近地轨道航天器编队仅测距相对导航方法

针对地球中高轨道卫星导航信号不可用或不可信赖情况下的航天器编队自主相对导航问题,提出一种基于星载数据链仅测距的航天器相对导航新方法。首先,在地球非球形J2引力摄动条件下建立适用于椭圆轨道的线性化相对运动动力学模型,并建立基于星载数据链的飞行时间测距模型。然后,通过理论推导与数值仿真结合的方式对建立的仅测距相对导航系统进行可观测性分析,得出至少存在三种镜像模糊轨道的结论。接着,建立可用于提升系统可观测性的几何拓扑一致性约束模型,设计基于一致性无味卡尔曼滤波的分布式估计策略,并研究对应的相对导航误差传播规律。最后,通过标准蒙特卡洛打靶对所提算法进行仿真校验。仿真结果表明,相比于Tschauner Hempel(TH)动力学模型,利用建立的J2摄动相对运动动力学模型设计的仅测距相对导航系统能达到更高的相对导航精度,一致性无味卡尔曼滤波算法也能够有效提高编队导航的可观测性。     

微小卫星临近操作仅测距初始相对定轨解析方法

针对仅有相对距离测量信息的近圆轨道航天器近程交会问题，首次提出一种基于传感器偏离航天器质心安装杆臂效应的解析初始相对定轨算法，解决了仅测距定轨存在镜像解的模糊性问题。首先给出了仅测距定轨模糊性的数学解释，然后基于Clohessy-Wiltshire动力学模型和传感器偏心安装的杆臂效应推导了仅测距信息情况下的初始相对轨道解析解，并给出系统能够去模糊的传感器安装条件。最后通过无误差仿真验证了所提算法的有效性，通过误差情况下的Monte Carlo仿真分析了算法的定轨性能。仿真结果表明所提算法有效，在满足传感器偏心安装条件下能够实现较为精确的初始相对定轨。     

考虑姿轨耦合的航天器高精度实时导航定轨方法

针对近地轨道航天器及其全球导航卫星系统(GNSS)测量数据驱动的实时导航定轨方法,使用轨道动力学原理解析了由GNSS天线安装位置与航天器质心偏差造成的定轨误差。基于航天器在轨的刚体运动特性和对地姿态特征,提出针对安装关系对应的相对速度修正项。使用姿轨耦合的分析方法,明确了基于航天器质心轨道积分和天线测量点位速修正的GNSS测量信息模拟。结合扩展卡尔曼滤波(EKF)形式的实时导航算法,分析了安装关系造成的定轨系统误差。围绕半长轴确定误差的长期变化规律,仿真证明了GNSS测量数据的位速修正在高精度实时导航定轨过程中的必要性。     

基于SRUKF的偏心仅测角相对导航方法

针对以单个光学/红外相机作为相对导航敏感器的航天器,提出采用相机偏心安装和平方根无损卡尔曼滤波（SRUKF）两种方法,解决自主交会时中远距离和近距离全过程的仅测角导航(AON)问题。在观测相机安装时,人为设置一个分米量级的安装偏心,按照观测距离分段建立相机观测模型并推导了观测敏感矩阵,从理论上证明了径向和法向相机安装偏心可以改善近距离v-bar相对位置保持点的观测度,并且对远距离导航精度没影响。构建了基于SRUKF的仅测角导航方法,该方法不需要强制要求初始估计误差满足小量假设和零均值高斯分布假设。经算例验证,在远距离时,采用本文提出的仅测角导航方法,其导航精度比传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法提高了一倍,计算负载降低了约10%;在近距离时,解决了仅测角导航v-bar相对位置保持点不可观测问题;并且当初始估计误差呈非高斯特性时,依然可以实现对相对距离的无偏估计。     

