基于ukf算法的航天器自主导航研究

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1、文章编号:100220853(2004)0220041204基于UKF算法的航天器自主导航研究王建琦,曹喜滨,孙兆伟(哈尔滨工业大学航天工程与力学系,黑龙江哈尔滨150001)摘要:针对卫星上配备的多种姿态敏感器,进行了导航方案的设计,利用姿态敏感器的测量信息实现轨道参数的估计。通过UKF(UnscentedKalmanFilter)算法研究了卫星的自主导航问题,较传统的扩展卡尔曼滤波方法(EKF)简化了计算过程。数值仿真结果验证了该导航算法的优越性。关键词:卡尔曼滤波;轨道确定;自主导航;星敏感器中图分类号:V44812文献标识码:A星敏感器是目前姿态敏感

2、器中精度最高的姿态敏感器,新一代的星敏感器具有高度自主、小型化、低成本等优良特性。其典型数据为:质量约1～7kg,功耗5～15W,精度为角秒级,更新频率达到015～1010Hz2。通过星敏感器进行自主导航的方案主要有以下几种:星光与地平方向夹角模式、星光折射模式和掩星时刻模式3。但是这几种方式对于星敏感器的观测要求比较难以满足,如星光折射模式要求星敏感器能够同时观测一颗星光高度远大于大气层的恒星和一颗透过大气发生折射的恒星,这种要求在实际应用中是比较难实现的。本文针对某型号卫星上同时配备星敏感器与其它几种敏感器的情况,研究星敏感器与其组合测量进行卫星轨道确定

3、的方案,以期能更好地满足工程需要。引言航天器自主导航系统是航天器在与地面测控设备没有信息交换的情况下,通过航天器自身所携带的有效载荷或测量设备来确定航天器位置和速度矢量的一个航天器的子系统。美国早在1963年就开始了卫星自主导航技术的研究,并开发了多种敏感器和自主导航系统。目前,随着卫星应用技术和应用卫星的发展,特别是小卫星和微小卫星技术的迅速发展,自主导航性能愈来愈成为体现航天器性能的一个重要方面。研制新的专门用于自主导航的导航敏感器费用高、困难大,而利用已有的一些传统的姿态敏感器,通过对姿态敏感器测量所获得的信息进行加工处理以获得航天器的轨道信息,不失为

4、一种解决航天器自主导航问题的好方法。利用姿态敏感器测量信息,来达到自主导航的目的,不仅拓展了姿态敏感器的功能,而且不用增加航天器系统载荷,从而降低了航天器自主运行的成本。自从美国康奈尔大学提出了利用地磁场测量进行航天器轨道确定后,国内外学者对基于磁强计测量的自主导航方法进行了研究,但由于地磁场模型的不精确性,以及磁强计测量精度较低,基于磁强计测量的自主导航精度只能达到公里级,要达到高精度的自主导航性能非常困难1。1自主定轨方案设计111观测模型在某型号小卫星上,同时配备有星敏感器、太阳敏感器、红外地平仪和磁强计等测量单元。由于其它敏感器的测量不受限制,可以根

5、据太阳敏感器的测量状况将卫星自主导航方式分为两种情况:卫星运行在太阳光照区,即可以观测到太阳矢量的时候;卫星运行在太阳阴影区,即太阳矢量不可观测的时候。在太阳光照区,可以取星光方向矢量与卫星方向矢量夹角、太阳方向矢量与卫星方向矢量夹角以及间接测得的卫星与地心距离作为观测量;在太阳阴影区,可以取星光方向矢量与卫星方向矢量夹角、星光方向矢量与地磁场矢量夹角以及间接测得的卫星与地心距离作为观测量。在太阳光照区,如图1所示,s1为星光方向矢量,s2为太阳方向矢量,r为卫星方向矢量,星光方向地心引力,其它各种摄动力作为干扰。这样可得到如下小卫星运动模型:dxƒdt=d

6、yƒdt=dzƒdt=vx+wxvy+wyvz+wz(6)dvxƒdt=-Λxƒr3+wvxwvywvzΛyƒr3+dvyƒdt=-dvzƒdt=-Λzƒr3+x2+y2+z2;Λ为常数;w为过程噪声。式中,r=选取状态X=xyzvxvyvz]T,vx,vy,vz为卫星速度在地心惯性坐标系下的分量,令W=[wxwywzwvxwvywvz]T,则式(6)可写为:rX(t)=f(X,t)+W(t)(7)2自主导航算法设计UKF图1观测量示意图矢量与卫星方向矢量夹角为Γ1,太阳方向矢量与卫星方向矢量夹角为Γ2,则星光方向矢量与卫星方向矢量夹角的观测方程为:传统的导

7、航滤波器采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,但扩展卡尔曼滤波算法有以下缺点:调试困难、如果不满足局部线性化假设会导致滤波器性能不稳定、需要计算Jacobian矩阵。针对这些缺点,20世纪90年代英国牛津大学提出了UKF(UnscentedKalmanFilter)算法4。UKF算法的基本思想仍然是采用与扩展卡尔曼滤波类似的一套递推公式,通过状态与误差协方差的递推以及利用测量时刻的信息进行更新,来估计状态的均值和方差。与扩展卡尔曼滤波不同的是,UKF利用一系列近似高斯分布的采样点,通过Unscented变换来进行状态与误差协方差的递推和更新,因此不需计算状态方程

8、和测量方程的Jacobian矩阵,其实现也相对简单。