【摘要】：在當前導航領域中,以脈沖星為信號源的X射線脈沖星導航已成為非常具有前景的航天器導航方法。其基本量測量為脈沖星的脈沖時延,它通過比較不同累積時間下得到的脈沖輪廓相對于標準脈沖輪廓的相位得到。如何在短時間內(nèi)精確進行時延估計是提高脈沖星自主導航性能的關鍵。壓縮感知是脈沖星導航中用于估計脈沖時延的一種經(jīng)典方法,壓縮感知由以下幾方面的內(nèi)容組成:稀疏字典來進行信號變換、測量矩陣采樣和恢復算法信號重構。一方面考慮到壓縮感知方法中字典的原子數(shù)與估計精度密切相關,原子個數(shù)越多則原子間隔越小,估計越精確,但相應的計算量也越大,另一方面測量矩陣是一個影響壓縮感知應用的重要因素,測量矩陣的性能會影響信號的估計效果,測量矩陣的維度受限會導致壓縮感知信號的維度受限且影響存儲內(nèi)存的消耗。因此,從波形字典與測量矩陣的角度來考慮,實現(xiàn)具有高精度、低計算復雜度的壓縮感知累積脈沖輪廓時延估計方法是一條值得探討的途徑。本文從以下兩個方面對基于壓縮感知的時延估計方法作了研究:(1)提出了一種基于兩級壓縮感知的時延估計方法。針對壓縮感知中字典的原子數(shù)增加雖能提高估計精度但又帶來計算量大的問題,該方法采用粗估計與精估計兩級字典相結合,先利用粗估計字典原子間隔大的特點進行累積脈沖輪廓全相位估計,得到預估時延值,再利用精估計字典的原子間隔小且個數(shù)少適合局部估計的特點對累積脈沖輪廓進行精確時延估計。(2)結合智能優(yōu)化算法提出了一種基于自適應遺傳算法的任意維度哈達瑪測量矩陣選擇方法,并在壓縮感知中對脈沖星時延進行估計。針對哈達瑪矩陣維度受限導致脈沖星信號長度受限且?guī)韮?nèi)存消耗大的問題,該方法首先將哈達瑪矩陣進行預處理,然后利于自適應遺傳算法適用于組合優(yōu)化的優(yōu)勢,根據(jù)規(guī)則選擇出任意維度的哈達瑪測量矩陣,最后利用壓縮感知獲得脈沖星時延估計。文中通過使用數(shù)值模擬與RXTE(Rossi X-ray Timing Explorer)實測數(shù)據(jù)對上述兩種方法進行實驗仿真。理論分析與實驗結果表明,兩級字典數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)字典小兩個數(shù)量級,在相同的時延估計精度下,該方法比傳統(tǒng)壓縮感知方法計算量大幅度減少。測量矩陣維度有所減小,能與相應的脈沖星周期相匹配,且采用自適應遺傳算法基于一定規(guī)則選擇出的哈達瑪測量矩陣時延估計效果優(yōu)于隨機選擇出的任意維度哈達瑪測量矩陣。因此文中提出的這兩種方法在降低計算量的同時有效的提高估計精度,增加了導航的準確性。
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN96
【圖文】：

圖 2.1 脈沖星的輻射模型圖00 慣性坐標系里的脈沖星的經(jīng)緯度、自數(shù)。脈沖星的物理參數(shù)有其信號輪廓、流量單位為 photons/cm2/s 或 ergs/cm2/脈沖星的輻射流量越大，同一時間探測具有的這些特殊的優(yōu)良性質(zhì)，使其應用間模型知，脈沖星輻射出的脈沖光子信號有十自轉(zhuǎn)頻率特性，所以可以建立數(shù)學表達星星鐘模型也是計時模型，用于預測脈的時間。要建立脈沖星的計時模型首先場和地球運動等的影響，需要將到達時

圖 2.2 X 射線脈沖星導航處理流程圖.2.2 X 射線脈沖星導航數(shù)學模型將 SSB 用作導航的參考點，然后根據(jù) 2.2.1 節(jié)所述的 XNAV 導航數(shù)據(jù)處理，建立時間相位模型預測到 TOASSB，利用航天器上的探測器探測某一方位上沖星信號可得 TOASC，進行變換后可得基本量測量，再估計航天器與 SSB 的差，則可以確定在這一方向上的距離。通過脈沖星數(shù)據(jù)庫可以獲得脈沖星的等信息，如果同時探測幾顆不同方位上的脈沖星，就能確定航天器的三維位息。圖 2.3 給出了 XNAV 定位幾何示意圖。

圖 2.3 脈沖星導航定位示意圖天器與太陽系質(zhì)心和脈沖星在某一方向上的位置可表示( )SSB SC SC relc t t n r c t為光速，SSBt 是脈沖信號到達 SSB 的時間，通過對脈沖星模型得到，SCt 是脈沖信號到達航天器的時間，可通過航 是脈沖星輻射方向的單位矢量，SCr 表示航天器相對于 S的是測量誤差。中通過估計得到脈沖信號到達 SSB 與航天器上的時間差，其距離差值是等于航天器的位置矢量SCr 在脈沖星視實際傳播過程中，需要考慮宇宙環(huán)境中多種作用力的影過觀測一顆脈沖星獲得在某一個方向上的航天器相對于果同時探測三顆及以上脈沖星，則可獲得航天器在多個，就可以確定航天器在 SSB 上的確切位置，航天器的位

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本文編號：2749011