CN111045068A - 一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法 - Google Patents

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CN111045068A CN201911383023.4A CN201911383023A CN111045068A CN 111045068 A CN111045068 A CN 111045068A CN 201911383023 A CN201911383023 A CN 201911383023A CN 111045068 A CN111045068 A CN 111045068A
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Abstract

本发明涉及一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，包括：多传感器一体化在轨检校；在卫星运行期间，根据控制点和匹配点数量及导航卫星信号是否可用而采用相应的定轨定姿方法；由于卫星循环绕地飞行，通过已有地理特征点库与SLAM引入后不断更新的地理特征点库共同构建全球地理特征点库，并在卫星运行中不断更新原有特征点库并提高原有特征点库精度；形成全球地理特征点库，并最终实现基于非导航卫星信号INS/SS/SMNS定轨定姿。本发明避免了全球布设地面控制点的不可行性，同时适用于非常时期导航卫星失常情况下定轨定姿系统正常运行。特别是全球地理特征点库的建立，可实现INS/SS/SMNS高精度定轨定姿，大大提高了非常时期空间信息网络的安全性。

Description

一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，具体的涉及一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法。
背景技术
目前高精度的低轨卫星定轨定姿技术手段主要有4种，包括卫星激光测距技术(Satellite Laser Ranging，SLR)、多普勒地球无线电定位技术(Doppler Orbitographyand Radiolocation Integrated Satellite，DORIS)、精密测距和测速技术(PreciseRange and Range-Rate Equipment，PRARE)与全球定位技术(Global NavigationSatellite System，GNSS)。然而SLR成本昂贵、设备笨重，而且由于观测覆盖区域受限，受天气影响严重等缺点，难以单独胜任500km左右高度的低轨卫星精密定轨任务。法国的DORIS系统数据获取及处理速度相对较慢，地面跟踪网覆盖相对较弱。德国的PRARE系统全球的测站较少，且设备较昂贵，装载该系统的卫星数并不多。而GNSS无法应对失效等非常时期的定轨定姿需求，且无法实现工作时期全弧段定轨定姿态，对基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法及系统尚存在诸多难点。
随着北斗卫星系统建设不断完善，空间信息网络要求具备高分辨率对地观测和更加精准的导航定位等能力。对于我国未来的空间信息网络计划，大部分网络节点位于低轨道和近地空间，要将这些网络节点实时精确统一到BDS的时空基准，需要搭载BDS/GNSS接收机，通过绝对和相对定位模式确定网络节点的精确位置和速度参数。如果空间信息网络节点要实现厘米级的实时轨道精度指标，首先必须提高导航卫星的实时轨道与钟差精度，而当前的BDS及GPS都无法满足这个条件。因此提出一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿技术就显得尤为重要，不仅适用于非常时期的特别需要，更可以在平常时期提供冗余观测。
