CN105511481A - 一种星载定轨优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种星载定轨优化方法及装置，方法包括：获取导航系统的卫星观测数据；识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据；根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。本发明实施例的技术方案通过识别并剔除粗差数据，能提高自主定轨滤波算法的稳定性，能提高滤波器的可靠性。

Description

一种星载定轨优化方法

技术领域

本发明涉及卫星定轨技术领域，具体涉及一种星载定轨优化方法及装置。

背景技术

航天技术的发展，使得人类对太空的探索逐步的深入和细化，卫星自主轨道确定成为航天工作者关注的热点。

随着卫星应用技术的快速发展，各类卫星在科学实践中起着越来越大作用，未来航天任务对实时高精度、高可靠的卫星自主定轨提出更高要求。卫星在轨任务有时候需要卫星频繁的姿态机动，姿态机动过程中可能会导致某一导航系统的信号接收功率不稳，导致导航星测量数据变差。另外，高轨环境下，观测数据极为宝贵，应充分利用，然而高轨弱信号接收特性导致观测数据测量误差大、误码率高。存在粗差的观测数据在参与定轨解算后，既影响几何学实时计算，又影响了定轨滤波的精度和滤波稳定性，甚至导致定轨滤波发散，直接影响飞行器在轨任务。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种星载定轨优化方法及装置，以提高滤波器的可靠性和滤波算法的稳定性。

本发明实施例采用以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种星载定轨优化方法，包括：

获取导航系统的卫星观测数据；

识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据；

根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。

第二方面，本发明实施例还提供了一种星载定轨优化装置，包括：

卫星观测数据获取单元，用于获取导航系统的卫星观测数据；

粗差数据识别与剔除单元，用于识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据；

星载定轨计算单元，用于根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。

本发明实施例提出的技术方案的有益技术效果是：

本发明实施例通过获取导航系统的卫星观测数据，识别并剔除粗差数据后，进行星载定轨计算，以提高滤波算法的稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。

图1是本发明具体实施例一所述的星载定轨优化方法流程图；

图2是本发明具体实施例二所述的星载定轨优化方法流程图；

图3是本发明具体实施例二所述的几何单点定位中的粗差剔除的方法流程图；

图4是本发明具体实施例二所述的定轨滤波中的粗差剔除的方法流程图；

图5是本发明具体实施例二所述的滤波器状态检验的方法流程图；

图6是本发明具体实施例三所述的星载定轨优化装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

实施例一

图1是本实施例所述的星载定轨优化方法流程图，本实施例可适用于根据导航系统的卫星观测数据进行星载定轨计算情况，该方法可以由星载定轨优化装置来执行，如图1所示，本实施例所述的星载定轨优化方法包括：

步骤S101、获取导航系统的卫星观测数据。

卫星自主定轨，是指卫星不依赖地面支持，利用星上自备的测量设备实时地测定自身的位置、速度和姿态。该功能与卫星姿态控制系统相结合，可以实现航天器轨道的姿态的自主保持，有助于提高卫星网的生存能力，即在地面站发生故障时仍能保持系统的正常运行。

本步骤即是利用星上自备的测量设备实时地测定自身的位置、速度和姿态等信息的步骤。

步骤S102、识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据。

含有粗差的测量数据，不能采用，需要制定有效的操作程序和检核方法发现并将其剔除。

本实施例中，剔除所述卫星观测数据的粗差数据可通过多种方式，例如，可在定轨初始化完成以后，在几何单点定位模块探测伪距粗差观测值，将有粗差的观测数据剔除。例如基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除。

又如，剔除所述卫星观测数据的粗差数据还可以通过在定轨滤波模块来探测伪距粗差观测值。具体可包括：在基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除之后，根据定轨滤波测量更新统计特性，判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性，若是则确定该观测数据含有粗差，将该观测数据剔除。

具体地，基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除的操作具体包括：

对所述导航系统的卫星观测数据的伪距残差进行统计；

根据统计结果探测所述卫星观测数据伪距测量值中的粗差数据；

从所述卫星观测数据中将所述粗差数据剔除。

具体地，可包括定轨滤波采用类似U-D分解的卡尔曼(kalman)滤波。根据时刻的卫星状态估计值(前i-1颗卫星数据测量更新后的状态)，并对观测方程线性化，计算观测矩阵以及滤波新息向量，即|O-C|。然后计算滤波误差协方差，根据统计特性剔除粗差。判断策略如下：如果|O-C|＞3，剔除该观测数据，继续进行测量更新；如果|O-C|≤3，则该观测数据参与滤波。

