鲁棒滤波技术在脉冲星导航中的应用

  提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力。指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,采用鲁棒滤波技术进行处理。对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行对比。仿真结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度。     

基于X射线脉冲星的航天器自主导航数值分析研究

基于X射线脉冲星的天文自主导航方法稳定、可靠、精度高,是航天器自主导航领域重要的发展方向.论文介绍了基于X射线脉冲星导航的基本原理,给出了脉冲星自主定位的滤波模型;基于扩展卡尔曼滤波导航算法,以地球同步轨道为例,分析了不同初始误差、轨道倾角、轨道偏心率以及不同脉冲星方位误差下的导航精度.仿真算例表明,在脉冲星方位误差为0.001″、脉冲到达时间测量误差为0.1μs的情况下,导航定位精度优于1km,且对初始误差不敏感;脉冲星方位精度、脉冲计时精度、轨道面位置和轨道偏心率是影响导航精度的主要因素.      

基于X射线脉冲星的航天器自主导航数值分析研究木

基于X射线脉冲星的天文自主导航方法稳定、可靠、精度高.是航天器自主导航领域重要的发展方向.论文介绍了基于X射线脉冲星导航的基本原理,给出了脉冲星自主定位的滤波模型;基于扩展卡尔曼滤波导航算法,以地球同步轨道为例,分析了不同初始误差、轨道倾角、轨道偏心率以及不同脉冲星方位误差下的导航精度.仿真算例表明,在脉冲星方位误差为0.001"、脉冲到达时间测量误差为0.1μs的情况下,导航定位精度优于1 km,且对初始误差不敏感;脉冲星方位精度、脉冲计时精度、轨道面位置和轨道偏心率是影响导航精度的主要因素.     

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。     

基于视线测量和轨道预报高轨非合作目标相对导航方法

对于非合作目标,由于中远距离星上相对测量手段有限,大多情况仅能获得视线角信息.仅视线测量相对导航方法在GEO轨道条件下滤波精度低、可观测性差.提出一种基于星间视线方位测量和轨道预报信息结合的非合作目标相对导航方法.建立基于星间相对运动模型的状态方程和基于星间视线测量和轨道预报信息的观测方程,分别选取了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种方法,仿真分析了轨道预报信息精度和滤波方法对导航精度的影响.     

小视场星敏感器量测延时滤波算法

针对小视场（NFOV）星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法、鲁棒有界时域滤波（RFHF）算法及鲁棒卡尔曼滤波（RKF）算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。      

基于自适应滤波的脉冲星导航方法研究

基于X射线脉冲星的自主导航技术能够为深空探测航天器提供高精度导航信息.脉冲星星表误差对导航性能存在不利影响,特别是方差不确定的星表误差,会引起较大定位误差.建立不确定项的导航模型,提出一种基于方差匹配的自适应滤波方法,通过估计不确定观测模型中的待估参数减小不确定项对观测的影响.通过数学仿真对比了自适应滤波方法和传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）,验证了所提方法的有效性.     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

基于虚拟观测值的X射线单脉冲星星光组合导航

传统的X射线脉冲星导航系统需要同时观测3~4颗脉冲星,有效载荷的质量和功耗极大。因此,单探测器脉冲星导航技术是实现航天器利用X射线脉冲星导航的关键举措。针对单探测器脉冲星导航的可观测性弱和精度低等问题提出了基于虚拟观测值的X射线单脉冲星与星光集中式组合滤波的高精度导航方法,即在X射线脉冲星的长周期内增加与星光同时刻观测的虚拟观测值,以实现高精度的集中式组合滤波算法。同时提出了利用神经网络预测虚拟观测值方法,并与利用动力学递推的方法进行比较,精度可以达到10-7量级。仿真结果表明,该方法可大大提高单探测器的导航的可靠性,补偿由于探测器误差造成的导航误差,导航位置误差为259.79 m,同时有效地减小了导航系统的重量,为X射线脉冲星导航的工程实现提供了参考依据。      

脉冲星导航在高精度卫星轨道修正中的应用

X射线脉冲星导航系统(XNAV,X-ray Pulsar Based Navigation)能够为航天器提供自主的定位服务,但是XNAV存在精度较差,且受航天器钟差和脉冲星时间模型误差的影响而产生近似常值偏差的缺点.分析与仿真指出,在采用XNAV单独导航时需要2颗脉冲星可达到完全观测,而采用XNAV和星间观测的组合导航时仅需要1颗脉冲星即可达到完全观测,同时组合导航能够将轨道修正的精度提高10倍以上,并将由于常值偏差造成的估计误差抑制在0.2 m以内.在现实的噪声设定下,采用标准XNAV单独进行轨道修正,仅需要两颗脉冲星即可取得50 m以内的估计精度;而采用组合导航时,在单脉冲星的导航方案下,系统的估计精度为5 m以内.分析结果表明:基于单脉冲星导航的组合导航,是一种高精度、低需求,容易实现的卫星轨道估计方案.      

