星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究
发布时间：2022-01-26 00:00
为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中,对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示,在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上,采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高,与集中式滤波精度相当,其中标量加权法的计算代价最低;而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数,其精度低于其他3种方法。
【文章来源】：北京航空航天大学学报. 2020,46(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
拉格朗日卫星与全球导航卫星测距示意图
考虑受到卫星计算能力和存储量的限制,本文采用分层式结构设计星座自主定轨滤波器[16]。GNSS星座由采用Walker 24/3/2结构的中轨道地球卫星(Medium Earth Orbit,MEO)构成,其分布示意图如图2所示。在构建子滤波器时,将同一轨道面上相邻的4颗卫星进行组合,且同轨相邻的2个子滤波器包含2颗相同的卫星。同时,每个子滤波器包含2颗拉格朗日卫星以保证绝对定位性能。在异轨信息利用方面,可将异轨卫星引入子滤波器,对子滤波器进行集中滤波,此时只利用异轨卫星的预测状态;此外,也可只利用异轨卫星间的测距信息而不对异轨卫星自身状态进行估计。本文采用引入异轨卫星进行集中滤波的方法,并利用与2颗异轨卫星间的星间测距信息提供轨道面外的几何约束信息,以实现更精准的轨道定位。将各子滤波器得到的局部状态估计,经过进一步融合得到星座中各卫星的状态估计结果。本文设计的分层式结构的子滤波器的组成如表1所示。表1 分层结构的子滤波器构成Table 1 Hierarchical sub-filter structure 子滤波器编号 MEO卫星编号 拉格朗日卫星编号 异轨测量卫星编号 1 1,2,3,4 La, Lb 9,17 2 3,4,5,6 La, Lb 9,17 3 5,6,7,8 La, Lb 9,17 4 7,8,1,2 La, Lb 9,17 5 9,10,11,12 La, Lb 1,17 6 11,12,13,14 La, Lb 1,17 7 13,14,15,16 La, Lb 1,17 8 15,16,9,10 La, Lb 1,17 9 17,18,19,20 La, Lb 1,9 10 19,20,21,22 La, Lb 1,9 11 21,22,23,24 La, Lb 1,9 12 23,24,17,18 La, Lb 1,9
在相同轨道面上,子滤波器之间含有部分公共的卫星状态,如图3所示,S1～S6、S9～S12为MEO 1～12号卫星的状态,La、Lb代表拉格朗日卫星的状态。为了提高滤波精度,将其公共状态进行融合。由于各个子滤波器中都含有相同的拉格朗日卫星,因此对拉格朗日卫星状态的融合采用基于多传感的不相关融合方法,本文不作深入讨论。而对于所有全球导航卫星,它们作为公共卫星被包含在同轨相邻的2个子滤波器中,因此,在确保估计精度的前提下,设计高效实用的融合2个局部状态估计的融合方法。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于协方差交叉算法的多源遥感图像融合方法[J]. 崇元,徐晓刚,徐贯雷,邵承勇. 电光与控制. 2013(06)
[2]协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器[J]. 张鹏,齐文娟,邓自立,高媛,刘金芳. 控制与决策. 2012(06)
[3]多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法[J]. 李云,邢宗新,李世军,金浩,赵明,张玉茹. 应用科技. 2012(02)
[4]联合星间测距和测速的导航星座自主定轨研究[J]. 孟繁智,吴向宇,欧钢. 飞行器测控学报. 2010(04)
[5]基于分段RTS平滑的凸组合航迹融合算法[J]. 陈金广,高新波. 计算机科学. 2010(04)
[6]按三种不同加权准则的信息融合Kalman滤波器的性能比较[J]. 梁佐江,邓自立. 黑龙江大学自然科学学报. 2005(06)
[7]多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器[J]. 邓自立,高媛,崔崇信. 科学技术与工程. 2004(07)
