[发明专利]基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法及系统

权利要求书

1.一种基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法，其特征在于，步骤包括：

S1、基于卫星编队相对轨道根数，得到卫星编队相对轨道根数的状态方程；

S2、基于所述状态方程，得到相对位置的观测方程；

S3、基于所述观测方程，对卫星编队星间状态进行预测；

S4、基于所述状态方程和所述观测方程，计算预测误差方差和滤波增益；

S5、基于所述卫星编队星间预测状态、所述滤波增益和所述误差方差，得到卫星编队星间状态的估计。

2.根据权利要求1所述一种基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法，其特征在于，所述S1中得到所述所述状态方法的方法包括：

S11、基于摄动理论，得到卫星编队相对轨道根数在一阶长期摄动下随时间变化的表达式；

S12、基于所述卫星编队相对轨道根数在一阶长期摄动下随时间变化的表达式，得到所述卫星编队相对轨道根数的状态方程。

3.根据权利要求2所述一种基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法，其特征在于，所述S11中所述卫星编队相对轨道根数定义为δα＝[δa,δu,δe_x,δe_y,δi_x,δi_y]^T，则根据摄动理论，得到所述卫星编队相对轨道根数δα＝[δa,δu,δe_x,δe_y,δi_x,δi_y]^T在J₂项一阶长期摄动下随时间变化的表达式为：

式中，a表示半长轴，u表示卫星纬度幅角，e表示偏心率，ω表示近地点幅角，e_x＝ecosω，e_y＝esinω，i表示轨道倾角，i_x＝icosω，i_y＝isinω，u₀表示纬度幅角初值，γ表示依赖于J2摄动的常数，表示相对倾角矢量相角，表示E向量相位角对编队主星纬度幅角u的微分，

4.根据权利要求2所述一种基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法，其特征在于，所述S12中得到所述卫星编队相对轨道根数的状态方程的方法包括：

S121、计算状态转移矩阵；

式中，k表示时刻,Φ_k,k-1表示t_k-1时刻到t_k时刻状态转移矩阵；u_k表示t_k时刻的纬度幅角，u_k-1表示t_k-1时刻的纬度幅角；

S122、计算所述卫星编队相对轨道根数的状态方程；

δα_k＝Φ_k,k-1δα_k-1+W_k-1

式中，δα_k是系统的状态向量，W_k-1是过程噪声向量。

5.根据权利要求1所述一种基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法，其特征在于，所述S2中所述状态方程的计算方法包括：

S21、基于轨道根数描述的运动学方程，得到从星相对于主星的位置公式：

式中，r表示从星相对主星轨道矢量径，r_r，r_t，r_n分别表示示径向、沿航迹向及法向的分量；

S22、基于所述从星相对于主星的位置公式，得到观测矩阵H_k；

式中，H_k表示t_k时刻的观测矩阵；

S23、基于所述观测矩阵，得到相对位置δr的观测方程；

δr_k＝H_kδα_k+V_k

式中，V_k表示观测噪声向量；δα_k是系统的状态向量。