脉冲星方位误差估计的TSKF算法

为提高脉冲星方位误差估计对方位自行速度及卫星位置误差的鲁棒性和整体运算的高效性,设计了两级卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,分析了方位自行速度及卫星位置误差对方位误差估计的影响,并分别结合相关算法进行了仿真验证。然后,结合方位误差估计的CV模型和两级卡尔量滤波的相关原理,写出了TSKF算法的更新方程,并分析了实现并行计算的基本流程。仿真实验的数据显示:在方位自行速度及卫星位置误差均存在的情况下,TSKF算法的方位估计精度约为0.1 mas,方位自行速度估计精度约为1.1 mas/a;与基于CV模型的估计算法相比,TSKF算法的浮点运算仅增加了0.048%。      

基于非线性模型预测滤波的微纳卫星定位方法

针对采用星载GPS(Global Position System)定位的LEO(Low Earth Orbiter)微纳卫星获得的位置速度数据不连续,而使用轨道动力学获得的连续的位置速度信息误差快速发散的问题,提出了一种基于非线性MPF(Model Predict Filter)的LEO微纳卫星定位方法,它采用非线性MPF预测的模型误差作为一步状态估计,同时使用GPS信息作为观测量,并与改进的扩展卡尔曼滤波组合,既可获得连续的卫星位置速度信息,又可获得相当于GPS单点定位的精度.仿真结果表明,此种方法可以有效地获得连续的微纳卫星位置速度信息,并且精度优于EKF(Extended Kalman Filter).      

一种多步的基于切换星间测量的多星自主导航算法

针对基于星间测量的多星自主导航问题,从载荷优化和节约成本考虑,提出了一种单套敏感器切换测量的导航方案。建立了该导航方案下的系统状态空间模型,并基于扩展卡尔曼滤波方程给出了导航估计算法。基于多步卡尔曼滤波方法,将集中的滤波算法解耦为多个平行的子滤波器,使计算量降低到原算法的50%以下,并且在切换测量的导航方案下,部分解耦出的子滤波器可以只预测不更新,能够进一步地降低计算负担。给出了多步滤波算法的推导过程,证明了其与标准卡尔曼滤波的数学等价性,故算法的估计性能及计算结果与标准卡尔曼滤波一致,但计算速度有明显提升。最后,通过具体算例给出了算法的仿真验证。     

同步轨道通信卫星占频保轨现象分析与实测

为了应对国际电信联盟对卫星频轨资源的相关规定,卫星运营商可能会选择将卫星送至另一个不同的轨位并连续保持90天来启用该位置的频率指配.这种变轨行为称作"占频保轨",是一些同步通信卫星的常规操作.本文以国际通信组织的INTELSAT系列卫星为研究对象,基于双行根数(TLE)和SGP4/SDP4模型计算了 67个INTELS...     

脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。      

自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用

针对存在时变偏差的非线性系统状态估计问题,提出了一种新型的自适应两级UKF算法（ATUKF,adaptive two—stage unscented Kalman filter）．该算法利用衰减因子补偿模型的不确定性,对状态和偏差实施分离估计,并利用估计偏差对状态进行更新．将该算法用于存在随机时变偏差的近地卫星自主导航系统的状态估计问题中,仿真结果验证了其有效性,并利用可观测性分析方法对导航系统的可观测性进行了分析．     

基于特征融合与抗遮挡的卫星视频目标跟踪方法

卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响,造成对目标的运动状态估计不够准确,导致目标跟踪失败。基于此,在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率,实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(HOG)特征、灰度特征和高斯曲率特征表述目标的外观模型;联合响应图的峰值和平均峰值相关能量(APCE)对目标的响应图进行自适应加权融合,并将融合后的响应图峰值作为置信度对目标的模型进行自适应更新;通过使用卡尔曼滤波的方法对遮挡的目标进行位置预测,当目标遮挡结束时,对目标进行重新跟踪,解决卫星视频中目标被遮挡的问题。大量实验结果表明：所改进的相关滤波算法对卫星视频中的目标跟踪,尤其是在复杂环境、目标被遮挡及场景光照发生变化的情况下,具有良好的效果,并且在目标跟踪的精度和成功率等方面都有很大的提高,为进一步对卫星视频中的目标跟踪奠定了基础。     

多敏感器卫星姿态确定的联邦滤波器设计

针对由惯性测量组件、星敏感器、数字式太阳敏感器和红外地球敏感器构成的卫星姿态确定系统 ,提出采用联邦滤波器进行信息融合。设计了多敏感器信息融合的联邦滤波器结构和算法 ,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。仿真分析结果表明 ,采用联邦滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合 ,能够以较小的计算量实现高精度的信息融合 ,并且还能使高精度的信息融合具备容错性能     

