基于紫外敏感器的地月转移轨道慢旋探测器自主导航算法

针对地月转移轨道的慢旋探测器.提出一种基于紫外敏感器的自主导航算法.探测器对日定向,生成初始姿态.紫外敏感器具有大视场特性,绕横轴旋转一周可以实现对全天球70%左右空间的覆盖,因此有很大的机会在地月转移轨道实现对地球和月球的观测并获得地心方向和月心方向的测量值.本文首先对紫外敏感器的环形视场进行分析,利用解析方法推导出敏感器对月/地可见条件.其次研究由地心方向和月心方向单次测量来确定轨道参数的初始估值.最后研究如何利用每个自旋周期分别对地心方向和月心方向最多各一次的测量数据,估计探测器轨道参数的方法,并给出数学仿真结果.     

基于电火箭推进的地-月轨道转移自主导航研究

以电推进力作为奔月航天器在进入月球影响球之后的螺旋式减速转移过程的主推进力和姿态控制力,建立限制性三体力学模型.采用星光导航方式,结合UKF非线性滤波方法进行自主导航研究.推力的引入方式能有效抑制由于航天器姿态与导航误差耦合而导致的推力矢量方向误差.通过大量的计算机仿真,详细研究和分析了电推进条件下自主导航的发散问题,有针对性地给出了抑止发散的方法,为工程实现提供了有利的参考依据.     

基于紫外敏感器的航天器自主导航

对基于紫外敏感器的卫星自主导航方法进行了研究 ,给出了自主轨道确定的滤波算法。对基于紫外敏感器的导航在地球中低轨道、大椭圆轨道和同步轨道上的应用进行了数学仿真验证。仿真结果表明 ,导航误差主要取决于地心方向的测量误差 ,而地心距测量误差的影响要小得多。在已知卫星惯性姿态的条件下 ,仅以地心方向为观测量 ,滤波器同样能够收敛 ,并能获得较高的定轨精度。     

基于紫外敏感器的卫星自主导航方法研究

研究了卫星利用CCD紫外敏感器进行自主轨道确定的方法。敏感器通过地球紫外图像提供地心方向矢量及姿态误差信息进而确定卫星轨道。采用Unscented卡尔曼滤波算法,对紫外敏感器测量精度、姿态误差、部分轨道参数以及地球模型对导航精度的影响进行了仿真验证。仿真结果表明本方法具有较高的定轨精度,其导航误差主要取决于紫外敏感器测量精度和卫星姿态误差。     

基于日地月方位信息的近地轨道卫星自主导航

研究了用日地月方位信息进行卫星自主导航的方法。给出一种最小二乘导航算法。用 Gorddard空间飞行中心发布的我国实践 5号卫星的轨道数据 ,在对地定向三轴稳定的姿态运行模式下 ,模拟出了日、地、月在卫星本体坐标系中的方位测量数据。数字仿真实验结果表明 ,在地球敏感器噪声 0 .10°( 3σ) ,日、月敏感器噪声 0 .0 3°( 3σ)情况下 ,一天之内的导航径向误差在 - 30 0 m～ 2 0 0 m波动 ,相对地心的方位误差不超过 0 .0 4 1°     

基于姿态敏感器的地球同步轨道卫星自主导航研究

本文提出了一种基于姿态敏感器的地球同步轨道卫星自主导航方法,作为解决未来高轨道卫星自主运行的先决条件。在整个系统中,以包含摄动项的HILL 方程作为状态方程,根据由姿态敏感器给出的卫星本体相对于地球和另外两个空间天体的方位,推导出测量方程,进而用简化的推广 Kalman 滤波算法进行状态估计。仿真表明,该方法收敛速度快,精度较高,是一种可行的地球同步轨道卫星自主导航方法。     

导航卫星星载自主轨道预报技术

全球导航星座自主导航技术对卫星自主轨道预报精度和计算速度提出了新的高要求,结合地面长期轨道预报精度现状和星载计算机性能,提出一种基于地面上注长期电文的卫星自主轨道预报技术。该技术的主要特点有二:首先,充分利用地面上注电文的高精度和高凝练度,可兼顾参考星历的高精度和节省星上存储资源;其次,选用状态转移的星上分析解算法,与地面上行注入、星上存储的方式相比,可大大节约星地上行数据量、星上数据存储量和计算量。通过仿真试验对计算资源、存储资源消耗和预报精度作了统计分析,结果表明,采用该技术进行星上自主轨道预报,计算资源占用少、计算速度快、预报精度高,该技术对于导航星座自主导航总体技术有着重要应用价值。     

利用星敏感器的卫星自主导航

本课题对利用星敏感器进行卫生自主导航问题作了初步的研究，研究表明，当已知地球大气的星光折射模型，则可利用星光折射的测量或掩星时刻的测量来实现卫生的自主导航，在导航过程中不需要精确的姿态确定，研究报告提出了相应的基本导航算法，讨论了误差的影响，通过数学仿真模拟计算，给出了数值结果，提示了这类导航的若干特点。     

