CN101178312A - 基于多信息融合的航天器组合导航方法 - Google Patents
基于多信息融合的航天器组合导航方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101178312A CN101178312A CNA2007101915277A CN200710191527A CN101178312A CN 101178312 A CN101178312 A CN 101178312A CN A2007101915277 A CNA2007101915277 A CN A2007101915277A CN 200710191527 A CN200710191527 A CN 200710191527A CN 101178312 A CN101178312 A CN 101178312A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- satellite
- earth
- navigation
- landform
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000005267 amalgamation Methods 0.000 title 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 46
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 29
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 11
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 11
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013016 damping Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000005309 stochastic process Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 15
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 5
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Navigation (AREA)
Abstract
一种基于多信息融合的航天器组合导航方法,属于航天器自主导航方法。该导航方法包括以下步骤:建立基于轨道动力学的卫星运动状态方程,建立基于X射线探测器的卫星自主导航子***,建立基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***,建立基于雷达高度计的卫星自主导航子***,建立基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***,对上述四个子***的输出进行信息融合处理,输出导航信息,采用x2检验法检测发生故障的***并隔离故障子***。本组合导航方法,能实现深空探测器的高精度自主导航,可靠性高,容错能力强。
Description
技术领域
本发明属于航天器组合导航技术领域,适用于绕地球飞行航天器的高精度自主导航,也可以用于深空探测器,以及行星际飞行航天器的高精度自主导航。
背景技术
航天器自主导航***可以在少依赖甚至最终不依赖于地面***支持的情况下,在轨实时确定航天器的位置和速度,实现自主运行。对于卫星***来说,自主导航有利于降低卫星对地面的依赖程度,提高***生存能力,例如战时,当地面***遭到敌方的破坏和干扰时,仍能完成轨道的确定和保持,这对军事卫星来讲,具有非常重要的意义。另外,自主导航还可以有效地减轻地面测控站的负担,降低地面支持成本,从而降低整个航天计划的研制费用。
目前航天器的自主导航方法主要包括GPS,星间链路,磁力计,雷达和天文导航方法。其中GPS和星间链路虽然可进行实时导航且达到较高的精度,但是航天器必须依赖其他航天器提供量测信息,不能算是完全自主的导航方法。使用雷达高度计进行卫星的自主导航,受到地形高度变化的影响,但是在海洋上方时能获得较好的导航性能。
天文导航是利用天体敏感器测得的天体(如行星、恒星、X射线脉冲星等)信息进行航天器位置解算的一种完全自主的定位导航方法,可同时提供姿态、位置、速度以及时间信息;适用于低轨卫星、高轨卫星和深空探测器,因而备受青睐。目前卫星的天文导航中,根据被观测对象属性的不同,使用的敏感器主要有星敏感器、红外地平仪、紫外三轴敏感器以及X射线探测器等。其中X射线探测器的观测对象为X射线源的脉冲辐射,获取脉冲到达时间信息;使用X射线探测器能够为卫星提供精度较高的导航信息。对于多种天体测量敏感器的组合,由于其被观测对象属性的差异,因而其导航属性存在互补的可能。
随着电子技术、导航技术和控制理论的发展,卫星上拥有众多的导航传感器模块,具备了构成多传感器组合导航信息***的可能条件。随着航空航天事业的发展,特别是现代化战争对导航定位的精度和可靠性提出的更高要求,单一导航***已难以满足。把两种或多种导航***组合起来,应用最优估计理论,形成最优组合导航***,有利于充分运用各导航***的信息进行信息互补和信息合作,使组合后的导航***在精度和可靠性方面都有所提高。同时这也对卫星组合导航***发生故障时的自动检测和故障隔离能力,提出了更高的要求。
发明内容
本发明的目的在于:利用多个传感器进行组合,将各个传感器的测量数据进行信息融合处理,提供了一种采用信息融合手段为卫星提供高精度自主导航参数的方法,以及提高卫星在传感器发生故障时的自动检测能力和故障隔离能力,重构导航***的方法。
本发明所采用的技术方案是:基于多信息融合的卫星组合导航***,利用X射线探测器、星敏感器、红外地平仪、雷达高度计和紫外三轴敏感器五种传感器以及卫星的轨道动力学模型构成了四个卫星自主导航子***,对四个子***输出的卫星位置、速度参数进行数据融合处理,得到卫星的位置和速度参数最优估计值,根据所述通过信息融合得到的卫星位置和速度参数对卫星进行导航。对子***故障的情况下,设计故障检测与隔离方法,隔离故障子***,排除故障的影响。
其中四个卫星自主导航子***分别是基于X射线探测器的卫星自主导航子***,基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***,基于雷达高度计的卫星自主导航子***,基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***,分别称为子***1,子***2,子***3,子***4。
具体包括以下步骤:
(1)建立基于轨道动力学的卫星运动状态方程;
(2)建立基于X射线探测器的卫星自主导航子***;
(3)建立基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***;
(4)建立基于雷达高度计的卫星自主导航子***;
(5)建立基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***;
(6)对上述四个子***的输出进行信息融合处理,输出导航信息;
(7)采用χ2检验法检测发生故障的***并隔离故障子***。
所述的步骤(1)中,建立包含了J2项地球形状摄动和日月摄动的卫星轨道动力学方程,在J2000.0地心惯性系下,卫星轨道动力学方程为
X=f(X,t)+W(t) (1)
式中,X=[x,y,z,vx,vy,vz]T为状态变量,x,y,z,vx,vy,vz分别为卫星在X,Y,Z三个方向的位置和速度值;f(X,t)的形式根据卫星所设摄动的不同,仅考虑J2项的地球形状摄动和日、月的三体引力情况下,
其中,μe,μs,μm分别为地球、太阳、月亮的引力常数,Re为地球半径,J2为地球引力系数,rs=[xs,ys,zs]T和rm=[xm,ym,zm]T分别表示太阳和月亮在地心惯性系下的位置,xs,ys,zs为太阳在地心惯性系下的坐标值,xm,ym,zm为月亮在地心惯性系下的坐标值,x,y,z,vx,vy,vz分别为卫星在X,Y,Z三个方向的位置和速度值,r为地心到卫星的距离,W(t)为模型误差向量,代表了地球非球形摄动的高阶项、太阳光压摄动大气阻力摄动等摄动力的影响,假设为零均值高斯白噪声;
所述步骤(2),包括X射线脉冲星的品质因素计算方法,卫星位置与X射线脉冲星自转相位之间关系的计算方法,整周模糊度计算方法及GDOP值计算方法;
所述步骤(2)中的X射线脉冲星的品质因数的计算方法为
式中,SNR为脉冲星的信噪比,T为脉冲星旋转周期,T50和T10分别为脉冲波峰强度50%和10%时的脉冲宽度;
所述步骤(2)中的卫星位置与X射线脉冲星自转相位之间关系的计算方法为
其中,Δφ=φSSB-φsat,ΔN为卫星与太阳系质心SSB之间的整周模糊度值,λ为脉冲星的脉冲辐射的波长,为脉冲星的视线方向,rE为地球相对与SSB的位置矢量,r为卫星相对于地心的位置矢量,c为光速,δtsat为卫星上的钟差,vk为脉冲相位测量噪声,Δrel为相对论效应改正项,主要包括Roemer延迟改正、Shapiro延迟改正、太阳系行星总延迟改正;
所述步骤(2)中的整周模糊度的计算方法:
所述步骤(2)中的GDOP值计算方法:
其中,trace表示求矩阵的迹,C为位置误差协方差矩阵,由下式算得
其中,H为量测方程的系数矩阵,λi(i=1,2,3)为第i颗脉冲星的脉冲辐射波长,σφi为第i颗脉冲星的相位测量精度;
所述步骤(3)中,以星光角距和地心距为观测量的量测方程为
其中,Z1为星光角距观测量,Z2为地心距观测量,r为卫星本体系下的地心矢量,s为卫星本体系下星光方向的单位矢量,v1为星光角距测量噪声,v2为地心距测量噪声,(x,y,z)为在地心惯性系下表示的卫星位置坐标值;
所述步骤(4)中,雷达高度计垂直安装于卫星的正下面,测量卫星平台到地表的距离,且大地水准面采用克莱饶椭球模型;
所述步骤(4)中,卫星星下点的地形高度h(x,y)由随机软件生成的随机地形提供,随机地形生成方法如下:
地形在高度方向上分解为地形基准平面高度h0和在此平面上叠加的地形起伏Z(x,y),即(x,y)点的实际海拔高度h(x,y)表示成:
h(x,y)=h0+Z(x,y) (10)
人工地形由二维一阶离散自回归过程产生:
Z(xi,yi)=a1Z(xi-Δx,yi)+a2Z(xi,yi-Δy)+a3Z(xi-Δx,yi-Δy)+W(xi,yi) (11)
其中,Z(xi,yi)为(xi,yi)点的地形起伏高度,Δx,Δy分别是沿x,y方向的采样间隔,W(xi,yi)为零均值白噪声序列,且W(xi,yi)~N(0,σw 2);
根据地形的各向同性和平稳特性,令系数a1=a2=a,a3=b,且当a=exp(-1/Tauc),b=-a2, 时,式(11)中两维随机函数Z(xi,yi)的相关函数为
由此得到的两维随机过程,其均方差为dRMS,按指数衰减,抗相关系数为Tauc,模拟地形在x方向和y方向的边界地形由两个一维随机过程分别产生,在x方向的地形边界上,yi=y0,则有
Z(xi,y0)=aZ(xi-Δx,y0)+W(xi,y0) (13)
在y方向的地形边界上,xi=x0,则有
Z(x0,yi)=aZ(x0,yi-Δy)+W(x0,yi) (14)