本领域技术人员需要明确的是，在定轨初始化完成以后，在几何单点定位模块探测伪距粗差观测值，将有粗差的观测数据剔除，以及在定轨滤波模块来探测伪距粗差观测值两种方式可择一采用，也可同时采用。

步骤S103、根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。

至此，本实施例公开的进行星载定轨的步骤完成。

进一步地，为了避免有未识别的观测粗差引入滤波解算，导致定轨滤波发散，提高滤波器的可靠性，作为优选，根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算的操作还可具体包括：检测引入滤波解算的观测数据中是否有粗差数据，若是则不更新当前滤波器的状态，且将预先备份的上一滤波周期的滤波器状态作为当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果，否则对当前滤波器状态进行更新和备份，并根据所述当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果。

本发明实施例通过获取导航系统的卫星观测数据，识别并剔除粗差数据后，进行星载定轨计算，以提高滤波算法的稳定性。

实施例二

图2是本实施例所述的星载定轨优化方法流程图，如图2所示，本实施例所述的星载定轨优化方法包括：

步骤S201、进行定轨初始化。

步骤S202、获取导航系统的卫星观测数据。

步骤S203、进行几何学单点定位，剔除粗差数据。

在定轨初始化完成以后，首先需要在几何单点定位模块探测伪距粗差观测值，并剔除有粗差的观测数据。

对于任意两颗导航卫星i和j，计算得到的接收机钟差应该满足，为用户等效测距误差(UERE)。粗差探测剔除过程如下：首先计算所有卫星钟差的平均值，作为参考钟差。然后计算所有卫星钟差的标准差，作为比较的限差。所有卫星的钟差均与参考钟差进行比较，如果不满足条件，该卫星的伪距观测值为粗差。为了确保参考钟差及其标准差的计算时，不受粗差数据的影响，去掉最大和最小钟差。最后根据计算的参考钟差和限差，对所有卫星的钟差进行检查，剔除含有粗差的卫星观测数据，在单点定轨和滤波定轨中，均不使用该数据。

步骤S204、进行滤波测量更新，剔除粗差数据。

在几何定位完成之后，在定轨滤波模块，可进一步探测伪距粗差观测值，将该粗差数据剔除。

例如根据统计特性剔除粗差。具体地，判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性具体包括：判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否超出误差协方差值的设定倍数。例如，定轨滤波采用类似U-D分解的卡尔曼kalman滤波。根据t_k时刻的卫星状态估计值(前i-1颗卫星数据测量更新后的状态)，并对观测方程线性化，计算观测矩阵以及滤波新息向量即|O-C|。

然后计算滤波误差协方差根据统计特性剔除粗差。具体判断策略可通过如下形式：如果|O-C|＞3δ，则剔除该观测数据，继续进行测量更新；如果|O-C|≤3δ，则该观测数据参与滤波。

步骤S205、判断滤波验后残差是否连续M次大于发散阀值，若是则返回步骤S201，否则执行步骤S206。

步骤S206、滤波验后残差是否大于初差阀值，且滤波验后残差大于N倍验前残差，若是则执行步骤S207，否则执行步骤S208。

步骤S207、恢复滤波器状态至上一滤波周期的滤波器状态。

在滤波器状态检验中采用滤波状态备份恢复技术，在定轨滤波测量更新完成之后，若未检测到定轨滤波粗差，则更新当前的滤波状态，且对当前滤波器状态进行备份。若检测到有未识别的观测粗差引入滤波解算，导致滤波器状态不稳，则不更新当前滤波器状态，而是直接将备份的上一滤波周期的滤波器状态赋予当前滤波器状态。

例如，判断粗差的策略可为：首先计算滤波验前方差σ_apr和验后方差σ_pos，若验后方差σ_pos大于设定阈值σ_粗差且σ_pos＞nσ_apr，则认为有粗差数据。

步骤S208、根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算，输出定轨结果。

本领域技术人员需要明确的是，在定轨初始化完成以后，在几何单点定位模块探测伪距粗差观测值，将有粗差的观测数据剔除，在定轨滤波模块来探测伪距粗差观测值，以及在滤波器状态检验中采用滤波状态备份恢复技术，这三种方式可择一采用，也可同时采用。

