CN108120994A - 一种基于星载gnss的geo卫星实时定轨方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，对数据预处理，设定初始值，计算下一时刻预报的卫星位置和速度、状态转移矩阵和状态方程的状态噪声协方差矩阵，设定计数单元；计算卫星观测数据，对观测方程线性化处理，计算观测矩阵及滤波新息向量及其比率，满足条件则接受预处理的数据加入滤波器，得滤波增益矩阵，更新并输出状态向量及状态误差协方差矩阵，结束，否则引入下个历元时刻的观测值。本发明不断由滤波判断模型在动态上是否变化，选择将模型的变化看作随机干扰归入模型噪声还是修正原模型，利用观测数据，由滤波本身不断估计和修正噪声统计特性或滤波增益阵，减小估计误差，提高滤波精度，消除同一时刻无可见星的情况。
Description
技术领域
本发明属于无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置的技术领域，特别涉及一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法。
背景技术
全球导航卫星系统具有全天候、高精度、自动化、高效益、性能好等显著特点，随着多种全球导航卫星系统的不断改进、升级和软硬件的不断完善，GNSS(Global navigationsatellite system,全球卫星定位系统)的应用将越来越广泛，在陆地、海洋、航空、航天等领域中将发挥着越来越大的作用，其中就包括采用星载GNSS接收机来对卫星的运行轨道进行测定。
与传统的地基卫星轨道跟踪系统不同，星载GNSS能给卫星轨道提供相对经济、精确、连续和完整的跟踪。应用星载GNSS接收机来求解GEO(Geostationary Orbit，静止轨道卫星)卫星的轨道数据可以大量减少地面设备的费用，简化地面的定轨设备，增加可靠性。
然而，与其它轨道类型卫星相比，GEO卫星精密轨道确定存在较大困难，其主要表现在：
1)由于GEO卫星轨道距地面3万6千公里，跟踪站布设范围相对较小，使得对GEO卫星的观测几何结构强度差；
2)GEO卫星与地面跟踪站位置相对静止，站星几何的变化很小，增加观测时间带来的信息量有限，使得一些系统误差(如钟差及测站偏差等)难以解算和分离；
3)为了保持位置相对地球静止，GEO卫星需要频繁实施机动控制，这给GEO卫星精密轨道的确定和预报带来较大麻烦，如果处理不好则会严重影响卫星的性能和可用性。
基于此，亦有研究人员提出了基于GNSS的低轨航天器自主定轨方法，包括几何定轨法、松散滤波法、紧密滤波法等。
几何法定轨法需要在观测时刻至少有4颗GNSS卫星可见，才能计算出航天器当前的位置与速度，但对高轨道来说，在运行轨道的相当一部分达不到定轨所要求的至少4颗星可见，此时几何定轨法在高轨道不再实用。
松散滤波法以几何法定轨结果作为动力学滤波方程的观测值，在观测历元之间使用动力学模型进行积分预报，用EKF滤波方法或贝叶斯最小二乘估计卫星的最终轨道，但当航天器处于高轨道上不可同时观测4颗星的阶段时，则滤波算法无法进行下去。
紧密滤波法是以GNSS伪距及伪距率作为卡尔曼滤波的观测值，使用合适的动力学模型，用扩展卡尔曼滤波估计卫星状态，JPL的RTG软件和GSFC的GEODE均采用这种算法。紧密滤波法的优点在于：配合以合适的滤波方法，可以在卫星数少于4颗时，仍然能够对卫星状态进行更新；能够合理根据观测误差设置观测噪声协方差矩阵；通过调整滤波器的随机参数设置，改变滤波器的性能。但是，紧密滤波法需要考虑接收机钟差模型，估计向量的维数较大，滤波器的稳定性，数学模型比松散滤波法更为复杂。但当无星可见时，也无法定轨。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的不足，提供一种优化的基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法。
本发明所采用的技术方案是，一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：获取星载GNSS数据和GEO卫星数据，进行预处理；设定滤波器初始值；
步骤2：进行时间更新，计算下一时刻tk的动力学轨道积分预报的卫星位置和速度状态转移矩阵Φk,k-1和状态方程的状态噪声协方差矩阵Qk；
步骤3：经过时间更新后，得到tk时刻的卫星位置和速度及状态误差协方差矩阵其中，dX为补偿加速度的确定性分量对卫星状态的影响，为tk-1时刻经过测量更新后的状态误差协方差矩阵；
