基于多传感器天文信息的自主导航算法及可观测性分析

自主导航是未来航天器的发展趋势,利用由太阳敏感器、月球敏感器和红外地球敏感器组成的一体化多传感器天文观测平台,构建了多传感器的天文测量模型,结合航天器动力学模型,分析了自主导航系统的可观测性. 基于UKF滤波算法,建立多传感器自主导航算法,并采用原始测量信息和单点解析定位信息两种模式分别进行了仿真验证. 仿真结果表明,基于原始天文测量信息的自主导航模式,其导航精度要高于单点解析定位数据的自主导航精度,在无系统误差情况下,导航精度约为200m. 采用系统误差估计的自主导航方法后,常值系统误差对导航精度基本不产生影响.      

一种平面约束辅助测量的深空探测器自主天文导航方法

深空探测任务中自主导航测量误差是影响深空探测自主导航系统精度的主要影响因素。针对抑制自主导航测量误差的问题,提出一种平面约束辅助测量的深空探测器自主天文导航方法,该方法在对系统非线性不等式几何平面约束建模的基础上,利用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)非线性规划方法,对深空探测器自主天文导航系统的非线性不等式约束进行非线性规划,直接辅助减小深空探测器自主导航系统的量测误差;利用CKF-SQP量测优化非线性约束滤波方法,对深空探测器自主导航系统的状态进行估计,进一步减小系统随机误差。仿真结果表明:所提方法可以有效抑制测量误差,实现深空探测器高精度自主导航。该方法可为深空探测器提供一种可行的高精度自主导航方法。     

UPF滤波参数对航天器天文导航性能的影响

对航天器天文导航这种模型非线性、噪声非高斯的系统,离散粒子滤波(UPF)具有比扩展卡尔曼滤波(EKF)、离散卡尔曼滤波(UKF)更高的精度。在基于UPF的航天器天文导航系统中,UPF滤波参数τ,Q和R以及粒子个数和重采样方法是影响系统导航精度的主要因素。文章通过计算机仿真系统研究了上述UPF滤波影响因素对航天器自主天文导航系统性能的影响,并对结果进行了分析。该文可为基于UPF的航天器自主天文导航系统的参数设置提供参考和依据。     

基于信息融合的深空探测器的自主导航方法

天文导航是深空探测器实现自主导航的重要手段之一 ,其基本原理是基于航天器轨道动力学方程和对天体的观测信息 ,利用卡尔曼滤波精确估计航天器的位置和速度。但由于天文导航只使用了相对于天体的角度信息 ,所以定位精度较低。为解决这一问题 ,文章提出了一种在天文观测信息的基础上 ,同时利用多普勒频移测量探测器与地面站的相对速度 ,并利用信息融合将两者有效的结合在一起的导航新方法。计算机仿真结果显示 ,该方法可以大大提高导航定位的精度     

基于X射线脉冲星的深空探测器自主导航方案

X射线脉冲星自主导航系统可以为深空探测器提供位置、速度、时间和姿态等丰富且自主的导航信息,以X射线脉冲星测得的信息作为量测量,结合轨道动力学方程,对航天器的轨道进行自主估计确定。论文阐述了该方案的导航原理,在借鉴现有航天器导航系统的基础上,提出了基于X射线脉冲星导航的方案,介绍了方案的硬件组成、系统结构,并针对方案中导航敏感器多冗余的特征,给出了基于多传感器组合导航技术的结构,最后用仿真资料对方案做了性能概算和精度估计。     

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。     

基于脉冲星的日地系平动点轨道自主导航研究

给出一种利用X射线脉冲星的平动点轨道自主导航算法. 分析了X射线脉冲星导航原理, 以脉冲到达时间差值为基本观测量, 建立导航系统观测方程. 在高精度星历模型下, 对日地系L₁点Halo轨道建立数学模型, 利用基于UD分解的无迹卡尔曼滤波方法进行导航定位, 并研究了摄动因素对导航结果的影响. 仿真结果表明, 在日地系平动点轨道的自主导航中, X射线脉冲星导航是可行的.      