本实施例的技术方案首先公开了对观测数据的预处理方法，通过识别并剔除粗差数据，提高自主定轨滤波算法的稳定性。剔除粗差数据可以在几何定位模块，根据同一观测历元相同导航系统计算得到的接收机钟差一致性原理，分别对导航系统观测数据伪距残差进行统计，从而探测不同导航系统的伪距测量值中的粗差数据。同时，还可以在定轨滤波的测量更新模块，结合验前验后残差统计特性，进行粗差观测数据的剔除。其次，星载定轨算法的高可靠质量控制方法还采用滤波状态备份恢复技术，避免有未识别的观测粗差引入滤波解算，导致定轨滤波发散，提高滤波器的可靠性。星载定轨算法的高可靠质量控制方法具有策略简单，易实施，稳定性好等优点。

进一步地，本实施例步骤S203中进行几何学单点定位，剔除粗差数据的操作可包括多种，图3公开了一种具体实施方式，如图3所示，本实施例步骤S203中进行几何学单点定位，剔除粗差数据的操作可具体包括：

步骤S301、对所有卫星的观测数据按照O-C排序。

步骤S302、根据O-C排序后剔除首尾端值，对剩余的卫星的观测数据计算均值和标准差。

步骤S303、判断O-C的绝对值是否大于滤波误差协方差的预设倍数，若是则执行步骤S304，否则执行步骤S305。

步骤S304、剔除该粗差数据。

步骤S305、使该卫星观测数据参与几何定位解算。

步骤S306、判断是否所有的卫星观测数据更新完毕，若是则粗差剔除完成，否则返回步骤S301。

进一步地，本实施例步骤S204中进行滤波测量更新，剔除粗差数据的操作可包括多种，图4公开了一种具体实施方式，如图4所示，本实施例步骤S204中进行滤波测量更新，剔除粗差数据的操作可具体包括：

步骤S401、计算观测系数矩阵H和观测残差O-C。

定轨滤波采用类似U-D分解的kalman滤波。根据t_k时刻的卫星状态估计值(前i-1颗卫星数据测量更新后的状态)，并对观测方程线性化，计算观测矩阵以及滤波新息向量即|O-C|。

步骤S402、计算均测量噪声的协方差δ。

即计算滤波误差协方差

步骤S403、判断是否满足|O-C|＞3δ，若是则执行步骤S404，否则执行步骤S405。

步骤S404、剔除该粗差数据，转入步骤S406。

步骤S405、使该卫星观测数据参与滤波更新，转入步骤S406。

步骤S406、判断是否所有观测数据更新完毕，若是则粗差剔除完成，否则返回步骤S401。

进一步地，本实施例步骤S205-步骤S207中根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算的操作可包括多种，例如，可具体包括：检测引入滤波解算的观测数据中是否有粗差数据，若是则不更新当前滤波器的状态，且将预先备份的上一滤波周期的滤波器状态作为当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果，否则对当前滤波器状态进行更新和备份，并根据所述当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果。

具体地，图5公开了一种具体实施方式，如图5所示，本实施例步骤S205-步骤S207中所述的操作可具体包括：

步骤S501、进行滤波测量更新。

步骤S502、计算验前方差和验后方差。

步骤S503、判断验后方差大于预设发散阀值的次数是否大于M，若是则执行步骤S504，否则执行步骤S507。

其中所述M为不小于1的自然数。

步骤S504、判断是否满足：验后方差大于预设阀值，且验前方差大于验后方差N倍，若是则执行步骤S505，否则执行步骤S506。

其中所述N为不小于1的自然数。

步骤S505、滤波器状态恢复至上一滤波周期备份的滤波器状态，滤波器状态检验完成。

步骤S506、更新当前滤波器状态，且对当前滤波器状态进行备份，滤波器状态检验完成。

步骤S507、滤波发散，滤波器状态检验完成。

实施例三

图6是本实施例所述的星载定轨优化装置的结构框图，如图3所示，本实施例所述的星载定轨优化装置包括：

卫星观测数据获取单元610，用于获取导航系统的卫星观测数据；

粗差数据识别与剔除单元620，用于识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据；

星载定轨计算单元630，用于根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。

进一步地，所述星载定轨计算单元630具体用于：检测引入滤波解算的观测数据中是否有粗差数据，若是则不更新当前滤波器的状态，且将预先备份的上一滤波周期的滤波器状态作为当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果，否则对当前滤波器状态进行更新和备份，并根据所述当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果。

