一种近地航天器脉冲星地固系动力学定轨方法

为改善近地航天器脉冲星导航的定轨精度,设计一种地固系动力学定轨方法。该方法结合了更精确的地球引力场模型,在求地球引力势梯度基础上引入惯性力,建立了地固系下轨道动力学方程;并结合脉冲相位量测,使用扩展卡尔曼滤波实现航天器轨道参数实时估计。此方法可以降低动力学方程非线性度,尤其适用于地球静止轨道卫星。通过数学仿真校验了新方法的有效性与精度。     

基于X射线脉冲星导航试验卫星观测数据的到达时间估计

中国首颗X射线脉冲星导航试验卫星（X-ray Pulsar Navigation-1, XPNAV-1）搭载了两种体制的X射线探测器,其主要任务是在轨开展X射线脉冲星的探测以及进行脉冲星导航体制的验证。为了实现到达时间（Time of Arrival,TOA）的高精度估计,提出了利用阵列信号处理领域的多重信号子空间分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）方法进行脉冲星导航的TOA估计,进行了试验仿真验证,并且对XPNAV-1观测到的蟹状星云（Crab）脉冲星的光子数据进行处理。在观测时间为协调世界时（Coordinate Universal Time,UTC）57727.0约简儒略日（Modified Julian Day,MJD）到UTC57812.0MJD内,选取了0.5~10keV频段内的121段光子观测数据,对这些数据进行了脉冲轮廓折叠,得到了Crab脉冲星的折叠轮廓,然后分别利用互相关法和MUSIC方法进行折叠轮廓的TOA估计,最后对比了两种方法的估计结果。     

NPF算法在X射线脉冲星导航中的应用研究

针对X射线脉冲星导航中航天器模型的强非线性、高阶模型不确定性等问题,提出应用非线性预测滤波(NPF)算法实时估计航天器的轨道信息。首先,建立具有模型不确定性的X射线脉冲星导航定轨指标函数,优化得到满足指标函数最小的系统模型误差值,通过降低模型不确定性的影响来提高航天器自主定轨精度。对STK生成的“火星探路者”和“金星快车”及“北斗一号”三种航天器轨道数据进行分析,仿真结果表明,该算法比EKF算法具有更高的定轨精度,能够满足深空以及近地轨道航天器的自主定轨精度指标要求。     

基于扩展卡尔曼滤波的XPNAV-1卫星自主定轨算法研究

X射线脉冲星导航1号（XPNAV-1）是全球首颗脉冲星导航专用试验卫星。利用该卫星观测的单颗脉冲星数据，采用几何约束方法，能够有效抑制轨道误差增长，但存在长时间定轨发散问题。针对XPNAV-1卫星拓展试验任务及脉冲星导航后续发展需求，利用多颗脉冲星的观测数据，研究基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的卫星自主定轨算法。首先，建立该卫星的轨道力学模型和观测方程；然后，详细论述EKF滤波算法和分段式定常系统（PWCS）的可观测性分析方法；最后，通过综合分析XPNAV-1卫星的观测数据、脉冲星对该卫星轨道的覆盖性以及系统状态的可观测性，进行自主定轨算法试验。试验结果表明，基于EKF的自主定轨算法滤波过程收敛，验证了该算法的合理性和有效性。     

X射线脉冲星导航标称数据库构建

脉冲星导航数据库是在地面定量验证X射线脉冲星导航关键技术和模拟导航过程必不可少的一部分。然而,目前并无文献针对脉冲星导航进行数据库的专门设计。为此,文章通过搜集现有国际公开的脉冲星数据,构建了脉冲星导航标称数据库。建立了基于品质因子的目标源优选准则,选择了26颗X射线脉冲星作为导航源;分析确立了数据库参数字段的具体组成,包括自转模型参数、延时模型参数、脉冲星到达时间〖BF〗（TOA）〖BFQ〗精度参数与脉冲轮廓参数;对这26颗脉冲星进行了编目;最后给出了标称数据库的接口与应用方式。标称数据库结构与未来星上数据库结构一致,当前服务于地面试验,待观测数据更新后可以升级为星上数据库。     

脉冲星导航轮廓折叠失真与周期估计算法

通过互相关算法对快速折叠算法（FFA）生成的系列折叠轮廓与标准轮廓模板进行比对,评估因真实脉冲周期与理论脉冲周期不一致导致的轮廓折叠失真,实现了脉冲星导航光子序列周期估计。针对在轨信号处理背景,通过采样率与分组模式的选择,确定周期估计搜索范围。通过实验对本文提出的算法进行了分析,证明该算法能够利用较少的观测信息在较低信噪比环境下实现光子序列周期的准确估计。     

一种高精度的X射线脉冲星导航TOA估计方法

针对X射线脉冲星导航（XPNAV）系统的基本观测量--脉冲到达时间（TOA）的估计问题,提出一种高精度的TOA估计方法。该方法基于特征子空间分解类算法的高精度的参数估计特性,首先通过细致分析标准轮廓与折叠轮廓之间的互相关结果,构造新的观测方程;然后对该方程进行特征值分解得到两个相互正交的特征矢量;最后利用两个特征矢量之间的正交性完成TOA估计。数值仿真结果有效校验了算法的性能。     

一种基座姿态可控空间机器人的通用避奇异算法

针对基座姿态可控空间机器人笛卡儿路径规划中的奇异问题，提出了一种通用的运动学奇异回避算法。通过虚拟机械臂的方法建立空间机械臂的雅可比矩阵，实时判断雅可比矩阵行列式的值与角速度的关系确定奇异区，采用Newton-Raphson迭代法进行逆运动学求解，并设计了一种“微分项提取+二次拟合”的分段路径规划算法应用于奇异回避，直至关节角脱离奇异区。仿真结果表明:所提算法能够有效回避奇异，适应各种自由度与构型机械臂，调节计算时间与跟踪精度之间的关系，具备较好的通用性。