目前常用的星上定轨定姿传感器有星上GNSS接收机、惯性导航、星敏感器等，随着计算机视觉技术的不断发展，SLAM等新技术开始兴起，这为星上定轨定姿技术拓宽了思路。SLAM技术可以有效解决定轨定姿所需要的地面控制点难以在全球布设的问题，可与其他传感器组合，提供高精度定轨定姿结果。而INS已经非常成熟，并得到了大量的工程实践应用。SS或者INS/SS组合已经在卫星定姿中广为使用，只不过组合的深度尚显不够，未能将加速度计信息加以应用。SMNS也已经在航空摄影测量、导弹制导等领域得到广泛应用，SLAM已经被用于机器人导航、室内导航等领域并取得飞速发展。就此而言，这些技术在其原有的领域中已经具有了良好的基础，针对于低轨卫星的自主定轨定姿，通过数据融合手段将这些技术结合起来，以达到更深入、更可靠、更高精度的效果。因此，提出一种基于非导航卫星信号(INS/SS/SLAM/SMNS组合技术)的低轨卫星自主定轨定姿方法，对于导航信号缺失且不具备在全球多个区域布设控制点的情况具有重要意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于非导航卫星信号的低轨卫星(全)自主定轨定姿方法，适用于低轨卫星一体化定轨定姿，可以实现实时高精度定轨定姿，提高低轨卫星定轨定姿的自适应与自学习性，并逐步建立、更新和完善全球地理特征点库，即实现基于GNSS/INS/SS/SLAM/SMNS或INS/SS/SLAM/SMNS的自主定轨定姿方法。
针对目前低轨卫星定轨定姿对GNSS卫星、地面监测站的过度依赖以及无法使用全球均匀分布的地基跟踪站的观测数据等问题，提出一种可以减少低轨卫星对导航卫星以及地面监测站的依赖，并可以应对包括北斗系统在内的GNSS卫星失效等非常时期的低轨卫星定轨定姿需求，提供平常时期对星载GNSS和地面监测站定轨做冗余和检核，同时可以逐渐形成并丰富分布全球的地理特征点库的有效技术方法。
本发明方法不依赖星载GNSS，也不依赖SLR、DORIS、PRARE等地面和星载定轨设备(即不需要人工的信号发射源持续地发射电磁信号)，采用一种基于INS/SS/SMNS/SLAM组合技术的低轨卫星自主定轨定姿方法。该方法可以和SLR、GNSS等非自主定轨系统同时冗余实施，也可以独立实施，体现了自主性，并保证了精度，特别对于非自主定轨系统失效时的非正常状态具有良好的应对能力，对于国家的政治、经济和军事安全来讲，具有重大的实际意义。有别于以往对于导航卫星信号的过度依赖，由于导航卫星等电磁信号极易受到干扰，因此依赖导航卫星信号的空间网络节点定轨，虽然能达到很高的精度，但是存在隐患，出于航天工作的政治、经济和军事等国家安全多方面因素，空间节点的自主定轨定姿工作不可或缺。因而在当前有限的方法条件下建立一个自主运行且能自我学习提高的空间节点的自主定轨定姿系统至关重要。
本发明方法利用在中国境内已有的标定场，当非常时期，GNSS失效，白天卫星经过中国上空时，可以利用影像内的特征点来校正INS/SS导航误差，提高系统绝对精度，此为半自主定轨定姿；当卫星飞越非中国本土无地面控制点地区，则使用INS/SS/SLAM方法保持精度，此时为全自主定轨定姿。当正常时期，GNSS可用，白天卫星经过中国上空时，可以利用影像内的特征点来校正GNSS/INS/SS或INS/SS导航误差，提高系统绝对精度；当卫星飞越非中国本土无地面控制点地区，则使用GNSS/INS/SS/SLAM或INS/SS/SLAM方法保持精度。综合方案时段，从而实现“全弧段”定轨定姿。
步骤S1，实现自主定轨定姿系统INS/SS/SLAM/SMNS或GNSS/INS/SS/SLAM/SMNS的一体化检校，具体包括如下子步骤；
步骤S11，对星上GNSS接收机、星载惯性传感器INS、星载五镜头相机Cameras、星敏感器SS四个器件建立误差方程并进行自身器件误差检校；
步骤S12，实现相机参数和多相机之间几何关系的在线检校；
步骤S13，同步相机曝光时间并进行周期性检校；
步骤S14，建立导航中心机制，以INS作为导航中心，分析GNSS、Cameras、SS、载体质心与INS之间位置与姿态关系，统一转换到导航中心坐标系下；
步骤S2，系统在实现定轨定姿的同时形成地理特征点库并不断更新、完善全球地理特征点库，即边测边成库，从而不断更新高精度时相不变地理特征点库。针对自主定轨定姿系统运行的前期、中期、后期，分别将系统运行流程分成以下四种情况：1)正常时期，有控制点区域；2)非常时期，有控制点区域；3)正常时期，无控制点区域；4)非常时期，无控制点区域；针对不同的情况，利用系统中不同的传感器器件组合求解卫星的高精度空间位置和姿态；