进一步地，所述粗差数据识别与剔除单元620具体用于：基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除。

进一步地，所述粗差数据识别与剔除单元620还用于：在基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除之后，根据定轨滤波测量更新统计特性，判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性，若是则确定该观测数据含有粗差，将该观测数据剔除。

进一步地，所述粗差数据识别与剔除单元620用于判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性具体包括：判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否超出误差协方差值的设定倍数。

进一步地，所述粗差数据识别与剔除单元620用于基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除具体包括：

对所述导航系统的卫星观测数据的伪距残差进行统计；

根据统计结果探测所述卫星观测数据伪距测量值中的粗差数据；

从所述卫星观测数据中将所述粗差数据剔除。

本实施例提供的星载定轨优化装置可执行本发明实施例一和实施例二所提供的星载定轨优化方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

以上实施例提供的技术方案中的全部或部分内容可以通过软件编程实现，其软件程序存储在可读取的存储介质中，存储介质例如：计算机中的硬盘、光盘或软盘。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种星载定轨优化方法，其特征在于，包括：

获取导航系统的卫星观测数据；

识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据；

根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。

2.如权利要求1所述的星载定轨优化方法，其特征在于，根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算的操作具体包括：检测引入滤波解算的观测数据中是否有粗差数据，若是则不更新当前滤波器的状态，且将预先备份的上一滤波周期的滤波器状态作为当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果，否则对当前滤波器状态进行更新和备份，并根据所述当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果。

3.如权利要求1或2所述的星载定轨优化方法，其特征在于，识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据的操作具体包括：基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除。

4.如权利要求3所述的星载定轨优化方法，其特征在于，识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据的操作还包括：在基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除之后，根据定轨滤波测量更新统计特性，判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性，若是则确定该观测数据含有粗差，将该观测数据剔除。

5.如权利要求4所述的星载定轨优化方法，其特征在于，判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性具体包括：判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否超出误差协方差值的设定倍数。

6.如权利要求3所述的星载定轨优化方法，其特征在于，基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除的操作具体包括：

对所述导航系统的卫星观测数据的伪距残差进行统计；

根据统计结果探测所述卫星观测数据伪距测量值中的粗差数据；

从所述卫星观测数据中将所述粗差数据剔除。

7.一种星载定轨优化装置，其特征在于，包括：

卫星观测数据获取单元，用于获取导航系统的卫星观测数据；

粗差数据识别与剔除单元，用于识别并剔除所述卫星观测数据的粗差数据；

星载定轨计算单元，用于根据剔除粗差数据后的观测数据进行星载定轨计算。

8.如权利要求7所述的星载定轨优化装置，其特征在于，所述星载定轨计算单元具体用于：检测引入滤波解算的观测数据中是否有粗差数据，若是则不更新当前滤波器的状态，且将预先备份的上一滤波周期的滤波器状态作为当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果，否则对当前滤波器状态进行更新和备份，并根据所述当前滤波器状态进行滤波后获取星载定轨结果。

9.如权利要求7或8所述的星载定轨优化装置，其特征在于，所述粗差数据识别与剔除单元具体用于：基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除。

10.如权利要求9所述的星载定轨优化装置，其特征在于，所述粗差数据识别与剔除单元还用于：在基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除之后，根据定轨滤波测量更新统计特性，判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性，若是则确定该观测数据含有粗差，将该观测数据剔除。

11.如权利要求10所述的星载定轨优化装置，其特征在于，所述粗差数据识别与剔除单元用于判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否满足卡尔曼滤波误差方差统计特性具体包括：判断观测数据测量更新的观测值减计算值是否超出误差协方差值的设定倍数。

12.如权利要求9所述的星载定轨优化装置，其特征在于，所述粗差数据识别与剔除单元用于基于钟差一致性原理的单点定位技术将所述粗差数据剔除具体包括：

对所述导航系统的卫星观测数据的伪距残差进行统计；

根据统计结果探测所述卫星观测数据伪距测量值中的粗差数据；

从所述卫星观测数据中将所述粗差数据剔除。