时变拓扑卫星集群分布式自主相对导航方法

针对时变拓扑卫星集群的相对导航需求,提出了基于图论的时变拓扑分布式一致性无迹卡尔曼滤波算法。首先给出了固定拓扑卫星集群的相对运动方程、测角测距测量模型和无迹卡尔曼滤波算法,然后考虑测角失效时相对导航系统不可观或弱可观的问题,结合矢量环一致性约束,构造了一致性无迹卡尔曼滤波算法,以提高系统的可观度;在此基础上,针对时变拓扑卫星集群,以滤波精度为优化指标,在图论的基础上利用Dijkstra算法对卫星集群的时变拓扑结构进行重构,并将重构后的拓扑结构应用于卫星集群相对导航。仿真结果表明所提算法能有效改善不完备测量带来的模糊轨道问题,并且能够实现实时的拓扑重构,以满足时变拓扑星群的相对导航精度要求。     

仅测角导航多约束交会的闭环最优制导

针对多目标、多约束仅测角导航自主交会闭环最优制导问题,提出一种基于凸优化方法的最优制导算法。首先,考虑可观测性和鲁棒性要求,建立仅测角导航与制导多目标优化的性能指标,在此基础上,确立多目标、多约束最优交会问题的目标函数,以及基于凸优化的最优制导问题求解方法;然后,根据仅测角相对导航和制导之间存在的"耦合"关系提出了仅测角导航闭环制导的框架和解决方案;最后,仿真分析可观测性对导航和制导性能的影响,验证了所提出的仅测角导航多约束交会闭环凸优化制导方法的有效性。     

基于GPS测量的编队飞行的主星轨道对星间基线确定的影响

针对编队飞行系统中的高精度星间基线确定问题,对编队主星轨道状态与星间基线进行了关联建模.基于GPS测量的相对导航模型解和测量基线与工作基线之间的坐标转换,建立了相应模型并分别给出了误差传播关系,讨论了主星状态对星间基线确定的影响.该影响的规律和大小与多方面因素有关,其中小卫星编队与GPS星座之间的观测几何特别是编队宽度是主导因素,在宽编队情形下,为得到高精度星间基线,对于主星轨道状态的精度要求较高.     

基于激光实时跟踪测量的航天器编队相对位置测量方法

为了解决编队航天器间相对位置的高精度测量，实现航天器编队自主飞行，提出基于激光实时跟踪测量航天器间相对位置的测量定位方法，建立了航天器间相对位置测量的数学模型。该测量方法在直角坐标系下用Hill方程建立编队航天器相对运动模型，得出航天器相对运动轨迹的解析解，在极坐标系下建立航天器间相对位置的激光跟踪测量模型，将激光跟踪测量系统的测量值转换到直角坐标系，对转换误差进行去偏差补偿，利用卡尔曼滤波方法进行数据处理，以提高航天器间的相对位置测量精度。仿真结果表明，若对于测距精度为5厘米，测角精度为0．1度的激光跟踪测量系统，采用去偏差转换测量卡尔曼滤波方法，航天器空间相对位置精度可达到厘米量级。     

XNAV算法及其整周模糊度确定方法研究

X射线脉冲星导航(XNAV)是一种新型的航天器天文导航方法.研究了利用脉冲星脉冲相位观测信息进行导航卫星自主定轨的算法.首先分析了X射线脉冲在卫星和太阳系质心之间的传播时间方程,然后利用卫星与太阳系质心之间的相位差分观测量建立了系统的观测方程;结合导航卫星的轨道动力学特性,采用扩展卡尔曼滤波算法估计卫星的轨道.考虑到卫星轨道动力学预报得到的卫星位置值具有较好的精度,提出直接利用该位置预报值快速确定整周模糊度,并验证了该方法的可行性.数学仿真表明,该导航算法能够精确确定导航卫星在 l惯性系F的绝对位置.     