步骤4：设定计数单元N，N＝0；
步骤5：根据tk时刻的卫星状态值引入预处理后的星载GNSS数据，卫星总数为m颗，计算第i颗卫星的观测数据，对观测方程PC＝ρPC-c·δts+c·δtr+εPC线性化处理，计算观测矩阵以及滤波新息向量
步骤6：计算新息向量的比率其中，R为观测噪声的协方差矩阵；若|D|≤3，则接受预处理后的星载GNSS数据，把该数据加入滤波器，进行步骤7，若|D|＞3，则拒绝预处理后的星载GNSS数据，引入下一个历元时刻的观测值，进行步骤1；
步骤7：得到滤波增益矩阵更新状态向量及状态误差协方差矩阵N＝N+1；若N＝m，则进行步骤8，否则，i＝i+1，进行步骤5；
步骤8：输出tk时刻的状态向量估计值和状态误差协方差矩阵结束测量更新。
优选地，所述步骤1中，观测数据的预处理包括以下步骤：
步骤1.1：利用星载GNSS数据，对于观测数据的有效性进行检测，包括数据是否完整、是否有对应的轨道数据；剔除无轨道的观测数据；
步骤1.2：对于已经剔除无轨道的数据的观测数据，进行卫星高度角计算，删除低高度角的观测数据；
步骤1.3：对于步骤1.2的观测数据，剔除低质量的数据；得到预处理后的观测数据。
优选地，所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：根据卫星运动方程和选定的摄动力模型，以作为积分初值，用RK4积分方法对运动方程和变分方程进行数值积分；
步骤2.2：基于动力学模型补偿加速度的确定性分量，计算tk时刻卫星状态的预报值和tk-1时刻到tk时刻的状态转移矩阵Φk,k-1；
步骤2.3：根据动力学模型和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算动态噪声协方差矩阵Qk；
步骤2.4：对卫星状态和状态误差协方差矩阵进行时间更新，计算tk时刻卫星状态和状态误差协方差矩阵的更新值。
优选地，所述步骤2中，根据动力学模型补偿和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算得到动态噪声协方差矩阵Qk，其中，所述动力学模型补偿后，卫星运动方程为其中，r和v分别为三维的卫星位置和速度向量；am(r,v,t)为可用确定的数学模型描述的加速度；w(t)表示全体没有模型或错误模型的加速度。
优选地，其中，τ为相关时间常数，u(t)为零均值的高斯白噪声，其统计特性为
优选地，所述步骤5中，卫星的观测数据包括GNSS卫星位置、速度和卫星钟差。
本发明提供了一种优化的基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，在利用观测数据进行滤波递推的同时，不断地由滤波本身去判断系统模型在动态上是否有变化，当判断出模型有变化时，要进一步决定是把这种变化看作随机干扰而归到模型噪声中去，还是对原动态模型进行修正，使之适应系统变化后的动态，且能够利用观测数据带来的信息，由滤波本身不断地估计和修正噪声统计特性或滤波增益阵，以减小状态估计误差，提高滤波的精度。本发明改善高轨卫星星载GNSS的卫星可见性，消除同一时刻无任何可见星的情况。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的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。
本发明涉及一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，所述方法包括以下步骤。
步骤1：获取星载GNSS数据和GEO卫星数据，进行预处理；设定滤波器初始值。
所述步骤1中，观测数据的预处理包括以下步骤：
步骤1.1：利用星载GNSS数据，对于观测数据的有效性进行检测，包括数据是否完整、是否有对应的轨道数据；剔除无轨道的观测数据；
步骤1.2：对于已经剔除无轨道的数据的观测数据，进行卫星高度角计算，删除低高度角的观测数据；
步骤1.3：对于步骤1.2的观测数据，剔除低质量的数据；得到预处理后的观测数据。
本发明中，给出低质量的数据的阈值作为参考。一般情况下，数据短弧段阈值为1800s，相邻观测数据时间差阈值为600s，最低高度角阈值为0°，单差LC组合观测值的残差阈值为1.0周，单差PC组合观测值的残差阈值为250m，单差Lw组合观测值的残差阈值为4周，单差Lg组合观测值的残差阈值为1周。