[8]多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器[J]. 孙书利,崔平远. 控制与决策. 2004(02)
博士论文
[1]卫星星座分布式协同定轨方法研究[D]. 戴孟元.国防科学技术大学 2016
本文编号：3609417
【文章来源】：北京航空航天大学学报. 2020,46(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
拉格朗日卫星与全球导航卫星测距示意图
考虑受到卫星计算能力和存储量的限制,本文采用分层式结构设计星座自主定轨滤波器[16]。GNSS星座由采用Walker 24/3/2结构的中轨道地球卫星(Medium Earth Orbit,MEO)构成,其分布示意图如图2所示。在构建子滤波器时,将同一轨道面上相邻的4颗卫星进行组合,且同轨相邻的2个子滤波器包含2颗相同的卫星。同时,每个子滤波器包含2颗拉格朗日卫星以保证绝对定位性能。在异轨信息利用方面,可将异轨卫星引入子滤波器,对子滤波器进行集中滤波,此时只利用异轨卫星的预测状态;此外,也可只利用异轨卫星间的测距信息而不对异轨卫星自身状态进行估计。本文采用引入异轨卫星进行集中滤波的方法,并利用与2颗异轨卫星间的星间测距信息提供轨道面外的几何约束信息,以实现更精准的轨道定位。将各子滤波器得到的局部状态估计,经过进一步融合得到星座中各卫星的状态估计结果。本文设计的分层式结构的子滤波器的组成如表1所示。表1 分层结构的子滤波器构成Table 1 Hierarchical sub-filter structure 子滤波器编号 MEO卫星编号 拉格朗日卫星编号 异轨测量卫星编号 1 1,2,3,4 La, Lb 9,17 2 3,4,5,6 La, Lb 9,17 3 5,6,7,8 La, Lb 9,17 4 7,8,1,2 La, Lb 9,17 5 9,10,11,12 La, Lb 1,17 6 11,12,13,14 La, Lb 1,17 7 13,14,15,16 La, Lb 1,17 8 15,16,9,10 La, Lb 1,17 9 17,18,19,20 La, Lb 1,9 10 19,20,21,22 La, Lb 1,9 11 21,22,23,24 La, Lb 1,9 12 23,24,17,18 La, Lb 1,9
在相同轨道面上,子滤波器之间含有部分公共的卫星状态,如图3所示,S1～S6、S9～S12为MEO 1～12号卫星的状态,La、Lb代表拉格朗日卫星的状态。为了提高滤波精度,将其公共状态进行融合。由于各个子滤波器中都含有相同的拉格朗日卫星,因此对拉格朗日卫星状态的融合采用基于多传感的不相关融合方法,本文不作深入讨论。而对于所有全球导航卫星,它们作为公共卫星被包含在同轨相邻的2个子滤波器中,因此,在确保估计精度的前提下,设计高效实用的融合2个局部状态估计的融合方法。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于协方差交叉算法的多源遥感图像融合方法[J]. 崇元,徐晓刚,徐贯雷,邵承勇. 电光与控制. 2013(06)
[2]协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器[J]. 张鹏,齐文娟,邓自立,高媛,刘金芳. 控制与决策. 2012(06)
[3]多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法[J]. 李云,邢宗新,李世军,金浩,赵明,张玉茹. 应用科技. 2012(02)
[4]联合星间测距和测速的导航星座自主定轨研究[J]. 孟繁智,吴向宇,欧钢. 飞行器测控学报. 2010(04)
[5]基于分段RTS平滑的凸组合航迹融合算法[J]. 陈金广,高新波. 计算机科学. 2010(04)
[6]按三种不同加权准则的信息融合Kalman滤波器的性能比较[J]. 梁佐江,邓自立. 黑龙江大学自然科学学报. 2005(06)
[7]多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器[J]. 邓自立,高媛,崔崇信. 科学技术与工程. 2004(07)
[8]多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器[J]. 孙书利,崔平远. 控制与决策. 2004(02)
博士论文
[1]卫星星座分布式协同定轨方法研究[D]. 戴孟元.国防科学技术大学 2016
本文编号：3609417
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