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。     

基于地磁/光谱红移/太阳光信息的FAUKF自主定轨

针对地磁场模型精度低而引起的低轨卫星导航精度不高问题,提出了一种利用地磁、太阳光、光谱红移多源信息融合的低轨卫星自主导航方法。设计了基于地磁/光谱红移/太阳光信息的联邦自适应无迹卡尔曼滤波器(federal adaptive unscented Kalman filter,FAUKF)滤波自主定轨方案,提出了利用FAUKF滤波,选取太阳光矢量与地磁矢量的夹角的余弦值、地磁场强度、光谱红移信息为观测量,来估计卫星的速度和位置。仿真结果为位置精度465.38 m,该算法的精度要高于单纯的地磁导航,滤波的收敛性和稳定性较好,导航误差不随时间累积,有工程应用价值。     

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.     

UPF based autonomous navigation scheme for deep space probe

The autonomous ＂celestial navigation scheme＂ for deep space probe departing from the earth and the autonomous ＂optical navigation scheme＂ for encountering object celestial body are presented. Then, aiming at the conditions that large initial estimation errors and non-Gaussian distribution of state or measurement errors may exist in orbit determination process of the two phases, UPF （unscented particle filter） is introduced into the navigation schemes. By tackling nonlinear and non-Gaussian problems, UPF overcomes the accuracy influence brought by the traditional EKF （extended Kalman filter）, UKF （unscented Kalman filter）, and PF （particle filter） schemes in approximate treatment to nonlinear and non-Gaussian state model and measurement model. The numerical simulations demonstrate the feasibility and higher accuracy of the UPF navigation scheme.     

基于磁强计的卫星自主定轨算法

为了降低自主导航的成本,针对近地轨道地磁场的特点,提出基于扩展卡尔曼滤波器的地磁导航算法,该算法综合IGRF模型建立了观测方程,根据地磁场的IGRF模型是基于地心固连坐标系的位置函数的特点,采用地心固连坐标系的卫星轨道动力学方程作为状态方程,构造出卫星地磁导航系统的导航模型。仿真研究结果表明,该算法的卫星地磁导航模型结构简单,描述能力更强,导航算法具有较好的稳定性和收敛性。     

卫星自主轨道估计方法及其高阶非线性滤波器设计

卫星的自主轨道确定是卫星自主生存的必要条件。采用星载常用敏感器对自然天体进行观测,并对观测量进行适当转换,得出观测方程为线性化方程,计算量明显减小且具有更直观的物理意义;利用星光折射时星光矢量所处特殊位置计算地心距,增加观测方程信息量;二体轨道动力学模型的一阶递推近似引入系统模型误差是影响滤波器性能的关键因素之一,应用一阶导数函数值的线性组合替代高阶导数的函数值可以使微分方程的线性化误差大为降低。在滤波器的设计过程中,应用此方法对状态方程进行处理,极大提高了滤波器状态方程的递推精度。仿真结果表明,在相同条件下这种高阶非线性轨道估计器的滤波性能远优于扩展卡尔曼滤波技术的一阶轨道估计器。     

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.     

基于星敏感器的星光折射卫星自主导航方法研究

研究了基于星光折射量测进行自主确定卫星姿态及轨道的方法。这种导航方案利用高精度的CCD星敏感器,结合星光穿越大气的较精确的数学模型,来间接敏感地平,从而实现对卫星的精确定位和定姿。为了说明所提导航方案的有效性,采用推广卡尔曼滤波算法,结合模拟的测量数据对自主定轨进行了仿真。仿真结果表明,定轨精度优于100m。还分析比较了采样周期、星敏感器精度、恒星数目等因素对定轨精度的影响。总结了其变化规律,可用于提高卫星自主定轨精度。     

基于最优路径的多视场全天自主星图识别

为提高低成本小视场星敏感器在全天自主星图识别模式下的识别成功率,提出一种基于最优路径特征的多视场星敏感器星图识别方法。通过多视场观测星图的星图间识别,得到融合后的星图,设置随机分布在星图中主星邻域内各星的蚁群,以迭代的方法得到遍历各星的最优路径,以路径的几何特征作为与导航星库进行匹配的依据。与现有方法相比,该方法表现出高识别率以及针对位置和亮度噪声良好的鲁棒性。     

