X射线脉冲星信号时延的实时估计方法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaJul252014Vol35No71966—1976ISSN1000—6893ON11—1929／Vhttp：／／hkxbbuaaeducnhkxb@buaaeducnx射线脉冲星信号时延的实时估计方法李鹏飞，徐国栋+，董立珉，候天蕊哈尔滨工业大学卫星技术研究所，黑龙江哈尔滨150001摘要：针对在频域内计算x射线脉冲星信号延时量存在滞后性，进而难以为航天器自主导航提供实时信息的问题，提出将脉冲星信号延时估计转化为时域内标量估计的方法。首先，通过人工神经智能网络获得脉冲星信号的标准轮廓函数作为状

2、态方程；应用粒子滤波算法对脉冲星信号延时量进行实时估计；其次，为了避免标准粒子滤波器中的粒子退化现象，推导并证明了一种新型粒子滤波算法；最后，推导出粒子滤波算法的精度函数，为航天器的导航策略提供参考。以航天器在轨运行中可能遇到的3种情况为背景，验证了所提粒子滤波算法的正确性与有效性。关键词：脉冲星；信号轮廓模型；人工神经网络；粒子滤波；粒子退化中图分类号：V448．21；V448．25文献标识码：A文章编号：10006893(2014)07196611基于脉冲星的航天器自主导航方法完全摆脱了航天器在轨执行任务时对地面站的依赖，是一种真正意义上的自主导航方法。自1974年美

3、国国家航空航天局(NASA)喷气推进实验室(JPL)的Downs在文献[1]中提出利用x射线脉冲星为航天器导航的构想以后，这一技术引起国内外学者的关注。目前基于脉冲星导航的理论研究主要集中在简化参考系的转换模型，以及脉冲星信号的识别与延时量估计2个方面，其中后者是脉冲星导航技术的基础与关键。文献[2]提出了时域内累加的方法，提高脉冲星信号的信噪比(SNR)，对累加后的信号进行时延估计。这种方法建立在信号积累时问内脉冲星信号时延不变的假设下，并且不能实现脉冲星信号的辨识，因而实际工程意义不大。文献[3]提出在频域范围内对脉冲星信号进行处理，以脉冲星的幅频特性对脉冲星信号进行

4、识别，识别效果较好，但是通过相频特性估计脉冲星信号时延的误差受信噪比影响较大，取得较高精度的信号延时估计需要较长时问的信号积累。文献[4]提出一种基于离散方波变换的周期信号检测算法，缩短了利用幅频特性进行脉冲星信号检测所需要的时问，但是仍不能对脉冲星信号的延时进行估计。文献[5]和文献[6]提出利用小波阈值消噪处理脉冲星信号以实现噪声剔除处理，在此基础上文献It]引入模糊理论建立隶属度函数，结合小波阈值消噪方法较好地实现压制噪声。从计算机仿真结果上看，以上较为先进的信号处理方法是可行的，但是从精度与实时性方面来看，难以满足基于x射线脉冲星导航的需要。文献[8]在分析脉冲星

5、信号轮廓光子分布差异的基础上，设计了基于轮廓光子分布统计量的辨识算法，提高了脉冲星信号的检测速度，但仍不能估计脉冲星信号的延时量。文献[9]提出一种基于s变换的信号检测算法，进一步提高了脉冲星信号的检测速度，但是s变换域功率谱阀值的选取收稿日期：2013—09—16；退修日期：2013—12—12；录用日期：2014-01—20；网络出版时间：2014—02—1309：24网络出版地址：WWWcnkinet／kcms／detaii／s1000．689320130526html基金项目：国家“863”计划(2008AA8051602)*通讯作者Tel：0451-864141

6、17E-mail：xgdong61@163com黾属格式LiPF，XuGD，DongLM，etalArealtimeestimationmethodoftime—delayforX-raypulsarsigna

7、!正ActaAeronauticaetAs．tronauticaS／nica，2014，35(7)：1966—1976李鹦飞，徐国栋，董立珉，等X射线脉冲星信号时延的实时估计方法!芘航空学报，2014，35(7)：1966—1976李鹏飞等：x射线脉冲星信号时延的实时估计方法不当将导致对脉冲星信号延时的估计精度大为降低。基于上述情况，本文从时问序列角度考虑脉冲星信

8、号的识别与延时估计问题。其处理过程分为3方面：①建立脉冲星信号标准轮廓的数学模型；②利用现代状态估计算法获取实时的脉冲星信号延时量；③建立信号延时估计量精度的指示函数，用于脉冲星信号的辨识。经过国内外研究机构的长期观测，可用于航天器导航的脉冲星信号观测数据十分丰富，多数脉冲星信号标准轮廓数据已经公布，为以时问为变量的数学模型的建立提供了基础。由于理论上人工神经智能网络可以拟合任何非线性函数口⋯，并考虑到脉冲星信号轮廓的强非线性，本文选用神经网络对脉冲星信号进行数学建模。建立脉冲星信号轮廓的数学模型为信号在时域上的预测提供了基础