一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法.pdf

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1、上海航天AEROSPACESHANGHAI2010年第3期文章编号：1006—1630(2010)03—0022一04一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法常晓华，崔平远，崔祜涛(哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心，黑龙江哈尔滨150080)摘要：针对自主光学导航在深空巡航段应用中的问题，提出了一种基于信息融合的自主导航算法。由太阳敏感嚣测量获得太阳相对探测器的视线矢量，由分光计测量获得探测器相对太阳的径向速度，构建自主导航系统的两种信息观测方程；由基于状态估计误差协方差阵奇异值动态确定信息分配因子，用信息融合技

2、术争扩展卡尔曼滤波算法实时估计探测器的位置与速度。对深度撞击任务的实际飞行数据的数值仿真结果表明：自主导航算法的轨道确定精度满足深空巡航段要求。关键词：深空巡航；信息融合；太阳矢量；径向速度；自主导航中图分类号：V448．224文献标示码：AAMethodofAutonomousNavigationforDeepSpaceCruisePhaseBasedonInformationFusionCHANGXiao—hua，CUIPing—yuan，CUIHu—tao、(TheDeepSpaceExplorationRe

3、searchCenter，HarbinInstituteofTechnology，HarbinHeilongiiang150080，China)Abstract：Anautonomousnavigationmethodbasedoninformationfusionwasproposedtosolvetheproblemoforbitdeterminationduringthedeepspacecruisephaseinthispaper．Thesunline-of-sightvectorwasobtainedby

4、thesun‘sensor，andtheradialvelocityofthespacecraftrelativetothesunwasmeasuredbyaspectrometer．Thetwotypesofmeasurementequationswereconstructed．Theinformationcoefficientsfordifferentobservationwerederivedbythesingularvalueofthecovariancematrix．Combinedwithextende

5、dKalmanfilter，thepositionandvelocityweredeterminedbasedoninformationfusion．Thesimulationresultsofthepracticaldataofdeepimpactmissionshowedthattherequirementofthedeepspacecruisephasewouldbemetbyusingthisautonomousnavigationmethod．Keywords：Deepspacecruise；Inform

6、ationfusion；Thesunvector；Radialvelocity；Autonomousnavigation0引言自主导航技术能减少操作的复杂性，增强探测器的自主生存能力，并为姿态控制、机动规划和轨道控制等自主能力提供支持，扩展探测器的空间应用潜力，因此逐渐成为深空探测任务的研究热点。光学导航是深空探测中广泛采用的一种自主导航方式，先后在Mariner系列、Viking任务、Galileo探测器、Stardust任务和DeepSpace1任务中进行了验收稿日期：2009—1卜16；修回El期：2009—

7、12—0I基金项目：国家自然科学基金(60874094)作者简介：常晓华(1982～)，男，博士生，主要研究方向为导航制导与控制、信息融合。证，并成功应用于DeepImpact，SMART一1，MUS—ES—C等深空探测任务Ll~4]。由国外探测任务可知，自主光学导航方法主要用于深空接近交会段、绕飞段和下降着陆段。文献[5]研究了基于地月信息的自主光学导航方法在分离段中的应用。对自主光学导航方法在巡航段中的应用，其主要限制是缺乏足够星历精确的可见参考目标，从而影响了导航系统的轨道确定精度。考虑小行星的数量和空间分布

8、的紧密性，美国JPL实验室的BHASKARAN等针对DeepSpace1任务研究了以小行星作为导航信标的深空巡航段光学导航方法[6]。在任务实施前，地面操控中心根据该任务的轨道特点，综合视星等、太阳相角、视运动、20]0年第3期常晓华，等：一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法三星概率、探测器与小行星距离和视线夹角等选取标准，对小行星进行规划和筛选，获得不