通过设定h0、dRMS、Tauc三个参数,利用软件编程产生不同的随机地形,将产生的随机地形h(x,y)叠加到大地水准面上;
所述步骤(5)中,以地心方向和地心距观测量的离散形式量测方程为
其中,uk为地心方向的单位矢量,rk为地心距,vk为量测噪声;
所述步骤(2)(3)(4)(5)中,四个子***的子滤波器,采用扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波方法,分别独立进行时间更新和测量更新;
所述步骤(6)中,对上述步骤(2)(3)(4)(5)四个子***的输出进行信息融合处理,采用的方法如下:
第i(i=1,2,3,4)个子***的量测方程为:
Zi(k)=Hi(k)X(k)+Vi(k),i=1,2,3,4 (16)
其中,i=1,2,3,4表示四个子滤波器,m表示主滤波器,信息分配因子βi满足信息守恒原理: 此处取βm=0,β1=β2=β3=β4=1/4,各子滤波器分别独立进行时间更新,并利用其对应传感器的量测信息进行量测更新,得四个子滤波器的局部估计值和估计误差协方差阵Pi(k)i=1,2,3,4;在主滤波器中,将子滤波器输出的局部信息按下式进行信息融合,得到全局状态估计信息为
所述步骤(7)中,χ2检验法进行***故障检测与隔离的方法如下:
在每个子滤波器中均加入故障检测和隔离的χ2方法,构成容错联邦滤波器,利用四个子***的故障检测模块,分别对基于X射线探测器的卫星自主导航子***、基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***、基于雷达高度计的卫星自主导航子***、基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***故障与否进行检测;
各子滤波器量测更新之后,进行故障检测和隔离,其方法是首先设计四个子***的故障检测函数Di(k)i=1,2,3,4,
然后进行故障判断:D(k)>TD时,有故障,D(k)<TD时,无故障;TD为预先设定的门限,可由误警率确定,当误警率Pfa=α时,由Pfa=P[λk>TD|H0]=α解出门限TD。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)本发明将多种传感器的量测信息融合得到精度更高的导航信息,具有为卫星提供高精度自主导航信息的优点;同时本发明采用多传感器冗余配置,并采用***级的故障检测与隔离方法,提高了***的可靠性和容错能力。
(2)本发明中的基于X射线探测器的卫星自主导航子***,具有提供十米量级的自主定轨精度能力,且适用于深空探测器的高精度自主导航需求;基于雷达高度计的卫星自主导航子***,采用雷达高度计垂直安装的方式,使用合理的海平面模型和模拟地形,提高了卫星的导航精度。
(3)本发明中的每个自主导航子***,均可独立构成卫星自主导航***,因而可在不同的情况下选用不同的子***进行组合,构建新的组合导航***,也可以只使用其中的一种子***,作为卫星的自主导航***。适合在不同导航精度要求下,对导航***成本以及重量、体积的控制。
(4)本发明适用于月球探测器和火星探测器飞行各个阶段的高精度自主导航。在月球探测器和火星探测器飞行的各个阶段,星敏感器、紫外三轴敏感器、X射线探测器都能够为导航***提供足够的导航观测量,从而为航天器提供高精度导航信息。在绕月飞行和绕火星飞行阶段,雷达高度计测距信息提供航天器与月球或火星表面之间的距离,从而确定绕月或绕火飞行航天器的轨道高度,为航天器提供高精度导航信息,实现深空探测飞行器完全自主式的导航。
附图说明
图1为本发明的组合导航***容错联邦滤波器结构图;
图2为本发明中基于X射线探测器的卫星自主导航子***的脉冲星导航示意图。
具体实施方式
基于多信息融合的卫星自主导航***由四个子***和一个主滤波器构成,如图1所示,本发明的具体实施方法如下:
一、建立基于轨道动力学的卫星运动状态方程
(1)建立含日月摄动的卫星轨道动力学方程
在J2000.0地心惯性系下,卫星轨道动力学方程(***状态方程)为
X=f(X,t)+W(t) (1)
式中,X=[x,y,z,vx,vy,vz]T为状态变量,x,y,z,vx,vy,vz分别为卫星在X,Y,Z三个方向的位置和速度值。f(X,t)的形式根据卫星所设摄动的不同,在仅考虑J2项的地球形状摄动和日、月的三体引力情况下,
其中,μe,μs,μm分别为地球、太阳、月亮的引力常数,Re为地球半径,J2为地球引力系数,rs=[xs,ys,zs]T和rm=[xm,ym,zm]T分别表示太阳和月亮在地心惯性系下的位置,W(t)为模型误差向量,代表了地球非球形摄动的高阶项、太阳光压摄动大气阻力摄动等摄动力的影响,假设为零均值高斯白噪声。
二、建立基于X射线探测器的卫星自主导航子***
(2)导航用X射线脉冲星的选择方法
导航用X射线脉冲星的选取原则如下:毫秒脉冲星为主要候选脉冲星;用于导航的脉冲星自转周期稳定,具有自转跃变的脉冲星应排除在外;并且考虑脉冲星辐射信号的强弱、脉冲轮廓形状、脉冲星所在方向的背景辐射,并选择基本参数测定精度高的脉冲星;所有脉冲星尽量在空间均匀分布。脉冲星品质因数计算公式为:
式中,SNR为脉冲星的信噪比,T为脉冲星旋转周期,T50和T10分别为脉冲波峰强度50%和10%时的脉冲宽度。计算候选脉冲星的品质因数值,Q值越大,脉冲星的导航属性越好,越可以用作导航脉冲星。
(3)建立以脉冲星自转相位(TOA)为观测量的量测方程
图2为绕地卫星的脉冲星导航示意图。其中,Sat、E、SSB分别表示卫星、地球和太阳系质心,为某颗脉冲星的视线方向,T为一个脉冲周期;rE和rSSB_sat分别表示地球、卫星相对于SSB的位置矢量,r表示卫星相对于地心的位置矢量。观测历元t时卫星处测得的脉冲相位值为φsat,太阳系质心的相位值为φSSB。
定义在太阳系质心的脉冲星钟模型为
式中,φ(t0)为参考历元t0时的脉冲星相位,f是脉冲星在t0时的自转频率,f(m)为f的m阶导数(一般取m=1,2,3)。由(4)式预报可以得到t时太阳系质心处的脉冲相位值ΦSSB,取其小数部分φSSB(0≤φSSB<1)。
卫星与SSB之间的整周模糊度为ΔN,脉冲星的脉冲辐射的波长为λ(λ=c·T,c为光速),则测量方程为
其中,Δφ=φSSB-φsat,vk为脉冲相位测量噪声。Δrel为相对论效应改正项,主要包括Roemer延迟改正、Shapiro延迟改正、太阳系行星总延迟改正。地球矢量rE由JPL星历表提供。使用三颗脉冲星的观测量,则量测方程为
其中
(4)计算整周模糊度值
(5)计算GDOP值
当有多颗X射线脉冲星可见时,选择几何精度因子(GDOP)最小的三颗脉冲星,作为导航解算脉冲星。对于同时观测三颗脉冲星的情况,其GDOP值计算方法如下:
位置误差协方差矩阵为
其中σφi(i=1,2,3)为第i颗脉冲星的相位测量精度。则GDOP值为
其中,trace表示求矩阵的迹,σx 2,σy 2,σz 2,σt 2为矩阵C的对角线元素,分别表示x,y,z轴的距离以及时间变量t的测量精度。
(6)子滤波器的滤波方法
子滤波器采用非线性卡尔曼滤波方法,可以考虑扩展卡尔曼滤波方法(EKF)或者Unscented卡尔曼滤波分别独立进行时间更新和测量更新。
扩展卡尔曼滤波处理的过程如下:
对状态方程和量测方程进行离散化,得到状态方程的离散型线性干扰方程以及离散型量测方程为
δXk+1=φk+1,kδXk+Wk (10)
Zk+1=Hk+1Xk+1+Vk+1 (11)
式中φk+1,k为状态转移矩阵,Zk+1为在三颗脉冲星视线方向上卫星与太阳系质心之间的距离观测量。状态模型噪声的协方差阵为 量测噪声的协方差阵为 Wk与Vk+1互不相关。
利用状态方程(10)和量测方程(11)组成如图1所示的子滤波器1,采用扩展卡尔曼滤波方法进行信息融合处理,输出子滤波器得到的卫星位置、速度信息。扩展卡尔曼滤波基本方程如下:
式中,f表示卫星轨道动力学方程,T为卡尔曼滤波周期,φk+1,k为状态转移矩阵,Kk+1为卡尔曼增益系数,Hk+1为量测方程系数矩阵,Pk+1,k为最优预测估值误差协方差阵,Pk+1,k+1为最优滤波值误差协方差阵,为一步预测值,为卡尔曼滤波值。
Unscented卡尔曼滤波处理的过程如下:
对于***方程和量测方程如下的离散***
设***状态变量的维数为n×1维,那么2n+1个采样点为
每个采样点对应的权重为
其中,λ=α2(n+k)-n是一个标量参数,常数α确定采样点围绕的分布特征,通常被设置为一个小的正数(1≥α≥10-4),常数k是一个标量参数,通常被设置为2或3-n。Wi (m)为均值加权所用权值,Wi (c)为协方差加权所用权值。Unscented卡尔曼滤波的基本设施过程如下:
计算采样点
时间更新
量测更新
其中,状态模型噪声的协方差阵为 量测噪声的协方差阵为 Wk与Vk+1互不相关。
利用状态方程(1)和量测方程(6)组成子滤波器1,对方程(1)和(6)分别进行离散化,采用扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波方法进行信息融合处理,输出子滤波器得到的卫星位置、速度信息。
三、建立基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***
(7)建立以星光角距和地心距为观测量的量测方程
星敏感器观测导航恒星,可以确定星光在卫星本体坐标系中的方向;利用红外地平仪测得地心矢量在卫星本体坐标系中的方向;这样得到星光矢量和地心矢量之间的夹角,即星光角距。红外地平仪观测地球红外图像,获得地球半张角ρ,地球半径Re为已知,从而可解算出地心距 从而以星光角距和地心距为观测量的量测方程为
其中,Z1为星光角距观测量,Z2为地心距观测量,r为卫星本体系下的地心矢量,s为卫星本体系下星光方向的单位矢量,v1为星光角距测量噪声,v2为地心距测量噪声,(x,y,z)为在地心惯性系下表示的卫星位置坐标值。
(8)量测方程(19)、(20)构成的量测方程组,利用状态方程(2)和量测方程组构建如图1所示的子滤波器2,重复上述步骤(6)的扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波处理方法进行数据处理,输出卫星的位置、速度估计值。
四、建立基于雷达高度计的卫星自主导航子***
(9)建立以星光角距和轨道高度为观测量的量测方程
雷达高度计垂直按照在卫星的正下方,测得卫星平台到地表的距离,即卫星的轨道高度量测信息。大地水准面采用克莱饶椭球模型,并将海平面的起伏作为修正项加以考虑。克莱饶水准面可以表示为下式
饶水准面可以表示为下式
其中,e为地心纬度,P2为二次勒得让多项式,J2为地球带谐项系数,R为地球平均半径值,参数αe为
则以轨道高度为观测量的量测方程为
式中,Z2为雷达高度计测得的卫星轨道高度,r为卫星到地心的距离,v2为测量噪声,h(x,y)为星下点的地形高度,由随机地形软件生成。以星光角距为观测量的量测方程同方程(19)。
(10)随机地形生成方法
建立模拟地形,模拟实际地形的变化。地形在高度方向上分解为地形基准平面高度h0和在此平面上叠加的地形起伏Z(x,y),即(x,y)点的实际海拔高度h(x,y)可表示成:
h(x,y)=h0+Z(x,y) (24)
人工地形由二维一阶离散自回归过程产生:
Z(xi,yi)=a1Z(xi-Δx,yi)+a2Z(xi,yi-Δy)+a3Z(xi-Δx,yi-Δy)+W(xi,yi) (25)
其中,Z(xi,yi)为(xi,yi)点的地形起伏高度,Δx,Δy分别是沿x,y方向的采样间隔,W(xi,yi)为零均值白噪声序列,W(xi,yi)~N(0,σw 2)。
