基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法

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1、2012年4月中国空间科学技术第2期ChineseSpaceScienceandTechnology基于UKF和信息融合的航天器自主导航方法罗楠许录平张华(西安电子科技大学电子工程学院，西安710071)摘要X射线脉冲星导航利用X射线辐射脉冲到达时间(TimeofArrival，TOA)作为信息输入，星敏感器导航利用星光角距等作为信息输入，是两种不同机理的天文导航方法。提出一种将脉冲星TOA和星敏感器星光角距测量结合的信息融合天文自主导航方法，设计了一种利用激光光量子模拟脉冲星X射线辐射光子的半物理仿真系统用于算法验证，并基于无迹卡尔

2、曼滤波(UnscentedKalmanFilter，UKF)使用真轨道参数做了仿真试验。结果表明，基于UKF的信息融合方法比基于EKF(ExtendedKMmanFilter)的信息融合方法性能更好，与仅使用脉冲星或星敏感器的导航方法相比，能将位置估计精度分别提高52．7％和43．6％，速度估计精度分别提高82，2％和70．5％。关键词天文自主导航X射线脉冲星星敏感器无迹卡尔曼滤波信息融合航天器DOI：10．3780／i．issn．1000—758X．2012．02．0011引言脉冲星是一种高速、稳定自转的中子星，其辐射周期信号的长期

3、稳定度可与铯原子钟媲美，被誉为自然界最稳定的频率基准n]。美国科学家于1974年首次提出r利用脉冲星进行航天器自主轨道确定．开创r脉冲星导航先河口]。将脉冲星作为航天器的导航信源有其独特的优点：脉冲星信号是自然存在的，任何时候都可以免费获取；脉冲星分布于整个天空，不同的航天器可以同时进行时问差测量；每颗脉冲星辐射轮廓都是唯一并可预测的；能为近地及星际空问的多种航天器提供导航信息。基于脉冲星辐射定时模型的导航是一种颇具潜力的航天器自主导航方法，它不仅可以脱离地基测控的支持，为近地遥感及深空探测的各种卫星提供长期稳定可靠的自主导航服务，而

4、且能为需要多卫星数据融合的卫星系统提供星座间位置与时间的联合标定。但由于脉冲星信号弱，在日前技术条件下导航精度较低，因此组合不同类型的导航手段，用信息融合方法来完成精确、稳定的导航任务是必要的。本文在分析星敏感器和脉冲星导航两种不同导航机制的基础上，提出了二种基于无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter，UKF)的信息融合天文自主导航方法。结合两者在导航信息连续性和精确性上的互补优势，一方面用脉冲星提供连续不断的导航信息；另一方面利用星敏感器敏感折射星光，并通过大气对星光折射的数学模型和误差补偿技术精确敏感地平，提高

5、这种组合导航方法的导航精度。国家自然科学基金(60772139)，国家863计划(2007AAl22323)，中国科学院精密导航定位与定时技术重点实验室开放基金(2009PNTT09)资助项目收稿I=1期：201102—28。收修改稿日期l2011-05042敏感地平测量模型星光仰角是指航天器观测的恒星星光矢量方向与地心矢量方向之间的夹角，它是航天器在地心坐标系中位置矢量的函数。如图1所示，当卫星到地心与地球边缘切线方向的夹角已知，星敏感器的量测模型口1可表示为a—arccos((rE·；，／rE))+％(1)式中口为航天器到地心方向

6、与到恒星方向的夹角；rE为地心坐标系中卫星位置矢量；；，为地心惯性坐标系中卫星到导航恒星视线方向单位矢量；u为量测噪声，包括安装误差、地平敏感误差等。公式(1)表示成量测方程形式为z—hIX(t)，￡]+＆z(2)式中z为量测向量；h为非线性转换方程；x(f)为卫星的状态向量；8z为噪声向量，主要包括安装误差和地平敏感器量测误差。、么／爪阳系质心／幽l挂敞怂器，脉冲垡城台导航“、总型Fig．1Schematicdiagramofintegratednavigationutilizingstarsensorandpulsar3脉冲星到达

7、时间测量模型脉冲星导航技术是利用探测器同时精确测量多颗特性已知的脉冲星辐射脉冲到达太阳系质心(SolarSystemBarycentre，SSB)和航天器的时间差，经过必要的修正测得航天器在脉冲星视线方向距SSB的距离，结合轨道动力学模型采用相应的信号处理和导航算法实现对航天器位置、速度、时间的计算和预报。采用SSB惯性坐标系作为参考架，脉冲星脉冲刊达SSB相位模型03可表示为驴(￡)一卿+v(￡一to)+詈(f—to)2+詈(ft。)3+⋯(3)‘D式中卿为参考历元岛时刻的脉冲相位；v(￡)为脉冲星参考历元￡时的自转频率。该模型中的

8、参数通过对脉冲星的长期观测得到。将脉冲星辐射短期观测和累积得到的脉冲星脉冲轮廓模型，在星载原子钟保持时间(固有时)下进行比对，可以得到脉冲星到达用户星和SSB的时间差n]。如图1所示，由于时间差是航天器位置矢量的函数，S