基于数据融合轨道计算方法探究

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1、基于数据融合轨道计算方法探究摘要：目前测量船轨道计算使用的是基于单一测量设备的外测数据，而在实际任务中往往会有来自多种不同测量设备的外测数据。每种测量设备对目标的跟踪精度是不同的，利用数据融合方法对不同精度的测量数据进行综合利用，可以提高轨道计算结果精度，也为轨道预报及指挥决策提供更为准确的参考数据。Abstract:Thesurveyshiptrackarecalculatedusingthemeasureddatabasedonasinglemeasurementequipment,butinactualtasks,itoftencomesfromavarietyofdiffere

2、ntmeasuringequipmentfortrackingdata.Ameasuringdeviceforthetargettrackingaccuracyisdifferent,usingthemethodofdatafusionfordifferentaccuracyofmeasureddotoforcomprehensiveutilization,canimprovetheaccuracyofthecalculationresuItsfororbit,alsoprovidemoreaccuratereferencedatafororbitforecastanddecision

3、-making・关键词：数据融合；随机误差；轨道计算Keywords:datafusion；randomerror；trackcalculation中图分类号:TP39文献标识码：A文章编号:1006-4311(2013)01-0182-020引言目前测量船使用的轨道处理数据源为测控系统1、测控系统2和测控系统3,而在实际任务中能够同时使用的为测控系统1和测控系统3,它们在运载火箭主动段任务中分别跟踪火箭和卫星，在测控合作目标的协作下持续采集被跟踪目标的角度和距离等信息，从而完成对目标的跟踪和轨道计算等任务。在利用收集的测量数据进行轨道计算时，软件一次仅能使用来自同一数据源的测量数据，

4、要获得不同数据源的定轨结果则需要多次操作，最后要对来自不同数据源的定轨结果进行人工比判，将比判结果发送至指挥显示系统和任务中心。这样的轨道处理流程没有充分利用多个数据源在同一时刻对同一目标的测量数据，从而无法进一步提高测量数据的精度和可信度。本文结合多测量设备数据融合技术探讨了利用融合后的测量数据进行轨道计算的可行性和实现过程，通过分析可得，在对数据的合理融合下，能提高测量数据定轨结果的精度，为轨道预报和指挥决策提供更准确的参考数据。1数据融合的基本方法设有n个测量设备｛D1,…，Dn｝对某个测量参数P进行测量，在某一时刻t各设备测量的参数P的值为｛P1(t),…，pn(t)}o由于各

5、设备的测量精度不同，且受到各种随机因素的影响，P的测量值中包含设备的系统误差和随机误差。从概率论的角度讲，Pi的值服从正态分布N(yi,o12),其中i为第i个测量设备，ui为分布的数学期望，反映了设备的系统误差，为分布的标准差，反映了设备的精度并与设备的精度成反比。在实际测量时，oi可理解为未经系统误差修正过的真实值，因此oi越小，设备的精度越高，随机变量的值越接近ui。我们将n个测量设备测得的P值按照一定的权值加权平均，可得到经过数据融合后的P值，记为P,即：其中，Al、El、R］、A3、E3、R3分别为t时刻测控系统1和测控系统3的实测数据，A1-3、E1-3、R1-3分别为三个

6、测元对应的数据融合值。2.3坐标和时标的取齐根据当前的轨道处理流程，在利用测量设备的数据融合值进行轨道计算时，将会涉及到多次坐标系的转换。首先，轨道处理流程中的设备积累数据是惯导地平系下的极坐标值，为保证二次曲线拟合的正确性，应将积累数据转换为地心惯性系下的极坐标值。其次，为了得到设备权值，在地心惯性系下获得的拟合曲线还需转换回惯导地平系下，这样才能求得正确的分布密度参数估计值。最后，数据融合也是在惯导地平系下进行的，以保证轨道计算方法输入参数的正确性。测控系统1和测控系统3设备积累数据中的时间通常是不同的，为了正确地进行数据融合，必须将数据时标统一到一个时间点上，即时标取齐。暂不考虑

7、坐标系转换问题，设某一时间两个设备积累的数据时标分别为T1和T3,分布密度参数估计时得到的二次拟合曲线方程分别为fl(x)和f3(X),要将这两个时标统一到时刻，则该时刻两设备的积累数据分别为fl(T)和f3(T),即被融合的数据并非是设备实测数据，而是设备实测数据的拟合值。2.4轨道计算利用经过数据融合后的雷达测量数据资料(包括方位角A、俯仰角E和斜距R),从中选取适宜的数据段。若数据资料较少，且只需要定出初始轨道，则运用无摄的三元素单位矢量