根据地形的各向同性和平稳特性,可令系数a1=a2=a,a3=b,且当a=exp(-1/Tauc),b=-a2, 时,式(25)中两维随机函数Z(xi,yi)的相关函数为
由此得到的两维随机过程,其均方差为dRMS,按指数衰减,抗相关系数为Tauc。模拟地形在x方向和y方向的边界地形由两个一维随机过程分别产生。若在x方向的地形边界上,yi=y0,则有
Z(xi,y0)=aZ(xi-Δx,y0)+W(xi,y0) (27)
若在y方向的地形边界上,xi=x0,则有
Z(x0,yi)=aZ(x0,yi-Δy)+W(x0,yi) (28)
通过设定h0、dRMS、Tauc三个参数,利用软件编程可以产生不同的随机地形。将产生的随机地形h(x,y)叠加到大地水准面上。
(11)量测方程(19)、(23)构成的量测方程组,利用状态方程(2)和量测方程组构建如图1所示的子滤波器3,重复上述步骤(6)的扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波处理方法进行数据融合,输出卫星的位置、速度估计值。五、建立基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***
(12)建立基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***
紫外三轴敏感器敏感地球紫外图像,通过图像处理提取星体系中的地心方向和地心距信息;利用卫星的姿态矩阵转换得到卫星在地心惯性系中的位置矢量,从而得到地心方向和地心距观测量,其离散形式的量测方程为
其中,uk为地心方向的单位矢量,rk为地心距,vk为量测噪声。
利用状态方程(2)和量测方程(29)构建如图1所示的子滤波器4,重复上述步骤(6)的扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波处理方法进行数据融合,输出卫星的位置、速度估计值。
六、主滤波器的信息融合、故障检测与隔离方法
(13)主滤波器的信息融合处理
第i(i=1,2,3,4)个子***的量测方程为:
Zi(k)=Hi(k)X(k)+Vi(k),(i=1,2,3,4) (30)
其中,i=1,2,3,4表示四个子滤波器,m表示主滤波器,信息分配因子βi满足信息守恒原理: 此处取βm=0,β1=β2=β3=β4=1/4。各子滤波器分别独立进行时间更新,并利用其对应传感器的量测信息进行量测更新,得四个子滤波器的局部估计值和估计误差协方差阵Pi(k)(i=1,2,3,4),具体措施如方程(12)或(17)和(18)。在主滤波器中,将子滤波器输出的局部信息按下式进行信息融合,得到全局状态估计信息为
即按照(32)式进行信息融合,输出全局状态估计和其协方差矩阵Pg。将输出的全局状态估计作为卫星轨道动力学方程预测卫星状态的初值,并反馈到卫星的轨道动力学模型,作为卫星轨道动力学预报下一时刻卫星状态的初值。
联邦滤波中,主滤波器和四个子滤波器联合工作,信息分配只在初始时刻进行,子滤波器独立工作,不接收主滤波器的反馈信息。
(14)组合导航的故障检测与隔离方法
采用***级的故障检测与隔离方法,排除发生故障的传感器及相应子***。在每个子滤波器中均加入故障检测和隔离的χ2方法,构成容错联邦滤波器,其结构如图1所示。图1中FDI 1、FDI 2、FDI 3、FDI 4分别为四个子***的故障检测模块,分别对子***1、2、3、4故障与否进行检测,并决定是否隔离,以便主滤波器对正常的子***进行重组,使部分导航传感器故障导致子***失效后,综合导航***仍能继续工作,具容错性。
各子滤波器分别独立进行时间更新和量测更新。各子滤波器量测更新之后,进行故障检测和隔离。其方法是首先设计四个子***的故障检测函数Di(k)(i=1,2,3,4):
然后进行故障判断:D(k)>TD时,有故障;D(k)<TD时,无故障。TD为预先设定的门限,可由误警率确定。当误警率Pfa=α时,Pfa=P[λk>TD|H0]=α,解出门限TD。若判断出子***无故障,则把其滤波结果送到主滤波器;若子***故障,则滤波结果不送到主滤波器,并对其隔离,直至该子***恢复正常。
在各子滤波器计算出各自的局部估计,并进行故障检测后,由主滤波器把输出正常的子滤波器的公共状态进行信息融合,得到全局估计信息。
(15)输出位置、速度信息。
按照上述步骤(1)-(15)进行计算机仿真,建立轨道动力学方程和量测方程,利用扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波方法对四个子***的观测量进行滤波处理,再采用信息融合手段得到状态量的全局状态估计 和其协方差矩阵 其中 分别是在地心惯性系下对卫星在X、Y、Z三个方向的位置、速度量x,y,z,vx,vy,vz的最优估计。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (1)
1.一种基于多信息融合的航天器组合导航方法,其特征在于:具体包括一下步骤:
(1)建立基于轨道动力学的卫星运动状态方程;
(2)建立基于X射线探测器的卫星自主导航子***;
(3)建立基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***;
(4)建立基于雷达高度计的卫星自主导航子***;
(5)建立基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***;
(6)对上述步骤(2)(3)(4)(5)四个子***的输出进行信息融合处理,输出导航信息;
(7)采用χ2检验法检测发生故障的***并隔离故障子***;
所述步骤(1)中,建立包含J2项地球形状摄动和日月摄动的卫星轨道动力学方程,在J2000.0地心惯性系下,卫星轨道动力学方程为
X=f(X,t)+W(t) (1)
式中,X=[x,y,z,vx,vy,vz]T为状态变量,x,y,z,vx,vy,vz分别为卫星在X,Y,Z三个方向的位置和速度值;f(X,t)的形式根据卫星所设摄动的不同,仅考虑J2项的地球形状摄动和日、月的三体引力情况下,
其中,μe,μs,μm分别为地球、太阳、月亮的引力常数,Re为地球半径,J2为地球引力系数,rs=[xs,ys,zs]T和rm=[xm,ym,zm]T分别表示太阳和月亮在地心惯性系下的位置,xs,ys,zs为太阳在地心惯性系下的坐标值,xm,ym,zm为月亮在地心惯性系下的坐标值,x,y,z,vs,vy,vz分别为卫星在X,Y,Z三个方向的位置和速度值,r为地心到卫星的距离,W(t)为模型误差向量,代表了地球非球形摄动的高阶项、太阳光压摄动大气阻力摄动等摄动力的影响,设为零均值高斯白噪声;
所述步骤(2),包括X射线脉冲星的品质因素的计算方法,卫星位置与X射线脉冲星自转相位之间关系的计算方法,整周模糊度的计算方法和GDOP值计算方法;
所述步骤(2)中的X射线脉冲星的品质因数的计算方法为
式中,SNR为脉冲星的信噪比,T为脉冲星旋转周期,T50和T10分别为脉冲波峰强度50%和10%时的脉冲宽度;
所述步骤(2)中的卫星位置与X射线脉冲星自转相位之间关系的计算方法为
其中,Δφ=φSSB-φsat,ΔN为卫星与太阳系质心SSB之间的整周模糊度值,λ为脉冲星的脉冲辐射的波长,为脉冲星的视线方向,rs为地球相对与SSB的位置矢量,r为卫星相对于地心的位置矢量,c为光速,δtsat为卫星上的钟差,vk为脉冲相位测量噪声,Δrel为相对论效应改正项,主要包括Roemer延迟改正、Shapiro延迟改正、太阳系行星总延迟改正;
所述步骤(2)中的整周模糊度的计算方法:
其中,trace表示求矩阵的迹,C为位置误差协方差矩阵,由下式算得
其中,H为量测方程的系数矩阵,λi(i=1,2,3)为第i颗脉冲星的脉冲辐射波长,σφi为第i颗脉冲星的相位测量精度;
所述步骤(3)中,以星光角距和地心距为观测量的量测方程为
其中,Z1为星光角距观测量,Z2为地心距观测量,r为卫星本体系下的地心矢量,s为卫星本体系下星光方向的单位矢量,v1为星光角距测量噪声,v2为地心距测量噪声,(x,y,z)为在地心惯性系下表示的卫星位置坐标值;
所述步骤(4)中,雷达高度计垂直安装于卫星的正下面,测量卫星平台到地表的距离,且大地水准面采用克莱饶椭球模型;
所述步骤(4)中,卫星星下点的地形高度h(x,y)由随机软件生成的随机地形提供,随机地形生成方法如下:
地形在高度方向上可以分解为地形基准平面高度h0和在此平面上叠加的地形起伏Z(x,y),即(x,y)点的实际海拔高度h(x,y)可表示成:
h(x,y)=h0+Z(x,y) (10)
人工地形由二维一阶离散自回归过程产生:
Z(xi,yi)=a1Z(xi-Δx,yi)+a2Z(xi,yi-Δy)+a3Z(xi-Δx,yi-Δy)+W(xi,yi) (11)
其中,Z(xi,yi)为(xi,yi)点的地形起伏高度,Δx,Δy分别是沿x,y方向的采样间隔,W(xi,yi)为零均值白噪声序列,且W(xi,yi)~N(0,σw 2);
根据地形的各向同性和平稳特性,令系数a1=a2=a,a3=b,且当a=exp(-1/Tauc),b=-a2, 时,式(11)中两维随机函数Z(xi,yi)的相关函数为
由此得到的两维随机过程,其均方差为dRMS,按指数衰减,抗相关系数为Tauc,模拟地形在x方向和y方向的边界地形由两个一维随机过程分别产生,在x方向的地形边界上,yi=y0,则有
Z(xi,y0)=aZ(xi-Δx,y0)+W(xi,y0) (13)
在y方向的地形边界上,xi=x0,则有
Z(x0,yi)=aZ(x0,yi-Δy)+W(x0,yi) (14)
通过设定h0、dRMS、Tauc三个参数,利用软件编程产生不同的随机地形,将产生的随机地形h(x,y)叠加到大地水准面上;
所述步骤(5)中,以地心方向和地心距观测量的离散形式量测方程为
其中,uk为地心方向的单位矢量,rk为地心距,vk为量测噪声;
所述步骤(2)(3)(4)(5)中,四个子***的子滤波器,采用扩展卡尔曼滤波方法或者Unscented卡尔曼滤波方法,分别独立进行时间更新和测量更新;
所述步骤(6)中,对上述步骤(2)(3)(4)(5)四个子***的输出进行信息融合处理,采用的方法如下:
第i(i=1,2,3,4)个子***的量测方程为:
Zi(k)=Hi(k)X(k)+Vi(k),i=1,2,3,4 (16)
其中,i=1,2,3,4表示四个子滤波器,m表示主滤波器,信息分配因子βi满足信息守恒原理: 此处取βm=0,β1=β2=β3=β4=1/4,各子滤波器分别独立进行时间更新,并利用其对应传感器的量测信息进行量测更新,得四个子滤波器的局部估计值和估计误差协方差阵Pi(k)i=1,2,3,4;在主滤波器中,将子滤波器输出的局部信息按下式进行信息融合,得到全局状态估计信息为
所述步骤(7)中,χ2检验法进行***故障检测与隔离的方法如下:
在每个子滤波器中均加入故障检测和隔离的χ2方法,构成容错联邦滤波器,利用四个子***的故障检测模块,分别对基于X射线探测器的卫星自主导航子***、基于红外地平仪和星敏感器的卫星自主导航子***、基于雷达高度计的卫星自主导航子***、基于紫外三轴敏感器的卫星自主导航子***故障与否进行检测;
各子滤波器量测更新之后,进行故障检测和隔离,其方法是首先设计四个子***的故障检测函数Di(k)i=1,2,3,4,