步骤S3，利用基于非导航卫星信号的自主定轨定姿系统实现低轨卫星实时高精度一体化定轨定姿。
进一步的，步骤S12的具体实现方式如下，
单相机检校模型表示为：
Figure BDA0002342744930000031
Figure BDA0002342744930000032
△x＝(x-x0)(k1r2+k2r4+k3r6)+p1(r2+2(x-x0)2)+2p2(x-x0)(y-y0)-b1(x-x0)+b2(y-y0)
△y＝(y-y0)(k1r2+k2r4+k3r6)+2p1(x-x0)(y-y0)+p2(r2+2(y-y0)2)+b1(y-y0)
Figure BDA0002342744930000033
其中，r为像点到像主点距离，x，y为像点坐标；Δx，Δy为坐标改正数；XS，YS，ZS为摄站点坐标，XA，YA，ZA为物点坐标；x0，y0为像主点；f为相机主距；k1、k2、k3为径向畸变参数；p1、p2为偏心畸变参数；b1、b2为面阵内畸变参数；
通过带有相对姿态参数的自检校光束法平差方程建立相机与INS质心之间几何关系：
Figure BDA0002342744930000041
其中，(X,Y,Z)为物点坐标；(xA,yA,-fA)为侧视相机像空间坐标系下的像点坐标，(u,v,w)为INS中心在像空间辅助坐标系中的坐标，(XGNSS,YGNSS,ZGNSS)为卫星接收机天线相位中心坐标，RINS表示
Figure BDA0002342744930000042
构建的正交变换矩阵；Rmis表示影像像空间坐标系到INS坐标系之间的变换矩阵；RΔ为侧视相机与中间垂直相机的相对姿态中角元素得到的旋转矩阵；(XΔ,YΔ,ZΔ)为侧视相机与中间垂直相机的相对姿态线元素；(XINS,YINS,ZINS)表示INS测定的摄站初始线元素值；(X0,Y0,Z0)、(X1,Y1,Z1)表示INS摄站线元素坐标漂移系统误差改正参数；
Figure BDA0002342744930000043
表示惯导测定的摄站初始角元素值；
Figure BDA0002342744930000044
表示INS系统摄站角元素随时间t改变的系统漂移改正参数，t表示INS获取摄站坐标的时间；t0表示参考时间；λ表示比例系数；
令
Figure BDA0002342744930000045
Figure BDA0002342744930000046
R′Δ为各视相机像空间坐标系与INS坐标系角度姿态的转换矩阵；(X′Δ,Y′Δ,Z′Δ)为各视相机像空间坐标系与INS坐标系之间的线元素；
通过该平差模型的法方程求出加密点坐标的改正数、以及其它参数的改正数，最终计算出影像的位置和姿态、加密点的物方坐标。
进一步的，步骤S2中针对高精度时相不变地理特征点库，其中提取时相不变特征点，由于地面显著特征点的描述子，采用的是特征点附近纹理的梯度直方图，然而随着时间推移和季节变化，有些地物纹理梯度强度甚至方向的变化，可能导致匹配失败。采用提取时相不变特征点，即通过同一地区不同时期的影像进行特征提取和匹配，对不同期成功匹配的特征点和失配特征点通过机器学习方法进行分类，建立时相不变特征点训练库，对提取的特征点去除非时相不变特征点，包括建立地面显著特征点库阶段和定位影像阶段。另一方面采用梯度强度和方向(左右方向)不敏感描述子，设计分段欧氏距离进行描述子相似度计算，减缓强度变化带来的影响；将梯度方向从0-360度，规划到0-180度，去除梯度方向(左右)发生变化引起的失配问题。
进一步的，步骤S2中针对1)正常时期，有控制点区域，分以下四种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：1a)当地面控制点较多(单张影像上的控制点数目大于M1个)时，采用单片后方交会辅助GNSS/INS/SS或INS/SS进行一体化定轨定姿；1b)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较多(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目大于M3个)，采用GNSS/INS/SS或INS/SS辅助光束