[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

说明书

本发明公开了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，方法步骤包括：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；基于状态方程，得到相对位置的观测方程；基于观测方程，对卫星编队星间状态进行预测；基于状态方程和所述观测方程，计算预测误差方差和滤波增益；基于卫星编队星间预测状态、滤波增益和误差方差，得到卫星编队星间状态。系统包括：第一计算模块、第二计算模块、第一状态模块、第三计算模块和第二状态模块；本发明通过建立星间相对轨道根数方程，然后利用卡尔曼滤波估计技术，实时递推解算滤波增益和误差方差矩阵，从而获取到卫星编队星间状态，克服瞬平转换后的跳点。

技术领域

本发明属于卫星编队领域，具体涉及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。

背景技术

卫星编队是近年来国内外航天技术研究的重点问题之一。采用多颗卫星编队飞行来实现传统单颗大卫星所不具备的功能。随着微型航天器技术的不断发展，由几颗甚至十几颗低成本的微型航天器组成的飞行编队受到广泛重视。它能在同一时刻对同一目标实现立体探测，并能提供大的孔径和长测量基线，在通信、遥感、导航、电子侦察、立体成像、精准定位、大气天文和地球物理观测等领域都有着非凡意义。

目前卫星编队状态测量方法有激光测量法、红外测量法、视觉相对导航法、GPS测量法等。由于激光波束窄，需要额外的引导系统，增加了系统的复杂程度，不利于测量系统的小型化；红外测量方法精度较高，但是只能提供测角信息，不能提供测距信息，无法单独使用；视觉相对导航法测量精度高，但其作用距离较近，不适合中远程星间相对导航；基于星载GPS测量系统精度较高，但想要获得较高的实时确定精度，需要复杂的处理过程。

发明内容

本发明提出了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，通过建立星间相对轨道根数方程，然后利用卡尔曼滤波估计技术，实时递推解算滤波增益和误差方差矩阵，从而获取到卫星编队星间状态。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于卡尔曼滤波的卫星编队平根状态连续估计方法，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。

优选的，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。

优选的，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：