卡尔曼滤波方法。首先给出了平台连续自标定的误差模型;然后根据加速度计误差与导航误差之间的关系,对加速度计输出进行预滤波得到加速度计输出误差;同时通过分析陀螺仪误差在平台连续自标定过程中的传播特性,将耦合在加速度计输出误差中的陀螺仪误差解耦;最后以陀螺仪误差和加速度计输出为观测量,建立了陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波方程,分别对陀螺仪和加速度计误差系数进行标定,实现双回路扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该方法能够在900 s内以低于0.05%的相对误差标定出所有的平台误差系数,并且对滤波初始条件不敏感,可以有效地扩展连续自标定方法的实际应用。     

一种基于地标的星敏感器低频误差在轨校正方法

针对星敏感器低频误差影响卫星姿态确定精度的问题,根据有效载荷提供的地标信息,提出了一种星敏感器低频误差的实时在轨标定算法。文章给出了地标信息的测量误差模型并以其作为观测量,采用状态扩维的方式,建立了星敏感器低频误差的在轨校正系统模型。根据在轨校正系统模型的特点,推导了简化的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法,有利于其在轨实时运行。仿真结果验证了文章提出算法的有效性,研究结果可为高精度的姿态确定系统设计提供参考。     

基于控制有效性因子的卫星姿态控制系统在轨重构容错控制

研究了在轨卫星姿态控制系统发生可修复性故障状况下的重构容错控制。首先在星敏感器对陀螺的标定模型中引入控制有效性因子，并利用二级卡尔曼滤波算法求解其值，以说明系统的控制有效程度。然后采用统计假设检验通过其幅值变化判断系统是否存在故障，当故障发生时，引入重构容错控制器对原控制器进行补偿控制。最后，建立卫星闭环姿态控制系统对算法进行了仿真验证，仿真结果表明该算法快速可靠，能够满足在轨卫星姿态控制系统故障状况下的性能要求。     

动力学补偿受控卫星轨道确定算法(英文)

受控卫星动力学模型中推力加速度的量级远远高于其他摄动的误差量级,观测量主要反映受控卫星动力学模型的误差。本文以跟踪和精确定位空间机动目标为目的,给出基于地面雷达观测,实时估计推力加速度,修正卫星动力学模型的轨道确定算法。通过建立连续推力控制过程变质量动力学模型,给出常推力变加速度满足的运动学微分方程; 建立变加速度估计系统状态方程,和扩展卡尔曼滤波轨道确定算法; 并给出连续推力控制卫星运动状态关于推力加速度的变分运动方程; 实际飞行控制应用表明: 利用地面测量数据,实时估计推力加速度并补偿系统动力学模型,解决了连续受控卫星轨道精确确定问题。