法区域网平差；1c)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较少(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目小于M4个)，采用GNSS/INS/SS或INS/SS辅助带相对姿态参数的光束法区域网平差；1d)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目小于M5个)，采用基于GNSS/INS/SS或INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿即将短时间的INS差值作为影像相对姿态的真值，采取N张与N张影像相固连后进行匹配，然后进行GNSS/INS/SS或INS/SS辅助光束法区域网平差。
进一步的，步骤S2中针对2)非常时期(GNSS不可用)，有控制点区域，分以下四种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：2a)当地面控制点较多(单张影像上的控制点数目大于M1个)时，采用单片后方交会辅助INS/SS进行一体化定轨定姿；2b)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较多(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目大于M3个)，采用INS/SS辅助光束法区域网平差；2c)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较少(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目小于M4个)，采用INS/SS辅助带相对姿态参数的光束法区域网平差；2d)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目小于M5个)，采用基于INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿即将短时间的INS差值作为影像相对姿态的真值，采取N张与N张影像相固连后进行匹配，然后进行INS/SS辅助光束法区域网平差。
进一步的，步骤S2中针对3)正常时期，无控制点区域，分两种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：3a)当SLAM可用时采用GNSS/INS/SS/SLAM或INS/SS/SLAM进行一体化定轨定姿并建立全球地理特征点库与不断更新全球地理特征点库；3b)当匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目少于M6个)SLAM不可用时，采用基于GNSS/INS/SS或INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿(在一个短时期内，影像之间的相对位置和相对姿态认为已知，形成“时间连续空间分离影像”)。
进一步的，步骤S2中针对4)非常时期，无控制点区域，分两种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：4a)当SLAM可用时采用INS/SS/SLAM进行一体化定轨定姿并建立全球地理特征点库与不断更新全球地理特征点库；4b)当匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目少于M6个)SLAM不可用时，采用基于INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿。
进一步的，采用INS/SS进行一体化定轨定姿的具体实现方式如下，
建立INS/SS组合导航系统的状态方程，包括：姿态误差方程、速度误差方程和位置误差方程，其状态变量包括数学平台失准角、速度误差、位置误差以及惯性器件的陀螺常值漂移和加速度计零偏；以当地地理坐标系ENU作为导航坐标系，建立INS误差模型，则系统状态方程为：
Figure BDA0002342744930000061