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

基于测速测角敏感器的火星探测器自主导航方法研究

提出了一种基于天体光谱红移测速和利用星光敏感器测角的测速测角组合导航新方法。该方法与现在的深空探测器导航方法相比,优势明显：一是无需太复杂的轨道动力学模型,简单易行。二是不需要依赖地面的无线电信息,无时延。最重要的是消除了测角导航方法引入的微分误差和测速导航方法引入的积分误差,可以实现精确天文自主导航,满足深空导航连续自主、实时高精度的基础要求。针对该导航方法,首先完成了轨道动力学模型和量测模型的建立工作,然后根据模型的非线性特点,分别采用扩展卡尔曼滤波算法完成了对该组合自主导航方法的研究。最后,对该方法进行仿真验证,通过对仿真结果的分析可以发现,测速测角组合自主导航方法满足巡航段的导航精度指标要求。     

基于非开普勒轨道的高超声速临近空间飞行器自主天文导航研究

针对航天器自主导航方法不适合高超声速临近空间飞行器的问题, 研究了基于非开普勒轨道的高超声速临近空间飞行器自主天文导航方案. 论述了基于非开普勒轨道的自主天文导航机理, 通过对高超声速临近空间飞行器受力分析, 建立了动力学方程; 利用矢量倒数法则推导出空间运动方程; 设计了基于非开普勒轨道的状态模型和基于星光折射间接敏感地平的观测模型, 采用卡尔曼滤波进行了仿真验证. 仿真结果表明, 基于非开普勒轨道的高超声速临近空间飞行器自主天文导航可达到较高的位置和速度精度.      

基于太阳敏感器的静止轨道卫星轨道估计方法研究

为解决目前通过星上配置敏感器进行地球同步轨道卫星自主轨道估计的问题,利用太阳敏感器和红外地球敏感器的测量信息进行轨道估计．根据地球静止轨道的特点,结合Hill方程,利用太阳敏感器和红外地球敏感器的测量信息以及轨道的摄动特性,建立导航系统的状态方程和测量方程．数学仿真结果表明,该方法可以较准确地估计出卫星的经度漂移,是一种可行的地球同步轨道卫星自主导航方法．     

高轨微弱信号的跟踪算法分析及仿真

高轨航天器自主导航技术是中国迫切需要发展的航天新技术之一,广泛应用于通信、导航、气象、预警等领域.高轨导航接收机为高轨航天器自主导航定位提供了便捷有效的手段.在高动态环境下,载波频率和相位、伪码相位均随载体运动发生较大变化.由于载体动态引入的多普勒频率变化对伪码跟踪环的影响可通过载波辅助消除,接收机的动态性能主要取决于...     

深空探测转移轨道自主中途修正方法研究

针对深空转移轨道,提出以B平面参数为终端参数,采用脉冲控制和线性制导的自主中途修正方法.由自主导航系统定期确定探测器的当前位置和速度,之后利用精确动力学积分递推状态至B平面,得到打靶误差,若误差超出目标精度范围又在自主修正系统修正能力范围内,则立即利用以B平面参数为终端参数的线性制导公式并结合牛顿迭代计算出修正轨道的速度增量.利用中心差分公式计算终端参数对控制参数的敏感矩阵.蒙特卡罗仿真表明,在小偏差前提下该方法能够达到制导目标.     

深空探测航天器巡航段自主导航方法研究

对深空探测航天器自主导航方法进行了研究。为了应对深空探测中航天器轨道动力学模型的误差，在分光计测量航天器相对于太阳径向速度基础上，引入了小行星的视线矢量测量。通过最小二乘法计算出由小行星视线矢量所得到的位置信息，采用改进的信息融合方法修正扩展卡尔曼滤波中不精确的动力学模型造成的状态估计误差。同时计算了模型的能观度，对模型的可观性进行了分析。最后对算法进行了仿真分析，仿真结果表明，该算法对动力学模型的依赖性明显低于其他算法，在相同模型精度下，可获得更好的滤波精度。     

近地卫星利用光学敏感器的自主导航方法

基于光学敏感器的卫星自主导航技术是利用红外地球敏感器（IRES）和星敏感器（ST）等姿态测量部件提供的测量信息,通过计算含有轨道信息的星光角距和地球视半径角,修正由轨道动力学模型递推得到的轨道参数。通过系统状态模型和观测模型的离散化和线性化,得到扩展卡尔曼滤波算法的递推关系,并在此基础上进行数学仿真。仿真结果表明,该方法的收敛速度和收敛精度都比较好。由于该方法不需要增加额外的星载敏感器,因此具有很好的应用前景。     

载波相位/捷联惯导组合对高轨飞行器的导航

高轨飞行器可用卫星数目较少,信号空间链路损耗大,使用伪距进行测量的精度较低.提出基于GNSS(Global Navigation Satellite System)卫星载波相位与捷联惯导紧组合方法对高轨机动飞行器进行自主导航.该方法将连续跟踪的卫星初次可用时的整周模糊度的浮点解作为状态变量,通过平方根UKF建立了组合导航非线性滤波模型,提出了基于整周浮点解交集的滤波器故障检测方法.研究表明,提出的组合导航方法充分利用了载波相位高测量精度和系统性误差缓变的特点,提高了系统的可靠性和精度.