為了保證大型導(dǎo)航星座在有限的星載運(yùn)算能力和通信能力下,具備自主運(yùn)行能力并提供精準(zhǔn)位置參考信息,對(duì)基于分層結(jié)構(gòu)的星座分布式自主定軌的信息融合方法展開了研究。以地月衛(wèi)星聯(lián)合星座作為研究對(duì)象,將簡(jiǎn)單凸組合法、協(xié)方差交叉融合法以及在線性最小方差意義下的矩陣加權(quán)法和標(biāo)量加權(quán)法等方法應(yīng)用于子濾波器估計(jì)的融合中,對(duì)各種融合方法的性能進(jìn)行了對(duì)比分析。仿真結(jié)果顯示,在采用方差放大技術(shù)去相關(guān)設(shè)計(jì)星座分布式自主定軌算法基礎(chǔ)上,采用簡(jiǎn)單凸組合法、矩陣加權(quán)法和標(biāo)量加權(quán)法3種融合方法的定軌精度較高,與集中式濾波精度相當(dāng),其中標(biāo)量加權(quán)法的計(jì)算代價(jià)最低;而協(xié)方差交叉融合法由于難以準(zhǔn)確確定最優(yōu)系數(shù),其精度低于其他3種方法。 

【文章來源】：北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,46(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

拉格朗日衛(wèi)星與全球?qū)Ш叫l(wèi)星測(cè)距示意圖

考慮受到衛(wèi)星計(jì)算能力和存儲(chǔ)量的限制,本文采用分層式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)星座自主定軌濾波器[16]。GNSS星座由采用Walker 24/3/2結(jié)構(gòu)的中軌道地球衛(wèi)星(Medium Earth Orbit,MEO)構(gòu)成,其分布示意圖如圖2所示。在構(gòu)建子濾波器時(shí),將同一軌道面上相鄰的4顆衛(wèi)星進(jìn)行組合,且同軌相鄰的2個(gè)子濾波器包含2顆相同的衛(wèi)星。同時(shí),每個(gè)子濾波器包含2顆拉格朗日衛(wèi)星以保證絕對(duì)定位性能。在異軌信息利用方面,可將異軌衛(wèi)星引入子濾波器,對(duì)子濾波器進(jìn)行集中濾波,此時(shí)只利用異軌衛(wèi)星的預(yù)測(cè)狀態(tài);此外,也可只利用異軌衛(wèi)星間的測(cè)距信息而不對(duì)異軌衛(wèi)星自身狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。本文采用引入異軌衛(wèi)星進(jìn)行集中濾波的方法,并利用與2顆異軌衛(wèi)星間的星間測(cè)距信息提供軌道面外的幾何約束信息,以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的軌道定位。將各子濾波器得到的局部狀態(tài)估計(jì),經(jīng)過進(jìn)一步融合得到星座中各衛(wèi)星的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。本文設(shè)計(jì)的分層式結(jié)構(gòu)的子濾波器的組成如表1所示。表1 分層結(jié)構(gòu)的子濾波器構(gòu)成Table 1 Hierarchical sub-filter structure 子濾波器編號(hào) MEO衛(wèi)星編號(hào) 拉格朗日衛(wèi)星編號(hào) 異軌測(cè)量衛(wèi)星編號(hào) 1 1,2,3,4 La, Lb 9,17 2 3,4,5,6 La, Lb 9,17 3 5,6,7,8 La, Lb 9,17 4 7,8,1,2 La, Lb 9,17 5 9,10,11,12 La, Lb 1,17 6 11,12,13,14 La, Lb 1,17 7 13,14,15,16 La, Lb 1,17 8 15,16,9,10 La, Lb 1,17 9 17,18,19,20 La, Lb 1,9 10 19,20,21,22 La, Lb 1,9 11 21,22,23,24 La, Lb 1,9 12 23,24,17,18 La, Lb 1,9

在相同軌道面上,子濾波器之間含有部分公共的衛(wèi)星狀態(tài),如圖3所示,S1～S6、S9～S12為MEO 1～12號(hào)衛(wèi)星的狀態(tài),La、Lb代表拉格朗日衛(wèi)星的狀態(tài)。為了提高濾波精度,將其公共狀態(tài)進(jìn)行融合。由于各個(gè)子濾波器中都含有相同的拉格朗日衛(wèi)星,因此對(duì)拉格朗日衛(wèi)星狀態(tài)的融合采用基于多傳感的不相關(guān)融合方法,本文不作深入討論。而對(duì)于所有全球?qū)Ш叫l(wèi)星,它們作為公共衛(wèi)星被包含在同軌相鄰的2個(gè)子濾波器中,因此,在確保估計(jì)精度的前提下,設(shè)計(jì)高效實(shí)用的融合2個(gè)局部狀態(tài)估計(jì)的融合方法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3609417