基于北斗導(dǎo)航衛(wèi)星信號(hào)的低軌衛(wèi)星自主定軌(英文)
本文選題:低軌 + 北斗導(dǎo)航衛(wèi)星; 參考:《中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年05期
【摘要】:利用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)對(duì)低軌衛(wèi)星自主定軌進(jìn)行了研究。首先對(duì)衛(wèi)星軌道動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行了推導(dǎo),建立一個(gè)考慮地球J2攝動(dòng)下的衛(wèi)星動(dòng)力學(xué)模型,并利用4階龍格-庫(kù)塔數(shù)值積分法進(jìn)行軌道傳播。選用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的偽距和偽距率作為定軌的測(cè)量方程。然后,對(duì)北斗衛(wèi)星可見星的個(gè)數(shù)進(jìn)行了分析。最后,采用SRUKF算法對(duì)低軌CHAMP衛(wèi)星軌道狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),并通過(guò)STK8.1生成仿真數(shù)據(jù)對(duì)SRUKF、UKF和EKF算法的跟蹤性能進(jìn)行對(duì)比分析。仿真結(jié)果表明,在跟蹤過(guò)程中最少能接收到18顆北斗衛(wèi)星信號(hào),能夠滿足定軌要求。在相同條件下,SRUKF算法的跟蹤精度優(yōu)于UKF、EKF算法,SRUKF算法能減少89%的位置誤差和90%的速度誤差。
[Abstract]:The autonomous orbit determination of the low orbit satellite is studied using the Beidou satellite navigation signal. First, the dynamic equation of the satellite orbit is deduced, a satellite dynamic model considering the earth J2 perturbation is established, and the 4 order Runge Kutta numerical integration method is used to carry out the orbital propagation. The pseudo distance and the pseudo distance rate of the Beidou satellite navigation signal are selected. For the measurement equation of the orbit determination. Then, the number of the visible stars of the Beidou satellite is analyzed. Finally, the SRUKF algorithm is used to estimate the orbit state of the low orbit CHAMP satellite. The tracking performance of the SRUKF, UKF and EKF algorithms is compared and analyzed through the simulation data generated by STK8.1. The simulation results show that at least 18 of the tracking process can be received. In the same condition, the tracking precision of SRUKF algorithm is better than that of UKF, EKF algorithm and SRUKF algorithm, which can reduce 89% position error and 90% speed error under the same condition.
【作者單位】: 南京理工大學(xué)理學(xué)院;南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61104196,61301217,61473153) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20131352) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)基金(20123219120043) 南京理工大學(xué)紫金之星基金資助(AB41381)
【分類號(hào)】:TN96.1
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1789891
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