步骤2：进行时间更新，计算下一时刻tk的动力学轨道积分预报的卫星位置和速度状态转移矩阵Φk,k-1和状态方程的状态噪声协方差矩阵Qk。
所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：根据卫星运动方程和选定的摄动力模型，以作为积分初值，用RK4积分方法对运动方程和变分方程进行数值积分；
步骤2.2：基于动力学模型补偿加速度的确定性分量，计算tk时刻卫星状态的预报值和tk-1时刻到tk时刻的状态转移矩阵Φk,k-1；
步骤2.3：根据动力学模型和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算动态噪声协方差矩阵Qk；
步骤2.4：对卫星状态和状态误差协方差矩阵进行时间更新，计算tk时刻卫星状态和状态误差协方差矩阵的更新值。
所述步骤2中，根据动力学模型补偿和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算得到动态噪声协方差矩阵Qk，其中，所述动力学模型补偿后，卫星运动方程为其中，r和v分别为三维的卫星位置和速度向量；am(r,v,t)为可用确定的数学模型描述的加速度；w(t)表示全体没有模型或错误模型的加速度。
其中，τ为相关时间常数，u(t)为零均值的高斯白噪声，其统计特性为
步骤3：经过时间更新后，得到tk时刻的卫星位置和速度及状态误差协方差矩阵其中，dX为补偿加速度的确定性分量对卫星状态的影响，为tk-1时刻经过测量更新后的状态误差协方差矩阵。
步骤4：设定计数单元N，N＝0。
步骤5：根据tk时刻的卫星状态值引入预处理后的星载GNSS数据，卫星总数为m颗，计算第i颗卫星的观测数据，对观测方程PC＝ρPC-c·δts+c·δtr+εPC线性化处理，计算观测矩阵以及滤波新息向量
所述步骤5中，卫星的观测数据包括GNSS卫星位置、速度和卫星钟差。
步骤6：计算新息向量的比率其中，R为观测噪声的协方差矩阵；若|D|≤3，则接受预处理后的星载GNSS数据，把该数据加入滤波器，进行步骤7，若|D|＞3，则拒绝预处理后的星载GNSS数据，引入下一个历元时刻的观测值，进行步骤1。
步骤7：得到滤波增益矩阵更新状态向量及状态误差协方差矩阵N＝N+1；若N＝m，则进行步骤8，否则，i＝i+1，进行步骤5。
步骤8：输出tk时刻的状态向量估计值和状态误差协方差矩阵结束测量更新。
本发明中，为了减小线性化过程带来的计算误差，实时定轨使用推广卡尔曼滤波。在使用动力学模型预报下一时刻的卫星轨道参数时，并非使用先验的参考轨道，而是使用当前时刻的估计轨道参数作为初值，可减小参考轨道的精度随积分时间增长而逐渐降低带来的线性化误差，因此，需要对动力学模型建立的卡尔曼滤波的状态方程进行合理的补偿，运用白噪声驱动的有色动态噪声的卡尔曼滤波理论进行解决。
本发明中，经过动力学模型补偿后，卫星运动方程可表示为其中，r和v分别为三维的卫星位置和速度向量；am(r,v,t)为可用确定的数学模型描述的加速度；w(t)表示全体没有模型或错误模型的加速度。动力学模型补偿算法将w(t)假定为一阶高斯－马尔可夫过程，即它们是由时间相关分量和纯随机分量的叠加组成其中，τ为相关时间常数。u(t)为零均值的高斯白噪声，其统计特性为：
本发明中，基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨的算法流程主要分为滤波的初始化、时间更新、测量更新共三部分内容。
本发明中，滤波的初始化是指在进行滤波之前或者在探测到滤波器发散时，需要给滤波器设定初值。在自主定轨中，滤波初值采用几何学实时定轨来求定，状态误差协方差矩阵根据几何学实时定轨的精度进行设置。可以证明，基于伪距观测量的卡尔曼滤波具有一致完全可控性和一致完全可观测性。随着滤波的序贯递推，滤波的状态逐渐收敛到最优估计值，初始状态的精度及其状态误差协方差矩阵的确定对滤波器的影响很小。
本发明中，时间更新是指，假定tk-1时刻卫星的状态向量估计值为相应的状态误差协方差矩阵估计值为在下一个有效观测数据到来时，滤波器要完成时间更新计算。具体的计算过程包括：
(1)根据卫星运动方程和选定的摄动力模型，以作为积分初值，用RK4积分方法对运动方程和变分方程进行数值积分，并顾及动力学模型补偿加速度的确定性分量，计算tk时刻卫星状态的预报值和tk-1时刻到tk时刻的状态转移矩阵Φk,k-1；本领域技术人员可以依据需求计算；
