导航星座长期自主定轨半物理仿真系统研究

进行导航星座长期自主定轨物理实验研究不仅难度大,周期长,而且成本昂贵.为更好的评估基于星间定向观测信息的导航星座长期自主定轨方案,利用星模拟器及星敏感器设计了基于星间定向观测信总的导航星座长期自主定轨半物理仿真系统.与单纯数值仿真相比,更为准确和可靠地模拟了星间定向观测信息及其误差特性,可以对基于星间定向观测信息的导航星座长期自主定轨方案进行更加真实有效的评估.最后利用本系统对基于传统EKF滤波算法的导航星座长期自主定轨方案进行了仿真验证.     

组合大视场星敏感器星光折射卫星自主导航方法及仿真

通过分析影响星光折射法卫星自主导航精度的因素，给出一种高精度自主导航的新方法。即利用组合大视场星敏感器，同时观测整个地球边缘的三颗恒星，通过卫星、地球、恒星方向之间的位置关系及给出的星光大气折射模型，精确确定地心方位，实现高精度自主导航。结合推广的卡尔曼滤波算法，建立了该方法的仿真模型，以某地球同步卫星为背景，利用模拟数据进行了系统仿真。仿真结果表明，该新方法具有较高的导航精度。     

基于星敏感器的星座自主导航融合技术研究

为解决单纯基于星间观测的星座自主导航系统的基准秩亏问题,利用星敏感器间接敏感地平的导航方法提出了一种基于星敏感器的星座自主导航信息融合技术。该技术可以有效地将星光折射和星间观测两种方法结合起来,利用星光折射提供星座中成员卫星的绝对位置信息,给出星座的空间基准,再利用星间相对观测,约束星座的几何结构,提高星座的整体的导航精度。     

卫星自主定轨中轨道摄动仿真

本文针对组合大视场星敏感器卫星自主定轨方法,建立了地球非球形摄动下的广义卡尔曼滤波仿真模型,滤波过程采用了新的改进算法。通过计算机仿真,说明该自主定轨方法具有很高的位置、速度均方误差估计精度且算法是收敛的。计算给出了一日内的卫星轨道,反映了在地球非球形摄动下轨道的变化情况,且对轨道面的进动进行了计算。     

基于信息融合的自主天文导航方法

直接敏感地平和间接敏感地平是典型的两种自主天文导航方法,直接敏感地平简单可靠,但是由于地球敏感器精度较低,因此导航精度不高|利用星光折射的间接敏感地平精度较高,但是折射星数量有限并且观测时段较短。针对上述两种方法的缺点,提出一种基于信息融合的自主天文导航方法。当观测不到折射星时引入新信息,弥补间接敏感地平自主导航的不足。通过对多种导航模式进行数值仿真与分析,验证所设计方法提高了系统的导航精度和可靠性。     

基于星敏感器的最小二乘估计自主定轨方法

基于星敏感器的航天器自主定轨,不同于基于GPS和跟踪与数据中继卫星系统的自主定轨,它是采用星敏感器对背景恒星的观测资料进行定轨.使用第一类无奇点根数状态微分方程,利用星敏感嚣视场中的多个恒星以及底片坐标,计算视场中心天球坐标的最优估计值,从而建立条件方程,采用最小二乘估计快速确定航天器的轨道.这种方法可以彻底摆脱航天器定轨对地面测控设备的依赖,实现真正的自主定轨.该方法的实现大大降低了航天任务的成本,同时,可缓解地面测控资源的紧张和冲突问题.     

基于星敏感器/红外地平仪的自主导航算法研究

星敏感器和红外地平仪直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,但其导航精度主要取决于红外地平仪,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器现测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限,故不能连续提供观测信息.因此提出了一种将直接敏感地平和间接敏感地平相结合的信息融合自主导航方法,对两种导航模式的原理和观测方程进行了详细分析和推导.采用自适应扩展卡尔曼联合滤波算法进行数值仿真.通过对数值仿真结果分析,证实该方法既提高了系统导航精度,又增强了系统可靠性.     

地球静止卫星位置自主确定方法与仿真研究

给出了利用星敏感器测量信息自主确定地球静止卫星位置的方法,利用不同精度的星敏感器测量数据和不同控制精度的卫星姿态测量数据,可以直接计算卫星位置.同时又对测量数据应用卡尔曼滤波进行卫星位置计算仿真,比较两种处理结果的精度.仿真结果表明,提出的方法可以实时自主获取静止卫星的轨道位置,满足静止卫星定点的不同精度需求.     

基于多敏感器信息融合的卫星自主导航方法研究

直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,其导航精度主要取决于地球敏感器精度,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器观测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限且观测时段较短,所以不能连续、长时间地提供观测信息.因此提出一种在直接敏感地平与间接敏感地平相结合自主导航方法基础上,分析当间接敏感地平观测不到折射星时,引入三轴磁强计观测信息作为新息,提出基于多敏感器信息融合的自主导航原理及滤波算法,通过对三种导航方法进行数值仿真及其结果的分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用.     