然后进行故障判断:D(k)>TD时,有故障,D(k)<TD时,无故障;TD为预先设定的门限,可由误警率确定,当误警率Pfa=α时,由Pfa=P[λk>TD|H0]=α解出门限TD。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200710191527A CN100575877C (zh) | 2007-12-12 | 2007-12-12 | 基于多信息融合的航天器组合导航方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200710191527A CN100575877C (zh) | 2007-12-12 | 2007-12-12 | 基于多信息融合的航天器组合导航方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101178312A true CN101178312A (zh) | 2008-05-14 |
CN100575877C CN100575877C (zh) | 2009-12-30 |
Family
ID=39404655
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN200710191527A Expired - Fee Related CN100575877C (zh) | 2007-12-12 | 2007-12-12 | 基于多信息融合的航天器组合导航方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN100575877C (zh) |
Cited By (78)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101281248B (zh) * | 2008-05-20 | 2010-05-12 | 北京航空航天大学 | 一种应用于组合卫星导航***的多故障识别方法 |
CN101788295A (zh) * | 2010-02-26 | 2010-07-28 | 南京信息工程大学 | 一种小型水下航行器用组合导航***及方法 |
CN101793526A (zh) * | 2010-04-12 | 2010-08-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种多信息融合编队航天器自主相对导航方法 |
CN101915577A (zh) * | 2010-07-21 | 2010-12-15 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种用于深空探测的彗星光学点信号模拟方法 |
CN101958010A (zh) * | 2010-09-03 | 2011-01-26 | 清华大学 | 飞行器运动测量传感器安置效果的相关函数检验法 |
CN101706281B (zh) * | 2009-11-13 | 2011-08-31 | 南京航空航天大学 | 惯性/天文/卫星高精度组合导航***及其导航方法 |
CN102175260A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-09-07 | 北京控制工程研究所 | 一种自主导航***误差校正方法 |
CN102221363A (zh) * | 2011-04-12 | 2011-10-19 | 东南大学 | 一种水下潜器用捷联惯性组合导航***容错组合方法 |
CN102243311A (zh) * | 2011-04-15 | 2011-11-16 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种x射线脉冲星导航使用的选星方法 |
CN101598557B (zh) * | 2009-07-15 | 2012-05-23 | 北京航空航天大学 | 一种应用于无人驾驶飞机的组合导航*** |
CN101696885B (zh) * | 2009-11-05 | 2012-05-23 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种提高星敏感器数据处理精度的方法 |
CN102506876A (zh) * | 2011-12-08 | 2012-06-20 | 北京控制工程研究所 | 一种地球紫外敏感器测量的自主导航方法 |
CN102506877A (zh) * | 2011-12-08 | 2012-06-20 | 北京控制工程研究所 | 一种对初始误差具有抗扰性的深空探测导航***滤波方法 |
CN102564454A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-07-11 | 北京控制工程研究所 | 基于日地月方位信息的自主导航***的测量数据模拟方法 |
CN102654407A (zh) * | 2012-04-17 | 2012-09-05 | 南京航空航天大学 | 惯性卫星紧组合导航***的多故障检测装置及检测方法 |
CN102679985A (zh) * | 2012-05-11 | 2012-09-19 | 北京航空航天大学 | 一种应用星间跟踪的航天器星座分散化自主导航方法 |
CN102944416A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-02-27 | 南京匹瑞电气科技有限公司 | 基于多传感器信号融合技术的风电机组叶片故障诊断方法 |
CN102997922A (zh) * | 2012-11-30 | 2013-03-27 | 北京控制工程研究所 | 一种利用光学导航信息的脉冲到达时间差确定方法 |
CN103017736A (zh) * | 2012-11-30 | 2013-04-03 | 北京控制工程研究所 | 一种确定卫星星敏感器数据曝光时刻的方法 |
CN103033188A (zh) * | 2012-12-24 | 2013-04-10 | 中国科学院国家授时中心 | 基于综合孔径观测的导航卫星自主时间同步方法 |
CN103218482A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-07-24 | 南京航空航天大学 | 一种动力学***中不确定参数的估计方法 |
CN103234538A (zh) * | 2013-04-07 | 2013-08-07 | 北京理工大学 | 一种行星最终接近段自主导航方法 |
CN103323031A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-09-25 | 上海新跃仪表厂 | 一种基于星敏的地平仪***误差在线补偿的方法 |
CN103440418A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-12-11 | 中南大学 | 基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法 |
CN103649683A (zh) * | 2011-06-03 | 2014-03-19 | 罗伯特·博世有限公司 | 组合的雷达和gps定位*** |
CN103674022A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-03-26 | 中国空间技术研究院 | 一种快速脉冲星导航整周模糊度解算方法 |
CN103697915A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-04-02 | 北京控制工程研究所 | 一种考虑干扰影响的卫星敏感器故障可诊断性评价方法 |
CN103697894A (zh) * | 2013-12-27 | 2014-04-02 | 南京航空航天大学 | 基于滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法 |
CN103868514A (zh) * | 2014-03-20 | 2014-06-18 | 北京航天自动控制研究所 | 一种在轨飞行器自主导航*** |
CN103884340A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-25 | 北京控制工程研究所 | 一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法 |
CN103900577A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-02 | 武汉科技大学 | 一种面向编队飞行的相对导航测速及组合导航方法 |
CN103913173A (zh) * | 2014-04-18 | 2014-07-09 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 单x射线脉冲星导航观星序列选择方法 |
CN103940424A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-23 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种x射线脉冲星导航信号整周模糊度检测与估计方法 |
CN104006813A (zh) * | 2014-04-03 | 2014-08-27 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种高轨卫星的脉冲星/星光角距组合导航方法 |
CN104063537A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-09-24 | 北京控制工程研究所 | 基于分布式时间触发的多体动力学参数确定***及其方法 |
CN104296754A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-21 | 北京大学 | 基于空间激光通信端机的自主导航***及其自主导航方法 |
CN104864875A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-08-26 | 北京控制工程研究所 | 一种基于非线性h∞滤波的航天器自主定位方法 |
CN104897155A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-09 | 北京信息科技大学 | 一种个人携行式多源定位信息辅助修正方法 |
CN105259787A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-01-20 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种组合导航半物理仿真测试同步控制方法 |
CN105700520A (zh) * | 2014-06-26 | 2016-06-22 | 波音公司 | 飞行器自动驾驶仪 |
CN103440418B (zh) * | 2013-08-30 | 2016-11-30 | 中南大学 | 基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法 |
