[发明专利]基于卫星组合导航系统的卫星自主导航方法

说明书

本发明提供了一种基于卫星组合导航系统的卫星自主导航方法，包括步骤：针对卫星组合导航系统的状态变量建立所述卫星组合导航系统在连续时间下的非线性状态方程和量测方程；利用SDC策略分别对所述非线性状态方程和量测方程进行线性化得到连续的线性方程，进而得到状态转移矩阵和测量矩阵；基于所述状态转移矩阵和测量矩阵构建离散化后的系统模型；利用所述系统模型对自主导航中经过SDREF滤波处理的状态变量进行时间更新；利用所述系统模型对所述时间更新后的状态变量预测值进行SDREF滤波的测量更新。本发明减少了计算量，提高了导航的实时性，同时还能提高滤波精度，减小导航误差。

技术领域

本发明涉及多源信息融合的卫星组合导航领域，特别涉及一种基于卫星组合导航系统的卫星自主导航方法。

背景技术

卫星自主导航是指在不依赖地面站的情况下，通过其自身携带的星载敏感器确定卫星自身的速度、位置和姿态信息。卫星自主导航的实现可以使得地面操作人员减轻工作量，只需定期检查航天器的工作状态，从而降低了航天器对人力和地面设施的依赖。在战时，地面系统是敌方的重点破坏目标，因此，在地面设施遭到严重破坏的情况下，实现航天器完成自主轨道确定、轨道保持等任务就显得格外重要。

基于GNSS(全球导航卫星系统,Global Navigation Satellite System)、路标矢量和星光矢量的卫星组合导航系统是一个非线性时变系统。针对这类系统，常用的滤波方法是EKF(扩展卡尔曼滤波，Extended Kalman Filtering)和UKF(无迹卡尔曼滤波，Unscented Kalman Filter)。EKF针对非线性模型在状态估计值附近作泰勒展开，用低阶近似项来作为原状态方程和量测方程的近似表达形式。但是，该方法存在两个缺点：第一，在线性化时需要计算雅克比(Jacobian)矩阵，繁琐的计算过程导致该方法计算量大，实现困难；第二，由于在泰勒展开时忽略了高阶项，如果模型的非线性较强，高阶项会带来较大误差，影响滤波结果，甚至发散。而UKF在EKF的基础上，采用非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要求导计算雅克比(Jacobian)矩阵。与EKF相比，UKF没有线性化忽略高阶项，可以提高滤波精度并有效解决由于系统非线性加剧而导致的发散问题。然而UKF与EKF相比，其缺点是计算时间复杂度会增大。

针对基于GNSS、路标矢量和星光矢量的卫星组合导航系统，考虑到星载计算机计算能力的约束以及导航实时性的要求，需要一种计算简单、易于实现的导航滤波算法，并且该算法还要同时保证一定的滤波精度。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于卫星组合导航系统的卫星自主导航方法，针对卫星组合导航系统的非线性时变模型，首先采用SDC(依赖于状态的参数，state-dependent coefficients)策略将其线性化，并利用SDREF滤波器进行导航定位，本方法不需要计算雅克比矩阵，减少计算量，提高了导航的实时性，同时还能提高滤波精度，减小导航误差。

本发明采用的技术方案为，一种基于卫星组合导航系统的卫星自主导航方法，包括步骤：

A、针对卫星组合导航系统的状态变量建立所述卫星组合导航系统在连续时间下的非线性状态方程和量测方程；

B、利用SDC策略分别对所述非线性状态方程和量测方程进行线性化得到连续的线性化方程，进而得到状态转移矩阵和测量矩阵；

C、基于所述状态转移矩阵和测量矩阵构建离散化后的系统模型；

D、利用所述系统模型对自主导航中经SDREF滤波处理的状态变量进行时间更新；

E、利用所述系统模型对所述时间更新后的状态预测值进行SDREF滤波的测量更新。