基于自适应Kalman滤波的BDS-3集中式自主定轨

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发展基于星间链路系统的自主定轨技术已成为目前各大卫星导航系统研究的热点问题之一。在平时,自主定轨可以在我国监测站有限的情况下利用星间观测数据提高卫星定轨精度;在战时,该技术可以保障导航卫星系统的战时生存能力。然而导航卫星在太空中运行时会受到复杂因素的影响,从而导致观测异常或载体扰动异常。采用自适应Kalman滤波来控制自主定轨过程中观测值异常和动力学模型异常的影响,对于提高自主定轨滤波器的收敛速度,提高解算结果的精度及可靠性具有重要意义。本文以BDS-3仿真星座为对象,实现了基于自适应Kalman滤波的集中式自主定轨,并以基于扩展Kalman滤波(EKF)集中式自主定轨的结果为参照,探讨了观测值异常、初始状态信息异常及先验随机信息异常的情况下抗差自适应Kalman滤波(AEKF)自主定轨的精度,从一定程度上论证了抗差自适应Kalman滤波用于BDS自主定轨的可行性及有效性。具体工作如下:1、基于EKF算法探讨了不同星间测距间隔、观测噪声及残余系统误差对自主定轨精度的影响。(1)研究了星间测距间隔对自主定轨精度的影响。实验结果表明:自主定轨结果URE随着测距间隔的增大而增大。当星间测距间隔从5分钟增大至15分钟时,URE平均增大了约0.06m。这表明当系统动力学模型模型不精确时,随着测距间隔的增大,系统动态模型的预测误差将增大。(2)通过仿真实验,探讨分析了观测噪声及系统误差对自主定轨精度的影响。结果表明:观测值中的随机噪声在自主定轨滤波解算中能够被很好地消除。残余系统误差对自主定轨结果精度有显著影响,且残余系统误差中的固定项误差是影响自主定轨精度的主要部分。观测噪声及残余系统误差的变化对BDS-3星座中的三类卫星自主定轨精度的影响不存在显著差异。2、基于EKF和AEKF两种算法探讨了观测值异常、初始状态信息异常及先验随机信息异常对自主定轨精度的影响。(1)基于EKF和AEKF两种算法,研究了初始状态信息异常对自主定轨滤波器的收敛性及结果精度的影响。实验结果表明:初始状态信息异常会对自主定轨滤波器的收敛性及结果精度产生显著影响。其中,位置参数异常对自主定轨结果精度的影响时间较长;光压参数异常次之;速度参数异常对自主定轨结果精度的影响量虽然较大,但收敛速度较快。AEKF方案下的定轨结果精度均优于EKF方案。其中,AEKF能有效改善光压参数异常对自主定轨精度的影响,这表明AEKF具备抵制系统动力学模型误差影响的能力。(2)研究了观测值异常对EKF方案与AEKF方案的定轨结果影响。AEKF方案的定轨结果精度优于EKF方案,尤其在处理含有粗差的观测值时,AEKF方案能显著改善自主定轨结果精度。(3)研究了观测噪声及过程噪声的先验标准差配置对EKF与AEKF两种方案的定轨结果影响。过程噪声的先验标准差配置异常下,AEKF方案与EKF方案的URE结果均随时间而发散,但AEKF方案的结果优于EKF方案;而观测噪声的先验标准差配置的变化对AEKF方案与EKF方案的定轨结果均不存在显著影响。
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