状态变量：
Figure BDA0002342744930000062
式中，(φE φN φU)表示星载惯性传感器INS三轴方向东北天ENU姿态误差，(δVEδVN δVU)表示速度误差，(δL δλ δh)表示星载惯性传感器INS位置误差，(εE εN εU)表示惯性器件的陀螺常值漂移，
Figure BDA00023427449300000612
表示惯性传感器的加速度计零偏，(δAx δAy δAz)表示星敏感器安装误差；矩阵
Figure BDA0002342744930000063
Figure BDA0002342744930000064
表示载体坐标系到导航坐标系的转换矩阵为，矩阵F为系数矩阵，矩阵
Figure BDA0002342744930000065
W中wεx，wεy，wεz和
Figure BDA0002342744930000066
分别为陀螺和加速计的零均值随机白噪声；
定义导航坐标系下，载体坐标系到导航坐标系的转换矩阵为
Figure BDA0002342744930000067
导航坐标系到数学平台坐标系的转换矩阵为
Figure BDA0002342744930000068
载体坐标系到数学平台坐标系的转换矩阵为
Figure BDA0002342744930000069
载体坐标系、导航坐标系和数学平台坐标系三者之间的关系为：
Figure BDA00023427449300000610
Figure BDA00023427449300000611
惯导系统和星敏感器均输出载体到导航坐标系的姿态角，其中星敏感器输出的姿态矩阵为经过转化后的载体坐标系到导航坐标系的姿态矩阵，而惯导系统输出的姿态矩阵为载体坐标系到递推数学平台计算坐标系的转换矩阵；定义INS通过捷联惯导数学平台解算得到俯仰角P1、横滚角R1、航向角Y1，星敏感器测得俯仰角P2、横滚角R2、航向角Y2，将两者相减得到三轴姿态误差角为：
Figure BDA0002342744930000071
将三轴误差姿态角转换到数学平台坐标系，从而求得失准角姿态矩阵，将惯导系统的姿态输出与星敏感器测量的姿态信息差值作为量测方程的观测量，则观测方程Z1＝H1X+V1具体表示为：
Figure BDA0002342744930000072
其中[wx wy wz]T为测量噪声V的零均值高斯白噪声，测量矩阵
Figure BDA0002342744930000073
中的元素从星敏感器测量输出的姿态信息计算获得。
进一步的，M1的取值为4，M2的取值为3，M3的取值为12～15，M4的取值为12～15，M5的取值为5～10，M6的取值为5～10。
根据以上技术方案，本发明方法具有如下优点：
步骤S1中，通过搭载星载五相机解决分辨率与幅宽问题，同时利用在轨周期性标定技术实现高精度自主定轨定姿系统建立。
步骤S1中，采用导航中心机制，可以实现任一传感器作为导航中心并实现与载体质心的统一。
步骤S2中，低轨卫星一体化自主定轨定姿方法及技术同样适用于中、高轨道卫星，并可以实现基于不同精度的相关参数设定，进一步实现多模式全轨道一体化定轨定姿系统。
步骤S2中，以INS为主线紧耦合，实现INS辅助星图识别、INS辅助SMNS、INS辅助SLAM等。
本发明的有益效果是：本发明是一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法统，通过对影像数据、全球定位数据、惯导数据、星敏感器数据的采集实现低轨卫星实时高精度一体化自主定轨定姿，并逐步建立全球高精度时相地理特征点库，即实现基于非导航卫星信号的INS/SS/SLAM/SMNS定轨定姿。相比于传统低轨卫星定轨定姿方法，避免了全球布设地面控制点的不可行性，同时适用于非常时期卫星失常情况下定轨定姿系统的正常运行。特别是全球高精度时相不变地理特征点库的建立，可实现INS/SS/SMNS高精度定轨定姿，并具有重要战略意义，大大提高了非常时期空间信息网络的安全性。
实现基于非导航卫星信号的一体化自主定轨定姿系统，对于国家安全及军事领域起到重要保障。同时为进一步实现多模式全轨道一体化定轨定姿系统夯实基础，提供重要技术途径与探索路线。
附图说明
图1为本发明实施例的前期运行图；
图2为本发明实施例的中期运行图；
