基于模型误差确定卫星姿态的预测滤波算法

本文给出了一种高精度、鲁棒性强的实时姿态估计算法，即预测滤波算法。该算法利用星敏感器所提供的观测矢量，对运动学方程中由陀螺漂移造成的角速度模型误差进行一步预测，从而准确地估计卫星的运动姿态和角速度。预测滤波算法的良好性能已通过仿真测试得到了验证。文中进一步提出的修正算法，使滤波器的预测性能得到了改进。     

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。     

基于简化误差修正的卫星姿态确定算法

针对典型的星敏感器/陀螺姿态卫星确定算法运算复杂这一问题,提出了一种基于简化误差修正的星敏感器/陀螺卫星姿态确定算法.通过对陀螺角速度进行简化修正,减少了滤波器的状态变量,降低滤波器的复杂性.仿真结果表明：该算法在保证姿态确定精度的条件下,能够减少运算量,提高算法的实时性.     

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。     

基于星体角速度估计的陀螺故障诊断

为在星载惯性基准单元(IMU)正常工作的陀螺的冗余度不满足奇偶方程法条件时诊断陀螺故障，通过卫星稳态运行期间高精度星敏感器输出的姿态四元数信息，根据卫星姿态运动学和动力学方程，采用非线性广义卡尔曼滤波(EKF)得到星体角速度的估计值。在此基础上，通过设计的故障诊断器对陀螺故障进行定位。仿真结果表明，该法可检测陀螺的突变和缓变故障。     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上，提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法，详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后，基于这两种算法又提出了复合速度估计算法，大大提高了速度估计精度。     

无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数，提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法，即二阶插值非线性姿态估计算法，它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单，其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当，但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且，在二阶插值非线性姿态估计算法中，不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.     

对日观测卫星无陀螺姿态确定算法研究

研究了两种无陀螺姿态确定算法:Kalman滤波算法和二阶差分算法。基于某对日观测卫星,将“陀螺 太阳导行镜”组合Kalman滤波算法与以上两种无陀螺定姿算法进行了仿真比较。结果表明,Kalman滤波算法和二阶差分算法均能较好地实现对日观测卫星三轴姿态角和姿态角速度的估计。     

基于陀螺和星敏感器的卫星姿态确定算法

主要研究了基于陀螺和星敏感器配置的卫星姿态确定算法.为保证卫星姿态确定的高精度,利用星敏感器提供的姿态四元数结合扩展卡尔曼滤波,对陀螺漂移进行实时补偿.并利用在轨数据,通过matlab数学仿真,验证了高精度滤波算法的有效性.所设计的滤波器能准确估计陀螺漂移,估计误差优于5.56×10-5(°)/s;姿态估计误差优于0....     

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EKF算法的单站无源定位跟踪研究

针对无源单站定位系统中观测方程非线性的特点,给出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法。以方位角和方位角变化率为观测量,建立了EKF算法模型。仿真结果表明EKF算法具有收敛速度快,定位精度高的特点,可以提供较高精度的单站无源定位跟踪结果。     

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。     

转台高精度模拟卫星三轴角速度解耦算法研究

针对传统法解决转台解耦问题存在的不足,将欧拉角速度转为陀螺角速度,地球自转作为转动激励,提出了一种新的转台解耦方法。对框角解耦算法以及卫星三轴与转台三轴不同关系条件下的转台改进算法进行了仿真。结果表明:用转台模拟卫星欧拉姿态角时,应尽量避免中内框夹角过小;卫星稳态运行时,转台的内外框分别模拟卫星的俯仰、偏航轴。转台不会产生接近奇异的现象。     

轨道机动过程中推力加速度的实时最小方差估计

飞行器轨道机动过程中，为跟踪、定位机动目标和干预机动控制过程，需要统计处理离散的雷达观测量实时估计推进发动机的推力，进而确定飞行器的瞬时轨道参数。本文所述算法是该工程问题的探讨和解决方案。文章建立了轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，推进发动机的质量秒耗量作为表征推力加速度的一个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散的雷达测量数据进行顺序统计处理给出秒耗量的最小方差估计；文章详细地推导了线性化量模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地估计推进发动机的质量秒耗量和向机动目标施加的实际推力。     

一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。