本文選題：攝動力 + 多項式擬合��； 參考：《電波科學(xué)學(xué)報》2016年05期

【摘要】：針對低軌衛(wèi)星實時定軌過程中濾波初值及軌道模型不精確導(dǎo)致定軌精度降低的問題,提出一種帶攝動力擬合的強跟蹤容積卡爾曼濾波(Strong Tracking Cubature Kalman Filter,STCKF)算法.通過強跟蹤濾波(Strong Tracking Filter,STF)的等價表示計算次優(yōu)漸消因子以在線實時調(diào)整增益矩陣,強迫殘差序列相互正交,有效降低了對初始狀態(tài)的敏感性.使用歐拉預(yù)測校正法對帶J_2項攝動的軌道動力學(xué)方程進行離散,用多項式擬合函數(shù)表示其余攝動力以提高模型精度.仿真結(jié)果表明,帶攝動力擬合的STCKF算法可以有效提高實時定軌精度,并且降低了定軌精度對濾波初值的依賴.
[Abstract]:A strong tracking volume Calman filter (Strong Tracking Cubature Kalman Filter, STCKF) is proposed in order to reduce the precision of orbit determination in the real-time orbit determination of low orbit satellite, which leads to the imprecision of the initial value of the filter and the imprecision of the orbit model. The equivalent representation of the calculation times through the strong tracking filter (Strong Tracking Filter, STF) is given. The optimal fading factor adjusts the gain matrix on line in real time, forcing the residual sequence to be orthogonal to each other, effectively reducing the sensitivity to the initial state. The Euler prediction correction method is used to discretize the orbital dynamics equation with the J_2 perturbation, and the other perturbation forces are expressed by the polynomial fitting function to improve the model accuracy. The STCKF algorithm of dynamic fitting can effectively improve the accuracy of real-time orbit determination and reduce the dependence of orbit determination accuracy on the initial filtering value.

【作者單位】： 裝備學(xué)院研究生院;裝備學(xué)院光電裝備系;西安衛(wèi)星測控中心;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2015AA7026085)
【分類號】：V448.2

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本文編號：1816767