(2)根据动力学模型补偿和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算动态噪声协方差矩阵Qk-1；本领域技术人员可以依据需求计算；
(3)对卫星状态和状态误差协方差矩阵进行时间更新，计算tk时刻卫星状态和状态误差协方差矩阵的更新值。卫星状态向量的更新方法为
其中，分别为动力学轨道积分预报的tk时刻的卫星位置和速度；为卡尔曼滤波时间更新后tk时刻的卫星位置和速度；dX为补偿加速度的确定性分量对卫星状态的影响。其它状态参数的时间更新使用滤波器的相关状态转移矩阵与当前时刻的滤波估计值相乘进行更新。
本发明中，状态误差协方差矩阵的更新可以表示为其中，为tk时刻经过时间更新后的状态误差协方差矩阵；为tk-1时刻经过测量更新后的状态误差协方差矩阵；Φk,k-1为状态转移矩阵；Qk为状态方程的状态噪声协方差矩阵。本领域技术人员可以依据需求计算。
本发明中，测量更新是指在时间更新后，实时定轨卡尔曼滤波将用星载GNSS接收机测量得到多颗GPS、GLONASS、BDS和Galileo卫星的伪距观测数据进行测量更新过程。由于U-D分解滤波的特性，实时定轨系统将对每一颗GPS、GLONASS、BDS和Galileo卫星的伪距观测数据，依次进行测量更新计算。对于第i颗GPS、GLONASS、BDS和Galileo卫星的伪距观测数据来说，测量更新过程包括：
(1)根据tk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)，计算GPS、GLONASS、BDS和Galileo卫星卫星位置、速度和卫星钟差等，利用接收的SSR改正信息对GNSS卫星位置和卫星钟差进行改正，提高GNSS卫星位置和卫星钟差的计算精度，并对观测方程线性化，计算观测矩阵以及滤波新息向量
(2)计算并计算新息向量的Ratio值本发明中，R为观测噪声的协方差矩阵，也可以根据动力学模型补偿和接收机钟差随机模型计算，本领域技术人员可以依据需求计算，事实上，在测量更新时会使用到观测值，观测噪声是先验给定的，在迭代过程中逐渐调整。通过该Ratio值，可以检验观测数据是否含有粗差数据。如果|D|≤3，接受该观测数据，继续进行测量更新；如果|D|＞3，拒绝该观测数据，返回(1)对下一观测数据进行测量更新；
(3)计算滤波的增益矩阵更新状态向量和状态误差协方
差矩阵然后返回(1)，继续对tk时刻的第i+1颗卫星的观测数据进行更新，直到所有观测数据的测量更新过程计算完毕，输出该历元的状态向量估计值和状态误差协方差矩阵结束tk历元的测量更新过程。
本发明中，基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨系统可以接收SSR信息，实现基于广播星历SSR改正的实时定轨。首先采用GNSS广播星历计算卫星轨道和卫星钟差，然后利用GEO卫星转发的SSR改正信息实时生成SP3格式的精密星历和卫星钟差，将生成的SP3格式的精密星历和卫星钟差输入到基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨系统中，可以有效地提高GEO卫星实时定轨精度。
本发明中，生成SP3格式的精密星历算法是指，SSR改正信息给出的卫星轨道误差是相对于广播星历计算位置的，在计算卫星位置时，需根据SSR信息中提供的星历数据龄期选择广播星历中对应的一组卫星轨道参数。SSR轨道改正值是在卫星轨道坐标系中表示的，即分别给出卫星径向、切向和法向3个方向上位置及速度的改正值，其中，切向与卫星速度向量方向一致，法向垂直于由卫星位置和速度向量构成的平面，径向与切向、法向相互垂直，三者形成右手坐标系。具体来说，设SSR改正参考时刻t0提供的卫星位置改正向量为卫星速度改正向量为则对于观测时刻tk，对应的卫星位置向量为设由广播星历计算出的卫星位置向量在地心地固系中为卫星位置向量和SSR改正信息改正的轨道位置向量分别属于不同的坐标参考系，需要进行坐标转换，即为将卫星轨道坐标系中的改正向量转换到地心地固系中；设转换后的改正向量为其中，为由广播星历计算出的卫星速度向量。设观测时刻tk经SSR信息改正后的卫星位置向量为则有
本发明中，SSR改正信息中提供的卫星位置改正值参考点一般有基于卫星天线相位中心或位置质心这两种情况。若SSR改正值是相对卫星天线相位中心的，则还需进行天线相位偏差改正。