一种基于AUKF的航天器自主导航算法

 将非线性Sage-Husa噪声估计器与无迹滤波器(UKF)相结合,提出了一种新型的自适应无迹滤波器(AUKF).对基于AUKF的航天器自主导航系统进行了计算机仿真,仿真结果表明,对于存在测量偏差的自主导航系统,AUKF的导航滤波精度较传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)有显著的提高.进而,针对航天器自主导航系统测量偏差周期时变的特点,提出了提高偏差估计精度的改进算法.仿真结果表明,在适当增加计算量的条件下,利用偏差估计改进算法的AUKF能够进一步提高自主导航系统的导航精度.     

Autonomous navigation of Mars probe using X-ray pulsars: Modeling and results

Autonomous navigation of Mars probe is a main challenge due to the lack of dense ground tracking network measurements. In this paper, autonomous navigation of the Mars probe Orbits is investigated using the X-ray pulsars. A group of X-ray pulsars with high ranging accuracy are selected based on their properties and an adaptive extended Kalman filter is developed to incorporate the Mars probe dynamics and pulsar-based ranging measurements. Results of numerical experiment show that the three-dimensional positioning accuracy can achieve 750m in X-axis, 220m in Y-axis and 230m in Z-axis, which is much better than the positioning results by current Very Long Baseline Interferometry (VLBI) or Doppler observations with the accuracy of 150 km or several kilometers, respectively.     

基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法

X射线脉冲星导航利用X射线辐射脉冲到达时间 (Time of Arrival, TOA)作为信息输入,星敏感器导航利用星光角距等作为信息输入,是两种不同机理的天文导航方法。提出一种将脉冲星TOA和星敏感器星光角距测量结合的信息融合天文自主导航方法,设计了一种利用激光光量子模拟脉冲星X射线辐射光子的半物理仿真系统用于算法验证,并基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)使用真轨道参数做了仿真试验。结果表明,基于UKF的信息融合方法比基于EKF（Extended Kalman Filter）的信息融合方法性能更好,与仅使用脉冲星或星敏感器的导航方法相比,能将位置估计精度分别提高52.7%和43.6%,速度估计精度分别提高82.2%和70.5%。     

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

基于UKF的雷达高度计自主定轨

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,从而介绍了目前广泛使用的分步逼近的卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter).为了提高导航的可靠性和准确性,在星敏感器导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备,提出了一种基于星上雷达测高仪及星敏感器联合进行卫星自主定轨的算法.建立了比较复杂的地球海平面模型,并考虑了其中风生重力波的影响. 利用雷达测高仪的测量结果和地球形状模型,计算地心矢量在卫星本体中坐标系的方向.利用UKF滤波定轨算法,明显提高了自主定轨的精度.数值仿真结果表明,UKF定轨精度要远优于推广卡尔曼滤波.      

Onboard orbit determination using GPS observations based on the unscented Kalman filter

Spaceborne GPS receivers are used for real-time navigation by most low Earth orbit (LEO) satellites. In general, the position and velocity accuracy of GPS navigation solutions without a dynamic filter are 25 m (1σ) and 0.5 m/s (1σ), respectively. However, GPS navigation solutions, which consist of position, velocity, and GPS receiver clock bias, have many abnormal excursions from the normal error range for space operation. These excursions lessen the accuracy of attitude control and onboard time synchronization. In this research, a new onboard orbit determination algorithm designed with the unscented Kalman filter (UKF) was developed to improve the performance. Because the UKF is able to obtain the posterior mean and covariance accurately by using the second-order Taylor series expansion through the sampled sigma points that are propagated by using the true nonlinear system, its performance can be better than that of the extended Kalman filter (EKF), which uses the linearized state transition matrix to predict the covariance. The dynamic models for orbit propagation applied perturbations due to the 40 × 40 geo-potential, the gravity of the Sun and Moon, solar radiation pressure, and atmospheric drag. The 7(8)th-order Runge–Kutta numerical integration was applied for orbit propagation. Two types of observations, navigation solutions and C/A code pseudorange, can be used at the user’s discretion. The performances of the onboard orbit determination were verified using real GPS data of the CHAMP and KOMPSAT-2 satellites. The results of the orbit determination were compared with the precision orbit ephemeris (POE) of the CHAMP and KOMPSAT-2 satellites.