CN106197408A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-12-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于因子图的多源导航信息融合方法 |
CN106441589A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-02-22 | 北京航空航天大学 | 一种基于离散化处理的行星红外辐射仿真方法 |
CN106679693A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于故障检测的矢量信息分配自适应联邦滤波方法 |
CN107421533A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-12-01 | 北京航空航天大学 | 一种深空探测器x射线脉冲星toa/dtoa组合导航方法 |
CN107850899A (zh) * | 2015-05-23 | 2018-03-27 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 使用惯性传感器和图像传感器的传感器融合 |
CN108313329A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-07-24 | 上海微小卫星工程中心 | 一种卫星平台数据动态融合***及方法 |
CN108548542A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-09-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于大气阻力加速度测量的近地轨道确定方法 |
CN109373999A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-22 | 哈尔滨工程大学 | 基于故障容错卡尔曼滤波的组合导航方法 |
CN109765598A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-17 | 重庆大学 | 一种多测速***最优测站组合实时确定方法 |
CN109839940A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-06-04 | 北京控制工程研究所 | 一种基于在轨数据融合的轨迹预报处理方法 |
CN110007324A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-07-12 | 南京航空航天大学 | 一种基于slam的故障卫星相对导航方法 |
CN110017837A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-16 | 沈阳航空航天大学 | 一种姿态抗磁干扰的组合导航方法 |
CN110154669A (zh) * | 2019-05-19 | 2019-08-23 | 浙江大学 | 一种基于多源信息融合的ecas车架高度扰动消除方法 |
CN110490273A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-11-22 | 河南牧业经济学院 | 噪声方差不精确建模的多传感器***融合滤波算法 |
CN110648524A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-03 | 上海航天控制技术研究所 | 多探头星敏感器数据传输故障监测及自主恢复方法 |
CN110780583A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-11 | 中国科学院国家天文台 | 一种月基脉冲星时间基准生成*** |
CN110892666A (zh) * | 2017-07-14 | 2020-03-17 | 高通股份有限公司 | 参考信号设计 |
CN110933597A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-03-27 | 北京壹氢科技有限公司 | 一种基于蓝牙的多无人车协同容错导航定位方法及*** |
CN111027204A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-17 | 中国人民解放军63620部队 | 航天发射光、雷、遥与导航卫星测量数据融合处理方法 |
CN111121787A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-08 | 上海航天控制技术研究所 | 一种基于遥感图像的自主初轨确定方法 |
CN111811512A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-10-23 | 北京航空航天大学 | 基于联邦平滑的mpos离线组合估计方法和装置 |
CN111833631A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-27 | 武汉理工大学 | 基于车路协同的目标数据处理方法、***和存储介质 |
CN111854728A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-10-30 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于广义相对熵的容错滤波方法 |
CN112069658A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-12-11 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 卫星天线传动***的状态信息融合更新方法 |
CN112127999A (zh) * | 2019-06-25 | 2020-12-25 | 中国航发商用航空发动机有限责任公司 | 一种航空发动机低压轴转速的控制方法及装置 |
CN112304309A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-02 | 西北工业大学 | 一种基于心动阵列的高超飞行器组合导航信息解算方法 |
CN112567241A (zh) * | 2018-07-25 | 2021-03-26 | 山东诺方电子科技有限公司 | 环境传感器协同校准方法 |
CN112683259A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-20 | 山东航天电子技术研究所 | 一种集群分布式脉冲星自主导航***及其控制方法 |
CN113091731A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-07-09 | 北京控制工程研究所 | 一种基于恒星视线相对论效应的航天器自主导航方法 |
CN113375677A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-09-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于脉冲星观测的航天器定速方法 |
CN113375659A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-09-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于星光角距测量信息的脉冲星导航方法 |
CN113514052A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-10-19 | 西安因诺航空科技有限公司 | 一种多机协同高精度有源目标定位方法及*** |
CN113771865A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-10 | 东南大学 | 一种车载传感器测量数据异常情况下的汽车状态估计方法 |
CN114459489A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-05-10 | 南京理工大学 | 基于信息融合的多星编队分布式相对导航方法 |
CN114608564A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-06-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于夜间月光偏振-星光信息融合的组合定位方法 |
CN114913717A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-08-16 | 成都天巡微小卫星科技有限责任公司 | 一种基于智能终端的便携式低空飞行防撞***及方法 |
CN117949990A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 西安现代控制技术研究所 | 一种多源信息融合量测野值检测抑制方法 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101915581B (zh) * | 2010-07-21 | 2012-01-25 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种用于深空探测的彗星光学面信号模拟方法 |
CN102353378B (zh) * | 2011-09-09 | 2013-08-21 | 南京航空航天大学 | 一种矢量形式信息分配系数的组合导航***自适应联邦滤波方法 |
CN103033822B (zh) * | 2011-09-30 | 2014-09-24 | 迈实电子(上海)有限公司 | 移动信息确定装置、方法以及接收机 |
CN102520461B (zh) * | 2011-12-08 | 2014-07-02 | 中国空间技术研究院 | Ngso卫星地球探测***对深空探测***的干扰确定方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5841398A (en) * | 1996-11-20 | 1998-11-24 | Space Systems/Loral, Inc. | Integrated navigation and communication satellite system |
CN100593689C (zh) * | 2006-05-26 | 2010-03-10 | 南京航空航天大学 | 基于捷联惯性导航***的姿态估计和融合的方法 |
CN101033973B (zh) * | 2007-04-10 | 2010-05-19 | 南京航空航天大学 | 微小型飞行器微惯性组合导航***的姿态确定方法 |
CN101059349A (zh) * | 2007-05-18 | 2007-10-24 | 南京航空航天大学 | 微型组合导航***及自适应滤波方法 |