图3为本发明实施例的后期运行图；
图4为本发明实施例的整体运行流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明方法首先在地面布设一定数量的特征点，并通过一定方法事先测知其地理坐标，然后将这些特征点影像及其地理坐标存储在星载处理中心；同时也通过一定的方法绘制恒星分布图，存储在星载处理中心形成导航星基准库。在低轨卫星上面安装星敏感器和遥感相机，星敏感器摄像头捕获星图并进行星点提取和星点坐标计算，并将星体所形成的像点与导航星库进行匹配，经分析可得到与像点相互对应的星体在天球坐标系中的位置坐标，最后由此建立载体姿态观测方程；与此同时，相机拍摄地面影像，通过一定的匹配算法将实时拍摄影像中的特征点和基准影像中的特征点进行匹配，然后以INS导航的位置和姿态、特征点像点坐标和已知地理坐标为观测信息，通过后方交会的方法，建立共线方程。系统设计一个卡尔曼滤波器，以姿态观测方程和共线方程作为卡尔曼滤波器的观测方程，以INS误差方程作为系统状态方程，最后通过卡尔曼滤波器求解出卫星的准确位置和姿态，以及INS、SS和摄影相机(卫星影像)的器件误差。组合技术中主要包含星图快速识别和影像特征点快速而准确的匹配算法。使用INS导航信息辅助SS的星图识别，提高其成功率和测量精度；影像匹配涉及匹配区选择、影像的增强、细化、去噪、几何畸变校正等预处理、特征提取、影像分析评价、匹配算法等多方面内容，为避免误配准导致粗差和精度下降。为此，本方案也将使用INS导航信息，一方面辅助影像几何校正，提高影像匹配抗影像畸变能力，另一方面帮助影像匹配缩小在基准图上的搜索范围，从而提高匹配准确性，并大大降低匹配计算量,提高影像匹配的实时性。
在没有地面已知坐标特征点的地区，本方案使用SLAM方法来推估LEO卫星的相对位置和姿态，并和INS/SS进行组合导航解算。SLAM首先使用立体影像和INS的初始导航结果信息来对某些特征点进行立体量测求解得地理坐标，然后在后续影像中使用这些特征点空间信息和INS/SS导航信息进行滤波而求得卫星的准确新位置和姿态以及传感器的器件误差。在这个发明方法中，特征点影像匹配工作和已知坐标特征点的影像匹配基本相同，在此不再赘述，也不再区分正常与非常时期。
关于五个摄影相机之间的几何关系以及相机和INS质心之间、LEO卫星质心之间的几何关系，本方案通过星载GNSS/INS/SS组合定位定姿系统实现多相机的在线检校，而不是在地面上预先检校，地面检校只提供初值的技术路线。并以INS为导航中心，确立其余各传感器以及载体与INS之间姿态与位置关系。在平常时期，星载GNSS是可以正常工作的，系统可使用这段时间完成检校工作，这样在GNSS受到压制等原因不能工作的非常时期，系统即使用INS/SS/SMNS组合实现自主定轨定姿。
本方案的一个重要特点，是通过INS/SS/SLAM组合逐渐建立全球特征点库，逐步变未知特征点为已知特征点，并逐步提高特征点的地理坐标精度。在相机经过检校的基础上，本身通过星载INS/SS直接地理参考即可进行卫星遥感测图，故本方案在INS/SS/SLAM工作期间，利用低轨卫星飞行路径循环往复的特点，即进行全球测图，逐步建立遍布全球的特征点库，而且在星载GNSS正常工作期间，还可以利用GNSS/INS/SS组合定位定姿来提高遥感平台精度。特征点坐标未知时，即使用INS/SS/SLAM算法求解卫星前后位移量和姿态变化，随着特征点地理坐标求解得越来越多，INS/SS/SLAM算法就逐渐演化成INS/SS/SMNS算法而能求解出卫星的高精度空间位置和姿态了。同时，在日常的定轨定姿工作中，对特征点地理坐标的精度优化是一个持续过程，即后期的遥感影像一方面被用来定轨定姿，另一方面也被用来求解特征点坐标，来优化特征点原有坐标的精度。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，包括以下步骤：
步骤S1，星上GNSS接收机、星载惯性传感器INS、星载五相机器件、星敏感器SS四个器件自身需要建立误差方程模型来削弱误差的影响并进行器件自身检校，同步相机组几何关系(相机参数和多相机之间几何关系)、相机与低轨卫星质心之间几何关系的检校、相机曝光同步，同时自主定轨定姿系统INS/SS/SLAM/SMNS或GNSS/INS/SS/SLAM/SMNS一体化检校过程中，建立导航中心机制，分析INS与各传感器及载体采之间位置与姿态关系，采用星载系统周期性在轨检校，地面检校只提供初值的技术路线。步骤S1的具体实现途径为：