Distributed satellite autonomous navigation using X-ray pulsars

Distributed X-ray pulsar-based navigation (DXNAV) is an effective method to realize earth-orbit satellite positioning under weak pulsar signal conditions. In this paper, we propose a new DXNAV method based on multiple information fusion. The DXNAV system principle and the pulse phase estimate Cramér-Rao lower bound are deduced. To suppress the calculation complexity and the error source, the X-ray pulsar photon time-of-arrival detected by each satellite is equivalently converted to the leading satellite directly using the inter-satellite link ranging and starlight angular distance measurement. A high precision estimate model of the pulse phase is built using pulsar standard profile, observed profile, and star-geocentric angular distance from distributed satellites. The estimated pulse phase is real-time supplied to the navigation system, which is established in the form of a deviation equation. The two-stage Kalman filter is designed to estimate the pulse phase in profile histogram bin step and the leader position in real-time step. Compared separately with the maximum likelihood phase estimate method and the celestial navigation method using only the star-geocentric angular distance, the simulation analysis shows that the estimation precisions of position and velocity are improved by 29% and 25%.     

An unbiased carrier-phase anti-interference filter based on mirror frequency amplitude compensation

Anti-interference and high-precision measurement are two important indicators of the performance of a satellite navigation receiver. However, current receiver designs do not simultaneously satisfy these two criteria. While the carrier-phase ranging technique is necessary for high-precision receivers, frequency domain interference suppression (FDIS) results in tracking error biases for nonideal analog receiver channels. Importantly, as the FDIS filter is adaptive, the bias will vary with the jamming pattern, particularly when the frequency of interference varies. For precision navigation applications, this bias must be mitigated. Therefore, a new FDIS filter based on the mirror frequency amplitude compensation (MFAC) method is proposed in this paper. The amplitude at the symmetry position of the notch frequency is doubled in the MFAC method to mitigate this carrier-phase bias. The simulation results showed that the MFAC method can reduce the range of the carrier-phase bias by more than 60% for different interference bandwidths, which substantially exceeds that achieved using the conventional FDIS and calibration filter methods of 20 orders.     

基于并行扩展卡尔曼滤波的自主卫星星座导航方法

针对星间距离测量容易受到外界干扰的问题,提出了一种适用于多颗地球卫星和一颗月球卫星的卫星星座自主导航的并行扩展卡尔曼滤波算法.通过解决噪声统计不确定情况下的测量调度问题来选择适当的测量,降低干扰的影响.为了自适应地选择适当的测量,提出一种基于不同来源的测量构造多个子集的并行扩展卡尔曼滤波器,其中每个扩展卡尔曼滤波器用于...     

Kalman filter based estimation of differential hardware biases with triangular interpolation technique for IRNSS

Ionosphere delay correction is the main error correction to the computation of single frequency user position using satellite navigation. However ionosphere delay consists of not only delay but also frequency dependent differential hardware biases from satellite and receiver ends. For ionosphere point of view, Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) service area comes in equatorial anomaly region. It is a unique satellite navigation system which operates at L5 and S frequencies and consists of Geostationary Earth Orbit (GEO) and Geo Synchronous Orbit (GSO) satellite constellation. With IRNSS measurements availability, there is a good opportunity to estimate and analyse differential hardware biases with GEO/GSO combination and with equatorial ionosphere variation. In this paper, Kalman filter based estimation with triangular interpolation technique is used to estimate differential hardware biases for all IRNSS satellites and reference receivers at L5 frequency. The standard deviation of the 15?days of daily estimation of satellite differential hardware biases is in the range of 0.32 to 1.17 TECU for all IRNSS satellites. Similarly, the standard deviation of the 15?days of daily estimation varies up to 2.85 and 6.0 TECU for receiver differential hardware biases during calm and stormy period respectively. The ionosphere delay computed using estimated differential hardware biases is compared with Global Ionosphere Map (GIM) data. A rigorous analysis is carried out to study the error in the estimation in terms of input data noise level, satellite constellation and effect of latitude. Our result reveals that over IRNSS service area, there is an exponential increase in the error in the estimation of receiver differential hardware biases with respect to latitude.     

一种空间目标高精度指向控制方法

针对空间动目标指向任务对卫星提出的高精度控制需求,研究了卫星星体/快反镜二级复合系统的指向控制问题,给出了一种空间运动目标高精度指向控制方法。首先,基于近圆轨道Clohessy Wiltshire方程获得追踪卫星与目标卫星的位置信息;然后,基于扩展Kalman滤波算法进行多信息融合确定追踪卫星姿态参数,并实时解算出追踪卫星载荷光轴与目标卫星的相对姿态,获得跟踪指向所需的方位角和俯仰角;最后,通过星体一级姿态控制和基于快反镜的载荷光轴二级指向控制,实现对目标卫星的快速、高精度指向。仿真结果表明,该方法可以在保证快速性的同时实现动态指向控制误差小于072″。该方法可以实现对空间目标的高精度指向控制,为未来空间中激光通信等航天任务提供技术支持。     