本发明中，生成SP3格式的卫星钟差算法是指，对于卫星钟差，SSR改正信息分别给出参考时刻t0计算卫星钟差多项式的3个系数，即C0、C1、C2。由此，可计算观测时刻tk的卫星钟差改正值Δtk为Δtk＝C0+C1(tk-t0)+C2(tk-t0)2。设观测时刻tk，由广播星历计算的卫星钟差为Δtb，经过SSR信息改正后的卫星钟差为Δts，则Δts＝Δtb-Δtk/c，其中，c为真空中的光速。
本发明在利用观测数据进行滤波递推的同时，不断地由滤波本身去判断系统模型在动态上是否有变化，当判断出模型有变化时，要进一步决定是把这种变化看作随机干扰而归到模型噪声中去，还是对原动态模型进行修正，使之适应系统变化后的动态，且能够利用观测数据带来的信息，由滤波本身不断地估计和修正噪声统计特性或滤波增益阵，以减小状态估计误差，提高滤波的精度。本发明改善高轨卫星星载GNSS的卫星可见性，消除同一时刻无任何可见星的情况。
Claims (6)
1.一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1：获取星载GNSS数据和GEO卫星数据，进行预处理；设定滤波器初始值；
步骤2：进行时间更新，计算下一时刻tk的动力学轨道积分预报的卫星位置和速度状态转移矩阵Φk,k-1和状态方程的状态噪声协方差矩阵Qk；
步骤3：经过时间更新后，得到tk时刻的卫星位置和速度及状态误差协方差矩阵其中，dX为补偿加速度的确定性分量对卫星状态的影响，为tk-1时刻经过测量更新后的状态误差协方差矩阵；
步骤4：设定计数单元N，N＝0；
步骤5：根据tk时刻的卫星状态值引入预处理后的星载GNSS数据，卫星总数为m颗，计算第i颗卫星的观测数据，对观测方程PC＝ρPC-c·δts+c·δtr+εPC线性化处理，计算观测矩阵以及滤波新息向量
步骤6：计算新息向量的比率其中，R为观测噪声的协方差矩阵；若|D|≤3，则接受预处理后的星载GNSS数据，把该数据加入滤波器，进行步骤7，若|D|＞3，则拒绝预处理后的星载GNSS数据，引入下一个历元时刻的观测值，进行步骤1；
步骤7：得到滤波增益矩阵更新状态向量及状态误差协方差矩阵N＝N+1；
若N＝m，则进行步骤8，否则，i＝i+1，进行步骤5；
步骤8：输出tk时刻的状态向量估计值和状态误差协方差矩阵结束测量更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，其特征在于：所述步骤1中，观测数据的预处理包括以下步骤：
步骤1.1：利用星载GNSS数据，对于观测数据的有效性进行检测，包括数据是否完整、是否有对应的轨道数据；剔除无轨道的观测数据；
步骤1.2：对于已经剔除无轨道的数据的观测数据，进行卫星高度角计算，删除低高度角的观测数据；
步骤1.3：对于步骤1.2的观测数据，剔除低质量的数据；得到预处理后的观测数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：根据卫星运动方程和选定的摄动力模型，以作为积分初值，用RK4积分方法对运动方程和变分方程进行数值积分；
步骤2.2：基于动力学模型补偿加速度的确定性分量，计算tk时刻卫星状态的预报值和tk-1时刻到tk时刻的状态转移矩阵Φk,k-1；
步骤2.3：根据动力学模型和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算动态噪声协方差矩阵Qk；
步骤2.4：对卫星状态和状态误差协方差矩阵进行时间更新，计算tk时刻卫星状态和状态误差协方差矩阵的更新值。
4.根据权利要求1所述的一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，其特征在于：所述步骤2中，根据动力学模型补偿和接收机钟差随机模型的动态过程噪声的计算方法，计算得到动态噪声协方差矩阵Qk，其中，所述动力学模型补偿后，卫星运动方程为其中，r和v分别为三维的卫星位置和速度向量；am(r,v,t)为可用确定的数学模型描述的加速度；w(t)表示全体没有模型或错误模型的加速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，其特征在于：其中，τ为相关时间常数，u(t)为零均值的高斯白噪声，其统计特性为
6.根据权利要求1所述的一种基于星载GNSS的GEO卫星实时定轨方法，其特征在于：所述步骤5中，卫星的观测数据包括GNSS卫星位置、速度和卫星钟差。
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