卫星星座分布式协同定轨方法研究

发布时间：2017-12-06 07:18

  本文关键词：卫星星座分布式协同定轨方法研究

  更多相关文章： 全球卫星导航系统 北斗卫星导航系统 卫星星座 星间链路 锚固站 协同定轨 联合树推理 卡尔曼滤波

【摘要】：某些航天任务的正常运营要求对相关星座卫星进行持续不断的精密轨道确定,这其中尤以全球卫星导航系统为典型代表。但是,传统的人造卫星精密轨道确定方法通常要求在全球布设一定数量的地面测控站,这对于我国正在发展中的北斗卫星导航系统提出了严峻的挑战。近年来,随着星间测量/通信技术的发展,以及分布式信息融合算法研究的深入,一种新的卫星星座轨道确定方法逐渐成为领域内的研究热点:基于星间链路的卫星星座协同轨道确定。本文从这一问题出发,着眼于我国北斗卫星导航系统的自主运行,展开了对以下四个方面的研究。(1)鉴于单纯基于星间链路的卫星星座自主定轨中存在的星座整体漂移问题,提出了基于地面锚固站和星间链路的卫星星座协同定轨方案,建立了相应的卫星运动模型及相对测量模型,并应用局部可观测性理论论证了方案的有效性。(2)从状态空间模型出发,设计了基于扩展卡尔曼滤波的分布式协同定轨算法,具体包括全阶扩展卡尔曼滤波、降阶扩展卡尔曼滤波以及迭代级联扩展卡尔曼滤波三类,并从精度、计算量、通信量三个角度对算法性能进行了详细分析。(3)从概率图模型出发,设计了基于联合树推理的分布式协同定轨算法,新算法的计算精度与集中式贝叶斯估计等效;并受平方根卡尔曼滤波的启发,针对星载计算机字长不足的应用场景,提出了分布式平方根联合树推理算法,该算法具有优于集中式贝叶斯估计和标准联合树推理的数值稳定性。(4)针对北斗卫星导航系统的自主运行问题,建立了类广播星历轨道模型并推导了相应的定轨偏导数;针对协方差矩阵及其平方根矩阵的条件数过大的问题,设计了集中式窗口迭代平方根卡尔曼滤波算法和分布式窗口迭代平方根联合树推理算法,有效弥补了现有算法的不足。论文所提出的新算法弥补了现有的集中式卡尔曼滤波以及基于精确贝叶斯推理的分布式滤波的不足;所提出的类广播星历轨道模型及其定轨偏导数可为导航星座的自主星历拟合提供参考;所提出的分布式协同定轨算法可作为一套标准设计流程,为其它多平台协作系统的设计提供参考。
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN967.1;TN713

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本文编号：1257793