基于非线性滤波技术的多航天器编队飞行相对导航

航天器编队飞行协调工作,必须精确确定各航天器的相对位置和相对速度,即进行编队飞行相对导航,本文提出了一种UKF和卡尔曼滤波组合的非线性滤波算法,并将算法应用于编队飞行的载波相位差分GPS相对导航。     

Cubature Kalman filtering for relative spacecraft attitude and position estimation

A novel relative spacecraft attitude and position estimation approach based on cubature Kalman filter is derived. The integrated sensor suit comprises the gyro sensors on each spacecraft and a vision-based navigation system on the deputy spacecraft. In the traditional algorithm, an assumption that the chief?s body frame coincides with its Local Vertical Local Horizontal (LVLH) frame is made to construct the line-of-sight observations for convenience. To solve this problem, two relative quaternions that map the chief?s LVLH frame to the deputy and chief body frames are involved. The general relative equations of motion for eccentric orbits are used to describe the positional dynamics. The implementation equations for the cubature Kalman filter are derived. Simulation results indicate that the proposed filter provides more accurate estimates of relative attitude and position over than the extended Kalman filter.     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取，对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题，提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差，在传统脉冲星计时观测的基础上，增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量，共同增强XNAV。首先，分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型；然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中，以建立ADDF滤波模型；最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明，在相同的初始状态和初始噪声误差条件下，与传统X射线脉冲星导航算法相比，多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上，位置估计误差降低到 200 m 左右，速度估计精度提高40%以上，且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

面向空间目标相对轨道确定的编队优化方法

针对提高空间目标相对轨道确定精度的问题，研究了在主航天器轨道运动受限时，通过设计和优化辅航天器相对轨道要素的航天器编队优化方法。首先，介绍了基于扩展卡尔曼滤波的双视线测量相对轨道确定方法；之后，通过研究双视线测量下的空间目标定位误差变化规律，得到了减小定位误差的角度条件；然后，通过分析该角度条件和辅航天器相对轨道要素的关系，设计并采用遗传算法优化了辅航天器相对轨道；最后，数学仿真结果表明，设计的编队可保证目标相对位置估计误差收敛，优化后的编队可使目标相对位置估计误差减小至0.3 km且不超过1.2 km。     

Revisiting the general periodic relative motion in elliptic reference orbits

A general periodicity condition is presented by analyzing the relative motion between two spacecraft performing formation flight in Keplerian elliptic orbits. The Tschauner–Hempel equation is used to describe the relative motion, and the general periodicity condition is derived through a state transition matrix with a true anomaly as a free variable. The general periodicity condition is also derived by using the energy matching condition, and the resulting periodic conditions by two approaches are compared to each other. Moreover, the zero offset condition is presented to locate the leader spacecraft at the center of the formation geometry. Then, the periodic relative motion in the elliptic reference orbit is expressed using the periodicity condition and the zero offset condition. Numerical simulations demonstrate the periodic relative motion in the elliptic reference orbit, and the results show that the general periodicity condition guarantees the bounded periodic relative motion in arbitrary elliptic orbits, and the zero offset condition makes the formation center coincide with the leader spacecraft.     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统，针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题，提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数，以提高SINS单独工作时的定位精度；此外，提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验，结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差，相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法，有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导+星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

一种利用地球敏感器的星光导航方法

针对直接敏感地平的红外地平仪-星光导航系统精度低的问题,提出通过建立扁率误差补偿函数,研究扁率引起的姿态角测量误差;建立地心矢量的姿态角误差模型,通过修正地球扁率误差来补偿姿态角,对卫星施加姿态偏转指令调整地心矢量偏移。同时基于SODERN地球红外辐射模型,考虑红外辐射强度随纬度和季节的变化建立真实红外辐射曲线,通过滤波算法获得精确的地球切线边缘的量测信息,提高红外地平仪测量精度。仿真结果表明,该方法有效提高了基于红外地平仪的星光导航定位方法的可靠性和精度,导航位置误差能达到500m左右,较原有系统提高3倍以上。     

一种基于一致性理论的航天器编队飞行协同控制方法

为提高航天器编队飞行控制的协同性,研究了基于一致性理论的航天器编 队飞行协同控制方法。首先,讨论了航天器编队飞行中的一致性问题;其次,建立了航天器 编队飞行六自由度动力学模型;然后,应用一致性理论设计了非线性控制律,通过仿真验证 了控制方法有效,并且可以适用于动态的航天器编队飞行通信拓扑结构。