基于GPS测量数据的卫星在轨轨道预报算法研究.pdf

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1、120上海AEROSPACE航天SHANGHAI第34卷2017年第1期文章编号：1006—1630(2017)02—0120—07基于GPS测量数据的卫星在轨轨道预报算法研究刘燎1，孙华苗1，李立涛2，张迎春1’2(1．深圳航天东方红海特卫星有限公司，广东深圳518064；2．哈尔滨工业大学航天学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：为提高微小卫星的在轨轨道预报能力，针对常用的低轨近圆卫星轨道，根据解析的轨道动力学模型，基于无奇点变量的拟平均要素法，用Kalman滤波技术给出了一种卫星解析星历参数在轨估计算法，用GPS测

2、量信息对相关星历模型参数进行在轨估计。给出了算法流程。先由外部标志判断滤波器初始化状态，若需初始化，则可基于GPs测量数据，或地面上注星历参数，或上次滤波所得星历参数进行；若初始化已完成，则对星历模型参数进行Kalman滤波，得到更新的星历参数。给出了滤波算法中轨道预报、残差计算、量测计算和uD分解的计算模型。仿真结果表明：对轨道高度450km以上的近地圆轨道，7d内的预报精度优于20km。算法具自启动(自初始化)、收敛性佳、对测量数据的采样要求不严格等优点，实用性好。关键词：微小卫星；自主能力；低轨近圆卫星轨道；星历模

3、型；轨道预报；GPS测量数据；拟平均要素；Kalman滤波中图分类号：V448．2文献标志码：ADOI：10．19328／j．cnki．1006—1630．2017．02．013ResearchofaOn-BoardOrbitPredictionMethodBasedonGPSDataLIULia01。SUNHua—mia01，LILi—ta02，ZHANGYing—chunl’2(1．ShenzhenAerospaceDongfangh。ngHITSatellite1．td，Shenzhen518064，Guangdo

4、ng，China；2．SchoolofAstronautics，HarbinInstituteofTechnology，Harbin150001，Heilongjiang，China)Abstract：Toimprovethecapabilityofmicro—satelliteorbitprediction，anon—boardmodelofephemerisparameterwasproposedbyKalmanfilterbasedonanalyticorbitdynamicmodelandquasimeanele

5、mentmethodwithoutsingularityfornearcircularlowearthorbit(LEO)，whichcouldestimatetherelativeephemerisparameterusingGPSdataonorbit．Thealgorithmflowchartwasgiven．Firstly，theinitialstateofthefilterwasjudgedusingexternalmark．Iftheinitializationwasneeded，itcouldbeimple

6、mentedbyGPSdata，ephermerisparametersuploadbythegroundorephermerisparametersobtainedinthelastfiltering．Iftheinitializationhadbeenfinished，theephermerisparametersweretreatedtogainthenewephermerisparametersbyKalmanfiltering．Thecomputationmodesoforbitpredication，resi

7、dueerrorcalculation，measurementcalculationandBiermanUDdecomposingwerepresented．Thesimulationresultsshowedthatpredictionaccuracywasbetterthan20kminthe7-dayspredictionforthenearcircularLEOwhichthealtitudewashigherthan450km．Thealgorithmproposedhadadvantagessuchassel

8、f—start(selfinitialization)，goodconvergenceandnotridgerequirementofmeasurementdatasampling，whichwaspracticableinengineering．Keywords：micro—satellite；self-manag