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。     

地球同步轨道SAR定轨精度要求分析

针对地球同步轨道合成孔径雷达(geosynchronous synthetic aperture radar,GEOSAR)的技术特点和应用需求,进行定轨精度要求分析。首先建立GEOSAR定轨误差模型,定性分析定轨误差对斜距及多普勒频率的影响。然后针对全误差公式难以解析求解的问题,提出了一种基于蒙特卡罗法分析定轨精度的方法,并给出GEOSAR典型应用模式下的定轨精度分析流程。最后针对中等倾角GEOSAR给出定量的定轨精度要求。仿真表明,GEOSAR成像聚焦所需的径向位置精度为米级,切向速度精度为10^-3m/s量级,目标定位所需的切向位置精度为10 m量级,径向速度精度为10^-3m/s量级,差分干涉所需的径向位置精度为毫米量级,并且下视角越小,约束越高。     

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.     

基于抗差UD分解滤波的导航星座整网定轨方法

针对我国导航星座的自主定轨问题,提出基于抗差UD(upper triangular matrix diagonal matrix)分解滤波的导航星座整网定轨方法。该方法对卫星轨道参数进行整网估计,通过对所有观测资料加权以避免观测粗差的影响,并利用UD分解算法来避免对协方差矩阵的直接求逆而导致的计算机舍入误差过大从而滤波发散。推导了整网定轨的数学模型,给出了抗差UD分解滤波的详细步骤。通过性能分析和仿真计算表明了该方法的可行性与有效性。     

一种基于小波-UPF的探测器自主光学导航方法

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.并利用小波分析对观测信息进行了预处理,滤除了它所包含的高频噪声,然后再进行小波重构得到平稳的观测信息,在此基础上进行UPF(unscented particle filter)滤波计算,以更好地降低重要性权值的方差,由此实时确定了探测器的轨道.该方法将小波分析和UPF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.     

基于双星定位系统的近地卫星定轨精度仿真

通过对测距误差特性的统计分析,建立了用于近地卫星精密定轨的距离和观测数据仿真方法,在此基础上构建了基于卫星动力学方程的精密定轨模型,设计了一种基于数值融合法的精密定轨改进算法和测距系统误差参数估计算法,并进行了六类仿真实验。仿真计算结果表明,基于一天的距离和观测数据仿真计算得到的近地卫星定轨精度可以达到15.98米,与利用其他精密定轨软件系统在相同仿真条件下得到的近地卫星定轨精度基本相当,但该算法避免求解状态转移矩阵,具有计算速度快,稳健性好等特点。     

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。     

基于深度强化学习的UAV航路自主引导机动控制决策算法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航路终端约束情况下航路自主引导机动控制决策问题,采用Markov决策过程模型建立UAV自主飞行机动模型,基于深度确定性策略梯度提出UAV航路自主引导机动控制决策算法,拟合UAV航路自主引导机动控制决策函数与状态动作值函数,生成最优决策网络,开展仿真验证。仿真结果表明,该算法实现了UAV在任意位置/姿态的初始条件下,向航路目标点的自主飞行,可有效提高UAV机动控制的自主性。     

基于二体理论的远程拦截中制导修正

针对临近空间高超声速目标拦截弹交接班区域较高时的作战情景,参考轨道拦截理论,以高抛再入型拦截弹道为基准,将拦截弹运动视作二体运动,设计了远程拦截制导算法。首先,将复杂的运动模型进行简化,再根据受力分析将模型转换为二体轨道模型。然后,利用航迹角迭代法求解了Lambert问题,得到变轨需用速度,在轨道模型中提出通过调整速度至变轨需用速度完成拦截任务。最后,分析了拦截弹机动时推力有限带来的过渡段机动问题,提出采用速度增益制导法解决此问题。仿真结果表明,在高空域气动力微弱条件下,将拦截弹运动模型视作二体轨道模型是可行的,速度增益制导算法不仅能有效解决过渡段机动问题,而且针对预测拦截点变化的情况也具有良好的收敛性,能够完成临近空间的中制导拦截任务。     

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。