基于星光大气折射的卫星自主轨道确定

本文研究了利用星敏感器进行卫星轨道确定的自主导航方案。这种自主导航方案完全利用高精度的CCD星敏感器，以及大气对星光折射的数学模型及误差补偿方法，精确敏感地平，从而实现航天器的精确定位。以某太阳同步轨道卫星为背景，针对本文给出的星光折射光的卫星导航方案，结合推广的卡尔曼滤波算法，使用模拟数据进行了仿真研究，定位精度为38m。仿真结果说明，星光折射角的测量误差和大气折射模型的不确定性是影响导航精度的主要因素。     

地月平动点拟周期轨道探测器自主导航方法研究

地月L2点的拟周期轨道可以用于实现与月球背面的持续通信,具有重要的科学研究价值和广阔的应用前景。针对地月L2点探测器所处的弱稳定拟周期轨道,论证了基于日地月信息的自主导航方法的可行性,并进行了深入分析。首先,推导了会合坐标系下带有星历的精确导航动力学方程;其次,针对弱稳定轨道不同于近地强稳定轨道的特性,在基于日地月方位信息导航的基础上,提出了三种敏感器组合方案。使用迭代最小二乘方法给出导航仿真结果,并结合非线性可辨识性理论对这三种情况下历元状态的可辨识性及可辨识度进行分析。最后,仿真结果表明,使用日地月敏感器以及对地多普勒雷达可以满足历元状态的可辨识性、导航的收敛性以及系统经济性的要求。     

一种姿态机动辅助下的天文导航系统偏差自校准方法

基于成像型紫外敏感器的自主导航是一种典型的天文导航方法,其精度不仅取决于敏 感器的测量噪声,而且与系统性误差的大小密切相关。针对成像型紫外地球敏感器的特点, 建立了紫外敏感器测量模型。为消除系统误差对自主导航精度的影响,提出了一种姿态机动 辅助下的偏差自校准导航滤波方法,并以紫外地球敏感器测量偏差为例,设计了导航滤波算 法。数学仿真和半物理仿真结果表明,该方法能显著地提高自主导航精度。
     

火星轨道交会自主导航与制导方法

对火星采样返回任务中的火星轨道交会自主导航和制导技术进行了研究。采用光学自主导航敏感器测量的火星中心方向和视半径,相对敏感器测量的相对位置等观测量,设计了导航滤波器同时估计轨返组合体和上升器的轨道。在导航滤波器设计中,针对光学自主导航敏感器更新频率远低于滤波解算频率的问题,设计了一种连续观测量构造算法,确保每个滤波周期均可进行测量更新,以提高导航精度。基于导航滤波器估计结果,采用T-H制导设计了4脉冲共椭圆交会策略实施轨道控制,从而构成近程交会自主导航和制导方案用于完成火星轨道交会任务。通过数学仿真校验了所提出方法的有效性。     

基于星间链路的分布式导航自主定轨算法研究

针对脱离地面支持自主定轨的导航应用需求,提出了基于星间链路双向测距的自主导航定轨算法。文章分析了导航星座星间链路双向伪距测量模型,给出了分布式自主定轨数据流程,设计了导航星座基于星间链路分布式自主定轨算法。根据国际卫星导航服务组织公开的真实GPS系统事后精密星历,对本文设计的自主定轨算法进行仿真验证,结果表明：采用该设计的自主导航算法在自主定轨90天末期,用户测距误差（URE）达到30 m左右,验证了该设计的自主定轨算法具有较高的自主定轨精度。     

捷联惯导/星敏感器组合系统的在轨自标定方法研究

研究了捷联惯导/星敏感器组合系统中对陀螺仪和星敏感器进行在轨自标定的方法。分析捷联惯导系统和星敏感器的误差源,对陀螺仪随机漂移和星敏感器安装误差进行建模并列入系统状态,建立系统状态方程;利用捷联惯导输出的载体位置、姿态与星敏感器输出的姿态矩阵来构造量测,建立量测方程。设计卡尔曼滤波算法,经过滤波计算获得陀螺仪随机常值漂移和星敏感器安装误差的估计值,从而实现组合系统的在轨自标定。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的在轨自标定方法能够标定出85%以上的陀螺仪随机常值漂移和95%以上的星敏感器安装误差。     

一种基于磁强计的卫星自主导航方法研究

以地磁场强度矢量的模为观测量,将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于近地卫星的磁测自主导航。给出了包括采样点生成、时间更新和量测更新的滤波模型,以及卫星瞬时轨道根数的计算公式。仿真结果表明,UKF滤波方法优于扩展卡尔曼滤波(EKF),精度更高。     

一种提高导航卫星星座自主定轨精度的方法研究

针对近地导航卫星仅利用星间测距进行自主定轨时,因无法消除星座整体旋转误差而导致长期自主定轨精度不高的问题,提出了利用拉格朗日导航卫星星座与近地导航卫星星座联合仅利用星间测距进行自主定轨的方法。建立了拉格朗日轨道导航卫星星座和近地导航卫星星座联合仅利用星间测距进行自主定轨的动力学模型和观测模型。利用扩展Kalman滤波（EKF）算法和星间测距信息实现了拉格朗日轨道导航星座与近地导航星座的长期自主定轨。以4颗拉格朗日卫星组成的导航星座与12颗GPS卫星组成的近地导航星座作为仿真对象进行了仿真分析,仿真结果表明本文仅利用星间测距的联合自主定轨方法可以有效提高导航卫星星座的长期自主定轨精度。
     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。