CN100462682C (zh) * | 2007-06-19 | 2009-02-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于预测滤波和upf航天器自标定方法 |
-
2007
- 2007-12-12 CN CN200710191527A patent/CN100575877C/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (124)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101281248B (zh) * | 2008-05-20 | 2010-05-12 | 北京航空航天大学 | 一种应用于组合卫星导航***的多故障识别方法 |
CN101598557B (zh) * | 2009-07-15 | 2012-05-23 | 北京航空航天大学 | 一种应用于无人驾驶飞机的组合导航*** |
CN101696885B (zh) * | 2009-11-05 | 2012-05-23 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种提高星敏感器数据处理精度的方法 |
CN101706281B (zh) * | 2009-11-13 | 2011-08-31 | 南京航空航天大学 | 惯性/天文/卫星高精度组合导航***及其导航方法 |
CN101788295A (zh) * | 2010-02-26 | 2010-07-28 | 南京信息工程大学 | 一种小型水下航行器用组合导航***及方法 |
CN101793526A (zh) * | 2010-04-12 | 2010-08-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种多信息融合编队航天器自主相对导航方法 |
CN101915577A (zh) * | 2010-07-21 | 2010-12-15 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种用于深空探测的彗星光学点信号模拟方法 |
CN101915577B (zh) * | 2010-07-21 | 2011-11-23 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种用于深空探测的彗星光学点信号模拟方法 |
CN101958010B (zh) * | 2010-09-03 | 2011-12-28 | 清华大学 | 飞行器运动测量传感器安置效果的相关函数检验法 |
CN101958010A (zh) * | 2010-09-03 | 2011-01-26 | 清华大学 | 飞行器运动测量传感器安置效果的相关函数检验法 |
CN102175260A (zh) * | 2010-12-31 | 2011-09-07 | 北京控制工程研究所 | 一种自主导航***误差校正方法 |
CN102221363A (zh) * | 2011-04-12 | 2011-10-19 | 东南大学 | 一种水下潜器用捷联惯性组合导航***容错组合方法 |
CN102221363B (zh) * | 2011-04-12 | 2012-12-19 | 东南大学 | 一种水下潜器用捷联惯性组合导航***容错组合方法 |
CN102243311A (zh) * | 2011-04-15 | 2011-11-16 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种x射线脉冲星导航使用的选星方法 |
US9562778B2 (en) | 2011-06-03 | 2017-02-07 | Robert Bosch Gmbh | Combined radar and GPS localization system |
CN103649683B (zh) * | 2011-06-03 | 2016-08-17 | 罗伯特·博世有限公司 | 组合的雷达和gps定位*** |
CN103649683A (zh) * | 2011-06-03 | 2014-03-19 | 罗伯特·博世有限公司 | 组合的雷达和gps定位*** |
CN102506876A (zh) * | 2011-12-08 | 2012-06-20 | 北京控制工程研究所 | 一种地球紫外敏感器测量的自主导航方法 |
CN102506877A (zh) * | 2011-12-08 | 2012-06-20 | 北京控制工程研究所 | 一种对初始误差具有抗扰性的深空探测导航***滤波方法 |
CN102506877B (zh) * | 2011-12-08 | 2014-01-15 | 北京控制工程研究所 | 一种对初始误差具有抗扰性的深空探测导航***滤波方法 |
CN102506876B (zh) * | 2011-12-08 | 2014-07-02 | 北京控制工程研究所 | 一种地球紫外敏感器测量的自主导航方法 |
CN102564454B (zh) * | 2011-12-23 | 2015-02-11 | 北京控制工程研究所 | 基于日地月方位信息的自主导航***的测量数据模拟方法 |
CN102564454A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-07-11 | 北京控制工程研究所 | 基于日地月方位信息的自主导航***的测量数据模拟方法 |
CN102654407A (zh) * | 2012-04-17 | 2012-09-05 | 南京航空航天大学 | 惯性卫星紧组合导航***的多故障检测装置及检测方法 |
CN102654407B (zh) * | 2012-04-17 | 2014-07-02 | 南京航空航天大学 | 惯性卫星紧组合导航***的多故障检测装置及检测方法 |
CN102679985B (zh) * | 2012-05-11 | 2016-11-02 | 北京航空航天大学 | 一种应用星间跟踪的航天器星座分散化自主导航方法 |
CN102679985A (zh) * | 2012-05-11 | 2012-09-19 | 北京航空航天大学 | 一种应用星间跟踪的航天器星座分散化自主导航方法 |
CN103017736A (zh) * | 2012-11-30 | 2013-04-03 | 北京控制工程研究所 | 一种确定卫星星敏感器数据曝光时刻的方法 |
CN102997922A (zh) * | 2012-11-30 | 2013-03-27 | 北京控制工程研究所 | 一种利用光学导航信息的脉冲到达时间差确定方法 |
CN102997922B (zh) * | 2012-11-30 | 2015-10-21 | 北京控制工程研究所 | 一种利用光学导航信息的脉冲到达时间差确定方法 |
CN102944416A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-02-27 | 南京匹瑞电气科技有限公司 | 基于多传感器信号融合技术的风电机组叶片故障诊断方法 |
CN102944416B (zh) * | 2012-12-06 | 2015-04-01 | 南京匹瑞电气科技有限公司 | 基于多传感器信号融合技术的风电机组叶片故障诊断方法 |
CN103033188B (zh) * | 2012-12-24 | 2016-01-20 | 中国科学院国家授时中心 | 基于综合孔径观测的导航卫星自主时间同步方法 |
CN103033188A (zh) * | 2012-12-24 | 2013-04-10 | 中国科学院国家授时中心 | 基于综合孔径观测的导航卫星自主时间同步方法 |
CN103218482B (zh) * | 2013-03-29 | 2017-07-07 | 南京航空航天大学 | 一种动力学***中不确定参数的估计方法 |
CN103218482A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-07-24 | 南京航空航天大学 | 一种动力学***中不确定参数的估计方法 |
CN103234538B (zh) * | 2013-04-07 | 2015-08-05 | 北京理工大学 | 一种行星最终接近段自主导航方法 |
CN103234538A (zh) * | 2013-04-07 | 2013-08-07 | 北京理工大学 | 一种行星最终接近段自主导航方法 |
CN103323031A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-09-25 | 上海新跃仪表厂 | 一种基于星敏的地平仪***误差在线补偿的方法 |
CN103323031B (zh) * | 2013-06-28 | 2015-11-18 | 上海新跃仪表厂 | 一种基于星敏的地平仪***误差在线补偿的方法 |
CN103440418B (zh) * | 2013-08-30 | 2016-11-30 | 中南大学 | 基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法 |
CN103440418A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-12-11 | 中南大学 | 基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法 |
CN103674022B (zh) * | 2013-12-19 | 2016-08-17 | 中国空间技术研究院 | 一种快速脉冲星导航整周模糊度解算方法 |
CN103674022A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-03-26 | 中国空间技术研究院 | 一种快速脉冲星导航整周模糊度解算方法 |
CN103697915A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-04-02 | 北京控制工程研究所 | 一种考虑干扰影响的卫星敏感器故障可诊断性评价方法 |
CN103697915B (zh) * | 2013-12-24 | 2016-05-04 | 北京控制工程研究所 | 一种考虑干扰影响的卫星敏感器故障可诊断性评价方法 |
CN103697894B (zh) * | 2013-12-27 | 2016-05-25 | 南京航空航天大学 | 基于滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法 |
CN103697894A (zh) * | 2013-12-27 | 2014-04-02 | 南京航空航天大学 | 基于滤波器方差阵修正的多源信息非等间隔联邦滤波方法 |
CN103868514A (zh) * | 2014-03-20 | 2014-06-18 | 北京航天自动控制研究所 | 一种在轨飞行器自主导航*** |
CN103884340A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-25 | 北京控制工程研究所 | 一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法 |