基于磁强计/太阳敏感器的自主导航方法

地磁场矢量是关于卫星位置的函数,利用星载三轴磁强计测量地磁场矢量,并且引入国际地磁场参考模型标准值,即可确定卫星的位置和速度。由于地磁场模型存在不确定性和长期变化性,所以单一使用磁强计自主导航精度有限。提出一种基于三轴磁强计与太阳敏感器相结合的自主导航方法,将太阳敏感器输出的高精度矢量信息与地磁场信息相结合,设计在太阳光照区和太阳阴影区两种情况下基于信息融合的组合导航原理及滤波算法并进行数值仿真,通过对仿真结果进行分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用。     

一种利用星敏感器对陀螺进行在轨标定的算法

为确保姿态测量器件长期在轨工作精度、提高姿态确定精度,针对典型的陀螺和星敏感器联合定姿方案,推导了一种星敏感器/陀螺在轨标定算法。考虑到卫星姿态测量过程中的几种主要误差源,建立星敏感器和陀螺标定模型,首先用递推算法对星敏感器单独在轨标定,然后采用Kalman滤波对星敏感器和陀螺同时进行在轨标定,对误差进行实时补偿,有效地提高了星敏感器和陀螺的测量精度,与同类算法相比,为卫星姿态确定提供了更加丰富的信息。最后对该算法进行了数学仿真,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进因子图模型的航天器组合姿态确定算法

航天器姿态确定是航天器姿轨控制、在轨正常运行的关键, 针对航天器多姿态传感器存在测量噪声非高斯分布、可能出现敏感器失效和故障等问题, 提出了一种基于改进因子图模型的航天器组合姿态确定方法。通过建立因子图模型, 将地磁/星敏/陀螺测量信息作为因子节点加入因子图模型, 利用观测蒸馏法对观测数据集进行提炼以及自适应调整, 实现对航天器的姿态确定。在复杂条件下, 该方法扩展性强, 可以实现即插即用, 合理而充分的利用其他姿态测量信息, 避免了基于卡尔曼滤波算法中的复杂系统重构过程, 从而有利于多传感器融合。实验结果表明, 在进行复杂条件下的地磁/星敏/陀螺组合定姿仿真时, 该算法可行有效; 有传感器切换时, 具有较好的动态稳定性, 实现了即插即用。该方法灵活度高, 为解决复杂条件下的多传感器组合定姿提供了新思路。     

基于UD-EKF自主光学导航方法仿真

通过对深空探测器绕飞段自主轨道确定方法的研究,提出利用星敏感器及光学导航相机,通过对小行星附近多颗小天体夹角的测量并存储,同时结合几何关系,来实时确定飞行器轨道状态的一种基于UD分解的扩展卡尔曼滤波的光学自主导航的方案,并给出其UD分解构造算法;通过仿真验证了该方案可行性。     

基于平方根UKF的双星编队相对状态自主确定

基于AFF技术,提出了一种利用类GPS敏感器进行星间测量的双星编队相对状态自主确定算法。该算法以双星编队相对轨道和相对姿态运动方程为状态方程;为消除系统误差和钟差的影响,用同一卫星不同接收天线之间的伪距观测值的单差来构造测量方程;为保证协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行双星编队相对状态的自主确定。仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。     

基于加速度信息的导航卫星轨控期间自主定轨方法

为了降低对地面测控站的依赖,提升导航卫星自身的自主运行能力具有重要意义。导航卫星在轨道控制期间,自主定轨误差将会产生重大偏差,为了能够快速恢复星历,提升导航系统的应用效率,针对导航卫星轨控期间的自主轨道确定技术进行了研究。首先,在传统的天文导航的基础上引入了加速度信息,然后根据加速度计测量以及估计误差判断,选择合适的时机在轨控期间对估计误差方差阵进行重置。仿真结果表明,基于加速度信息的自适应导航滤波算法,能够有效降低导航误差收敛时间,同时降低估计误差峰值。     

伪陀螺/星敏感器组合双体卫星姿控系统

针对双体卫星姿态控制系统,给出了"伪陀螺"概念,及其与星敏感器组合的姿态确定方法,其中伪陀螺是使用卫星内部传感器的测量以及卫星参数来进行动态模型的实时软计算,跟踪系统角动量进而得到角速度。首先建立了双体卫星模型,并设计了动量轮控制律,在此基础上根据星敏感器的测量信息,应用广义卡尔曼滤波器来估计姿态和角速率漂移误差,进而对伪陀螺和惯性陀螺进行校正。仿真结果表明本文的姿态确定方法,对双体卫星的姿态控制系统是非常有效的。     

SR-UPF在探测器自主光学导航中的应用研究(英文)

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置.在此基础上针对导航系统状态方程和观测方程的非线性问题,提出了SR-UPF(Square-Root Unscented Particle Filter)算法,该方法将平方根UKF滤波和粒子滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性.通过数学仿真表明改进的算法与原UPF算法相比,收敛速度更快,滤波精度更高.