步骤S11，对星载惯性传感器INS、星敏感器SS、星上GNSS接收机、星载五相机器件(单个相机建立误差模型并检校)自身建立误差方程并进行自身器件误差检校(技术已比较成熟，不再赘余)；
步骤S12，首先对星载五相机器件中的单相机进行检校，然后建立单个相机与星载惯性传感器INS质心之间的几何关系；
单相机检校模型表示为：
Figure BDA0002342744930000101
Figure BDA0002342744930000102
△x＝(x-x0)(k1r2+k2r4+k3r6)+p1(r2+2(x-x0)2)+2p2(x-x0)(y-y0)-b1(x-x0)+b2(y-y0)
△y＝(y-y0)(k1r2+k2r4+k3r6)+2p1(x-x0)(y-y0)+p2(r2+2(y-y0)2)+b1(y-y0)
Figure BDA0002342744930000103
其中，r为像点到像主点距离，x，y为像点坐标；Δx，Δy为坐标改正数；XS，YS，ZS为摄站点坐标，XA，YA，ZA为物点坐标；x0，y0为像主点坐标；f为相机主距；k1、k2、k3为径向畸变参数；p1、p2为偏心畸变参数；b1、b2为面阵内畸变参数。
通过带有相对姿态参数的自检校光束法平差方程建立相机与INS质心之间几何关系：
Figure BDA0002342744930000104
其中，(X,Y,Z)为物点坐标；(xA,yA,-fA)为侧视相机像空间坐标系下的像点坐标，(u,v,w)为INS中心在像空间辅助坐标系中的坐标，(XGNSS,YGNSS,ZGNSS)为卫星接收机天线相位中心坐标，RINS表示
Figure BDA0002342744930000105
构建的正交变换矩阵；Rmis表示影像像空间坐标系到INS坐标系之间的变换矩阵；RΔ为侧视相机与中间垂直相机的相对姿态中角元素得到的旋转矩阵；(XΔ,YΔ,ZΔ)为侧视相机与中间垂直相机的相对姿态线元素；(XINS,YINS,ZINS)表示INS测定的摄站初始线元素值；(X0,Y0,Z0)、(X1,Y1,Z1)表示INS摄站线元素坐标漂移系统误差改正参数；
Figure BDA0002342744930000106
表示惯导测定的摄站初始角元素值；
Figure BDA0002342744930000107
表示INS系统摄站角元素随时间t改变的系统漂移改正参数，t表示INS获取摄站坐标的时间；t0表示参考时间；λ表示比例系数。
令
Figure BDA0002342744930000111
Figure BDA0002342744930000112
R′Δ为各视相机像空间坐标系与INS坐标系角度姿态的转换矩阵；(X′Δ,Y′Δ,Z′Δ)为各视相机像空间坐标系与INS坐标系之间的线元素。
通过该平差模型的法方程求出加密点(特征物点)坐标的改正数、以及其它参数的改正数，最终计算出影像的位置和姿态、加密点的物方坐标。
在步骤S12中，对于卫星影像后方交会，从系统上讲，幅宽决定了系统结构强度，而分辨率则决定了系统观测量精度水平。为了在扩大像幅的同时保证影像分辨率，提出一种多幅同步高分辨率影像绝对定位定姿方案，即在低轨卫星上安装一组五个高分辨率相机，每个相机的像幅很小，只要数公里即可(本方案设计的地面覆盖范围约为4km×4km)，但是分辨率很高，可以达到20cm，每个相机摄影光轴向外展开，在地面的像点可以相100km，相机间的几何关系先行检校确定，这样在多个相机同步摄影的条件下，即可形成只有四角和中心区域有影像而其它区域为空白的“一幅影像”(覆盖地面范围约为100km×100km)，通过“一幅影像”四角和中心摄影区域中的匹配特征点，即可通过影像匹配后方交会的方法确定低轨卫星的绝对位置和姿态。这种多幅同步高分辨率影像匹配的方式，可以同时实现系统的高结构强度和高观测精度。