CN103884340B (zh) * | 2014-03-31 | 2016-08-17 | 北京控制工程研究所 | 一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法 |
CN104006813A (zh) * | 2014-04-03 | 2014-08-27 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种高轨卫星的脉冲星/星光角距组合导航方法 |
CN103940424A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-23 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种x射线脉冲星导航信号整周模糊度检测与估计方法 |
CN103940424B (zh) * | 2014-04-14 | 2016-09-14 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种x射线脉冲星导航信号整周模糊度检测与估计方法 |
CN103900577B (zh) * | 2014-04-14 | 2016-08-17 | 武汉科技大学 | 一种面向编队飞行的相对导航测速及组合导航方法 |
CN103900577A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-02 | 武汉科技大学 | 一种面向编队飞行的相对导航测速及组合导航方法 |
CN103913173B (zh) * | 2014-04-18 | 2017-03-01 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 单x射线脉冲星导航观星序列选择方法 |
CN103913173A (zh) * | 2014-04-18 | 2014-07-09 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 单x射线脉冲星导航观星序列选择方法 |
CN104063537A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-09-24 | 北京控制工程研究所 | 基于分布式时间触发的多体动力学参数确定***及其方法 |
CN104063537B (zh) * | 2014-05-30 | 2017-04-19 | 北京控制工程研究所 | 基于分布式时间触发的多体动力学参数确定***及其方法 |
CN105700520A (zh) * | 2014-06-26 | 2016-06-22 | 波音公司 | 飞行器自动驾驶仪 |
CN104296754A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-21 | 北京大学 | 基于空间激光通信端机的自主导航***及其自主导航方法 |
CN104864875B (zh) * | 2015-04-03 | 2018-01-05 | 北京控制工程研究所 | 一种基于非线性h∞滤波的航天器自主定位方法 |
CN104864875A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-08-26 | 北京控制工程研究所 | 一种基于非线性h∞滤波的航天器自主定位方法 |
CN107850899A (zh) * | 2015-05-23 | 2018-03-27 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 使用惯性传感器和图像传感器的传感器融合 |
CN104897155A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-09 | 北京信息科技大学 | 一种个人携行式多源定位信息辅助修正方法 |
CN104897155B (zh) * | 2015-06-05 | 2018-10-26 | 北京信息科技大学 | 一种个人携行式多源定位信息辅助修正方法 |
CN105259787A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-01-20 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种组合导航半物理仿真测试同步控制方法 |
CN106197408A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-12-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于因子图的多源导航信息融合方法 |
CN106441589A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-02-22 | 北京航空航天大学 | 一种基于离散化处理的行星红外辐射仿真方法 |
CN106441589B (zh) * | 2016-09-07 | 2018-12-25 | 北京航空航天大学 | 一种基于离散化处理的行星红外辐射仿真方法 |
CN106679693A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于故障检测的矢量信息分配自适应联邦滤波方法 |
CN107421533B (zh) * | 2017-06-22 | 2019-07-30 | 北京航空航天大学 | 一种深空探测器x射线脉冲星toa/dtoa组合导航方法 |
CN107421533A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-12-01 | 北京航空航天大学 | 一种深空探测器x射线脉冲星toa/dtoa组合导航方法 |
CN110892666A (zh) * | 2017-07-14 | 2020-03-17 | 高通股份有限公司 | 参考信号设计 |
CN108313329A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-07-24 | 上海微小卫星工程中心 | 一种卫星平台数据动态融合***及方法 |
CN108548542A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-09-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于大气阻力加速度测量的近地轨道确定方法 |
CN108548542B (zh) * | 2018-07-13 | 2021-09-28 | 北京航空航天大学 | 一种基于大气阻力加速度测量的近地轨道确定方法 |
CN112567241A (zh) * | 2018-07-25 | 2021-03-26 | 山东诺方电子科技有限公司 | 环境传感器协同校准方法 |
CN109373999A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-22 | 哈尔滨工程大学 | 基于故障容错卡尔曼滤波的组合导航方法 |
CN109373999B (zh) * | 2018-10-23 | 2020-11-03 | 哈尔滨工程大学 | 基于故障容错卡尔曼滤波的组合导航方法 |
CN109765598B (zh) * | 2018-12-27 | 2023-03-14 | 重庆大学 | 一种多测速***最优测站组合实时确定方法 |
CN109765598A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-17 | 重庆大学 | 一种多测速***最优测站组合实时确定方法 |
CN110007324A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-07-12 | 南京航空航天大学 | 一种基于slam的故障卫星相对导航方法 |
CN109839940B (zh) * | 2019-02-26 | 2022-04-12 | 北京控制工程研究所 | 一种基于在轨数据融合的轨迹预报处理方法 |
CN109839940A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-06-04 | 北京控制工程研究所 | 一种基于在轨数据融合的轨迹预报处理方法 |
CN110017837B (zh) * | 2019-04-26 | 2022-11-25 | 沈阳航空航天大学 | 一种姿态抗磁干扰的组合导航方法 |
CN110017837A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-16 | 沈阳航空航天大学 | 一种姿态抗磁干扰的组合导航方法 |
CN110154669A (zh) * | 2019-05-19 | 2019-08-23 | 浙江大学 | 一种基于多源信息融合的ecas车架高度扰动消除方法 |
CN112127999B (zh) * | 2019-06-25 | 2021-10-08 | 中国航发商用航空发动机有限责任公司 | 一种航空发动机低压轴转速的控制方法及装置 |
CN112127999A (zh) * | 2019-06-25 | 2020-12-25 | 中国航发商用航空发动机有限责任公司 | 一种航空发动机低压轴转速的控制方法及装置 |
CN110648524A (zh) * | 2019-08-27 | 2020-01-03 | 上海航天控制技术研究所 | 多探头星敏感器数据传输故障监测及自主恢复方法 |
CN110648524B (zh) * | 2019-08-27 | 2020-08-07 | 上海航天控制技术研究所 | 多探头星敏感器数据传输故障监测及自主恢复方法 |
CN110490273A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-11-22 | 河南牧业经济学院 | 噪声方差不精确建模的多传感器***融合滤波算法 |
CN110780583A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-11 | 中国科学院国家天文台 | 一种月基脉冲星时间基准生成*** |
CN110780583B (zh) * | 2019-10-29 | 2021-09-10 | 中国科学院国家天文台 | 一种月基脉冲星时间基准生成*** |
CN111027204A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-17 | 中国人民解放军63620部队 | 航天发射光、雷、遥与导航卫星测量数据融合处理方法 |
CN111027204B (zh) * | 2019-12-05 | 2023-07-28 | 中国人民解放军63620部队 | 航天发射光、雷、遥与导航卫星测量数据融合处理方法 |
CN111121787A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-08 | 上海航天控制技术研究所 | 一种基于遥感图像的自主初轨确定方法 |
