基于日地月信息的航天器全弧段自主容积卡尔曼滤波导航

高精度全弧段航天器自主导航是航天应用技术的发展方向,是实现航天器在轨任务执行的前提和基础。文章对仅利用日、地、月等天文信息进行航天器全弧段自主导航方法进行了研究。首先,以航天器轨道动力学方程和航天器与日地月之间的夹角信息及地心距作为自主导航系统的状态模型和观测模型,构建了非线性导航系统模型。其次,给出了全弧段自主导航算法,在日月可见弧段采用非线性容积卡尔曼滤波实现航天器自主导航,在星蚀时段利用航天器轨道动力学模型进行高精度轨道预报。最后,给出了数值仿真算例。结果表明,基于日地月天文信息的航天器全弧段自主导航精度保持在2km以内,能够满足其自主导航的要求。     

基于双星系统定轨的数学方法

通过对双星系统定轨原理的分析,结合卫星的动力学模型,采用联合多时刻观测系统的数据融合方法,得到了一种解算卫星轨道状态的解析方法,同时还给出了误差传递方式。该方法不需要标称轨道,计算方便。理论分析和仿真计算表明,方法确实可行,且定轨精度有所提高。     

基于扩展Kalm an滤波的实时测速定轨算法

针对实时测速定轨 (即只用测速数据确定运动目标的状态参数 )的实现问题 ,研究了一种扩展 Kalman滤波方法 ,并利用其状态方程和线性化观测方程得到定轨算法。理论推导和仿真结果表明 ,此算法是收敛的 ,且精度较高。     

基于数据深度加权的卫星轨道确定技术

将统计数据深度理论应用到抗差估计中,用数据深度作为衡量残差在整个样本集中地位的统计量.提出了基于数据深度加权的抗差估计算法.考虑到天基观测结构的复杂性,设计了天基测控的误差传播因子,并构造了模型结构权对定轨模型结构进行加权.在此基础上构造了基于数据深度加权和模型结构加权的M估计算法,证明了该算法的高崩溃点特性.设计了天基测控模式下的轨道确定仿真试验,试验结果表明该估计方法能有效抑制观测粗差和模型结构误差的影响,并且能显著提高定轨算法的鲁棒性.     

拟合摄动力函数在低轨卫星定轨算法中的应用

为降低卫星定轨中摄动运动方程计算的复杂性，根据低轨卫星动力学模型，在考虑二体作用力和地球非球形引力J2项摄动条件下，以拟合函数表示其余的摄动力，并采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，提出了一种基于拟合摄动力函数的低轨卫星自主定轨滤波算法。仿真结果表明，该法可明显减少计算量，缩短滤波收敛时间，提高卫星的实时处理能力。定轨精度为：位置方向70．7m（1σ），速度方向0．16m／s（1σ），可满足一般低轨卫星的精度要求。     

编队飞行的小卫星精确定轨方法的研究

针对编队小卫星间的相对飞行特点，在Hill方程描述编队飞行小卫星间相对运动的基础上，提出利用星间无线电测距的相对自主定轨，来获得环绕小卫星精确轨道的卫星定轨方法。通过具体仿真计算，并与小卫星GPS自主定轨方法相比较。仿真结果表明，此方法确实有效。     

基于联合定轨策略的星间相对测量自主定轨亏秩问题的改进

发展基于天基测控网的卫星测控定轨技术是克服传统地面测控方式缺陷的有效手段,而仅仅利用天基星间测量信息进行自主定轨易产生亏秩现象.为消除亏秩问题进一步提高定轨精度,本文以位置速度矢量作为轨道改进状态向量,对基于星间相对测量自主定轨亏秩问题的本质进行了再探讨,针对星间相对测量的三个应用领域中继卫星系统、编队卫星星座、双星定位系统提出了基于联合定轨策略的天地基测量信息融合的改进措施.以双星定位系统为例提出了数值融合联合定轨算法,并进行了联合定轨仿真实验.仿真计算结果表明,基于数值融合算法的联合定轨策略能够大大改善法方程系数矩阵的性态,两天观测数据下用户星定轨精度可以达到11.26米.     

基于半参数回归模型的双星系统定轨算法及精度分析

天基测控系统是航天测控的一个发展趋势。给出了双星定位系统的定轨原理；建立了基于半参数回归的双星系统定轨模型，包括对卫星轨道摄动误差的基函数表示和观测残差的函数拟合等；给出了基于半参数回归的轨道估计算法及计算步骤；并从理论上分析了基于半参数回归模型的轨道估计算法能有效的消除非线性因素对参数估计性能和精度的影响，其定轨精度优于经典的最小二乘处理算法；最后通过对卫星仿真观测数据的处理以及卫星定轨精度的分析，表明该算法确实有效，在相同仿真条件下，定轨位置精度和速度精度分别提高了41．5％和41．3％。     

基于序列图像的航天器自主导航降维滤波方法

非合作目标的运动感知与状态估计,是太空领域技术发展的重要组成部分。非合作目标相对状态的精确估计是相对导航的难点问题。传统的非合作目标扩展卡尔曼滤波算法需要结合非合作目标的质心位置,增加了状态变量的维数,提高了系统不确定性,从而会影响状态扩展卡尔曼滤波的收敛速度。提出了一种基于序列图像的非合作目标相对导航方法,该方法在不对质心进行估计的情况下首先对非合作目标姿态进行估计,在完成非合作目标姿态估计后再对其质心进行估计。本文推导了光学相机测量值与目标真实姿态的关系,构建了基于序列图像的测量模型,分别建立了不含有非合作目标质心位置的状态方程和基于非合作目标位置、速度矢量的状态方程,设计了适用于非合作目标状态估计的扩展卡尔曼滤波算法。仿真实验表明该方法可在10 Hz采样频率下经过50次采样（即5 s）内快速收敛,从而有利于空间飞行器的在轨服务与维护。     

多姿态敏感器测量的信息融合定姿方法研究

基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明：采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。