星载GNSS确定GEO卫星轨道的积分滤波方法

采用星载全球导航卫星系统（GNSS）确定地球静止轨道（GEO）,以解决目前应用星载全球定位系统(GPS)时导航卫星可见性差的问题。以风云卫星为例,分析了未来的GNSS相对于GEO卫星的可见性,针对GEO轨道上导航接收机采样间隔较长的问题,综合轨道积分和卡尔曼滤波方法的优点,提出了确定GEO卫星轨道的积分滤波方法。并利用STK软件仿真产生所需数据,用MATLAB对提出的算法编程并进行仿真验证,结果表明,提出的方法性能优越,定轨精度较高。     

基于GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的可行性分析

研究利用GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的方法,分析了飞行器在转移过程中可用的GPS卫星数目,在地心惯性坐标系下建立了惯导误差和GPS的伪距、伪距变率模型,采用渐消因子的自适应卡尔曼滤波对飞行器进行组合导航.仿真结果表明,可用GPS卫星的数目随着飞行器高度的增高而减少,因此无法利用单一历元观测信息直接对飞行器导航.但采用多历元观测信息和动力学模型相结合的滤波方法可对飞行器进行组合导航,当飞行器初始位置偏差为1 km,初始速度偏差为1 m/s,伪距及伪距变率观测均方差分别为10 m和0.05 m/s时,地球同步轨道自动转移飞行器的最终位置偏差小于50 m,速度偏差小于0.02 m/s.      

一种深空探测器自主天文导航新方法及其可观测性分析

天文导航是一种适用于深空探测器的完全自主的导航方法,与传统的直接利用天体观测信息进行滤波的方法不同,针对深空探测器,提出了一种首先利用天文观测信息通过几何解算得到一个初步的定位结果,再结合轨道动力学方程利用多模自适应(MM)滤波方法对初步结果进行再处理的自主天文导航新方法,仿真计算的结果表明,该方法可以明显提高导航定位精度,同时从可观测性和可观测度的角度,分析了应用该方法提高导航定位精度的原因和机理。     

自均衡类椭圆函数滤波器

文章介绍了通信卫星转发器中使用的自均衡类椭圆函数滤波器的设计方法,这种滤波器采用了四腔双模列式结构,实现了一个虚轴和一个实轴传输零点对的传输特性。因此,它在带外衰减与带内幅度特性和带内群时延特性之间有了一个较好的折中。对实验室模型滤波器进行了电性能的测试,其结果表明已经达到了预期的设计目的。     

多星对合作目标的分布式协同导航滤波算法

针对多颗在轨卫星对空间合作目标的协同导航问题,提出了一种适用于协同导航的分布式球面单形-径向容积求积分卡尔曼滤波（DSSRCQKF）算法。为了计算非线性滤波中的高斯加权积分,分别使用球面单形准则和二阶高斯-拉盖尔求积分准则计算球面积分和径向积分,提出了一种新的球面单形-径向容积求积分准则。将该准则嵌入分布式卡尔曼滤波框架中,结合协同导航的非线性数学模型,给出适用于协同导航的DSSRCQKF算法,该算法要求每颗导航星仅与其邻居星进行通信,通过数据的分布式融合实现对目标星轨道状态的一致估计,从而避免了传统集中式处理中较高的通信和计算压力。仿真实验结果表明,与分布式卡尔曼滤波相比,本文算法将对合作目标的实时定位精度提高了11 m,定速精度提高了0.02 m/s,从而验证了本文算法的有效性。      

超低轨道地球卫星脉冲星/星光折射/光谱组合导航

针对超低轨道地球卫星导航自主需求,提出了一种脉冲星/星光折射/光谱测速组合天文导航方法。首先根据地球超低轨道卫星运行轨道动力学方程建立导航系统状态模型;分别根据脉冲到达时间差和星光折射角与天体光谱频率建立导航系统量测模型;使用Unscented卡尔曼滤波方法,降低随机误差对导航精度的影响,使用基于UKF的信息融合方法,有效融合了三种天文导航方法结果数据。经计算机仿真分析,该组合导航方法位置导航误差均值为85.62m,速度误差均值0.190m/s,能够满足超低轨道地球卫星在轨运行导航需求。     

椭圆轨道卫星空间任意位置悬停的方法

对任务星施加持续的控制加速度,使其在飞行过程中相对于目标卫星的空间位置保持不变,即实现任意位置悬停飞行。通过对任务星与目标星的相对运行分析和重力差异补偿分析,给出了在飞行过程中任务星相对于运行在椭圆轨道上的目标星实现任意位置悬停所需的径向、切向和法向控制加速度公式。最后对典型悬停飞行过程进行了动力学仿真,并对不同悬停飞行任务的能量消耗进行了对比分析,表明在一段时间内对任务星进行轨道悬停是可行的。