CN110933597A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-03-27 | 北京壹氢科技有限公司 | 一种基于蓝牙的多无人车协同容错导航定位方法及*** |
CN111854728A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-10-30 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于广义相对熵的容错滤波方法 |
CN111854728B (zh) * | 2020-05-20 | 2022-12-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于广义相对熵的容错滤波方法 |
CN111811512B (zh) * | 2020-06-02 | 2023-08-01 | 北京航空航天大学 | 基于联邦平滑的mpos离线组合估计方法和装置 |
CN111811512A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-10-23 | 北京航空航天大学 | 基于联邦平滑的mpos离线组合估计方法和装置 |
CN111833631A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-27 | 武汉理工大学 | 基于车路协同的目标数据处理方法、***和存储介质 |
CN112069658A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-12-11 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 卫星天线传动***的状态信息融合更新方法 |
CN112069658B (zh) * | 2020-08-13 | 2022-03-01 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 卫星天线传动***的状态信息融合更新方法 |
CN112304309B (zh) * | 2020-10-21 | 2022-10-04 | 西北工业大学 | 一种基于心动阵列的高超飞行器组合导航信息解算方法 |
CN112304309A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-02 | 西北工业大学 | 一种基于心动阵列的高超飞行器组合导航信息解算方法 |
CN112683259A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-20 | 山东航天电子技术研究所 | 一种集群分布式脉冲星自主导航***及其控制方法 |
CN113091731A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-07-09 | 北京控制工程研究所 | 一种基于恒星视线相对论效应的航天器自主导航方法 |
CN113514052A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-10-19 | 西安因诺航空科技有限公司 | 一种多机协同高精度有源目标定位方法及*** |
CN113375677A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-09-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于脉冲星观测的航天器定速方法 |
CN113375677B (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于脉冲星观测的航天器定速方法 |
CN113375659A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-09-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于星光角距测量信息的脉冲星导航方法 |
CN113375659B (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于星光角距测量信息的脉冲星导航方法 |
CN113771865A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-10 | 东南大学 | 一种车载传感器测量数据异常情况下的汽车状态估计方法 |
CN114459489A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-05-10 | 南京理工大学 | 基于信息融合的多星编队分布式相对导航方法 |
CN114459489B (zh) * | 2022-03-11 | 2024-05-17 | 南京理工大学 | 基于信息融合的多星编队分布式相对导航方法 |
CN114608564B (zh) * | 2022-05-11 | 2022-07-29 | 北京航空航天大学 | 一种基于夜间月光偏振-星光信息融合的组合定位方法 |
CN114608564A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-06-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于夜间月光偏振-星光信息融合的组合定位方法 |
CN114913717A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-08-16 | 成都天巡微小卫星科技有限责任公司 | 一种基于智能终端的便携式低空飞行防撞***及方法 |
CN114913717B (zh) * | 2022-07-20 | 2022-09-27 | 成都天巡微小卫星科技有限责任公司 | 一种基于智能终端的便携式低空飞行防撞***及方法 |
CN117949990A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 西安现代控制技术研究所 | 一种多源信息融合量测野值检测抑制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN100575877C (zh) | 2009-12-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100575877C (zh) | 基于多信息融合的航天器组合导航方法 | |
CN100501331C (zh) | 基于x射线脉冲星的导航卫星自主导航***与方法 | |
CN101216319B (zh) | 基于联邦ukf算法的低轨卫星多传感器容错自主导航方法 | |
Doornbos et al. | Neutral density and crosswind determination from arbitrarily oriented multiaxis accelerometers on satellites | |
Ning et al. | An autonomous celestial navigation method for LEO satellite based on unscented Kalman filter and information fusion | |
CN103674032B (zh) | 融合脉冲星辐射矢量和计时观测的卫星自主导航***及方法 | |
Yim et al. | Autonomous orbit navigation of interplanetary spacecraft | |
Stewart | Science opportunities from the Topex/Poseidon mission | |
Kai et al. | Autonomous navigation for a group of satellites with star sensors and inter-satellite links | |
Hill | Autonomous navigation in libration point orbits | |
Zurek et al. | Application of MAVEN accelerometer and attitude control data to Mars atmospheric characterization | |
CN103868514A (zh) | 一种在轨飞行器自主导航*** | |
CN104848862A (zh) | 一种环火探测器精密同步定位守时方法及*** | |
CN1987356A (zh) | 一种航天器天文/多普勒组合导航方法 | |
Roh et al. | Orbit determination using the geomagnetic field measurement via the unscented Kalman filter | |
Schreiner et al. | Precise GPS data processing for the GPS/MET radio occultation mission at UCAR | |
Jiancheng et al. | Installation direction analysis of star sensors by hybrid condition number | |
D'Souza et al. | Orion cislunar guidance and navigation | |
Zini | Precise orbit determination techniques for a lunar satellite navigation system | |
CN112394381B (zh) | 基于球卫星的全自主月面导航和数据通信方法 | |
Tombasco et al. | Specialized coordinate representation for dynamic modeling and orbit estimation of geosynchronous orbits | |
Gutsche et al. | Podcast: Precise orbit determination software for leo satellites | |
Leonard et al. | Liaison-supplemented navigation for geosynchronous and lunar l1 orbiters | |
Kong et al. | Performance evaluation of three atmospheric density models on HY-2A precise orbit determination using DORIS range-rate data | |
Marshall et al. | Dynamics of SLR tracked satellites |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20091230 Termination date: 20131212 |