步骤S13，同步相机曝光时间并进行周期性检校，相机曝光同步属于硬件设计内容，采用统一时间信号源控制多相机同步曝光，由于脉冲信号同步精度为纳秒级而相机快门的同步精度是毫秒级且难以再高，因此存在同步误差。但是这个同步误差将在相机检校时被系统吸收，其残差将主要来之于相机曝光延迟的稳定性，只要相机曝光不要时快时慢，精度能得到保证。但是由于相机曝光延迟存在长周期漂移，系统运行时仍需要对相机进行周期性检校；
步骤S14，自主定轨定姿系统一体化检校，关于五个摄影相机之间的几何关系以及相机和INS、相机和SS质心之间、卫星质心之间的几何关系，将采用星载系统在轨检校，地面检校只提供初值的技术路线。建立导航中心机制，以INS作为导航中心，分析其他传感器及载体与INS之间位置与姿态关系，统一转换到导航中心坐标系下。在平常时期，星载GNSS是可以正常工作的，系统可使用这段时间完成检校工作，这样在GNSS受到压制等原因不能工作的非常时期，系统即可利用INS/SS/SMNS组合实现全自主定轨定姿。
相机与SS质心之间几何关系、相机与卫星质心之间几何关系同相机与INS质心之间几何关系类似，但不需要再如此表达。本方法采用导航中心机制，任何一个传感器均可作为导航中心并建立与相机之间的联系，如上式相机与INS质心之间几何关系建立。以INS为导航中心，由于受加工精度的限制，星敏与惯导系统之间的安装误差常常能达到角分级。而诸如岁差、视差等因素使恒星方向有微小的变化，从而造成星敏感器的测量误差，但是它们所造成的误差是角秒级的。相较而言，星敏安装误差成为限制星敏测量精度的主要因素之一。因此将所有传感器位置与姿态信息统一规划转换到以INS为主的导航中心，并建立与载体之间的关系，即载体质心三轴方向与导航中心三轴方向的旋转矩阵。利用星载惯性传感器INS输出的姿态信息、位置信息以及星敏测量信息构造观测量，建立了卡尔曼滤波模型，实现了星敏安装误差角的标定补偿。具体见INS/SS滤波公式，观测方程或量测方程中包含三种误差源：星载惯性传感器INS的姿态误差、星载惯性传感器INS的位置误差和星敏感器的安装误差，从而得到星敏感器安装误差并进行标定补偿。
考虑星敏感器的安装误差，可将星敏感器沿载体x、y、z三个方向上的安装误差δAi(i＝x,y,z)考虑为随机常值，即
Figure BDA0002342744930000129
以当地地理坐标系(ENU)作为导航坐标系，INS/SS系统状态方程为：
Figure BDA0002342744930000121
Figure BDA0002342744930000122
为状态向量导数，其中状态变量表示为：
Figure BDA0002342744930000123
式中，(φE φN φU)表示星载惯性传感器INS三轴方向东北天ENU姿态误差，(δVEδVN δVU)表示速度误差，(δL δλ δh)表示星载惯性传感器INS位置误差，(εE εN εU)表示惯性器件的陀螺常值漂移，
Figure BDA0002342744930000124
表示惯性传感器的加速度计零偏，(δAx δAy δAz)表示星敏感器安装误差；矩阵
Figure BDA0002342744930000125
Figure BDA0002342744930000126
表示载体坐标系到导航坐标系的转换矩阵为，矩阵F为系数矩阵，矩阵
Figure BDA0002342744930000127
W中wεx，wεy，wεz和
Figure BDA0002342744930000128
分别为陀螺和加速计的零均值随机白噪声。
步骤S2，当地理特征点坐标未知时，使用GNSS/INS/SS/SLAM或INS/SS/SLAM算法求解卫星前后位移量和姿态变化，随着特征点地理坐标求解得越来越多不断丰富全球高精度时相不变地理特征点库，INS/SS/SLAM算法就逐渐演化成INS/SS/SMNS算法而能求解出卫星的高精度空间位置和姿态了。在系统运行前期，根据控制点数量及导航卫星信号是否可用而采用相应的定轨定姿方法，初步形成地理特征点库并不断更新、完善全球地理特征点库；在系统运行中期，根据控制点数量及导航卫星信号是否可用而采用相应的定轨定姿方法，在前期运行基础上逐步建立高精度时相不变地理特征点库，点库覆盖全球范围不断扩大，点库精度不断提升；在系统运行后期，根据控制点数量及导航卫星信号是否可用而采用相应的定轨定姿方法，系统运行到达后期，基本建立与完善高精度时相不变全球地理特征点库，特征点库可遍布全球七大洲和海洋中的岛屿；步骤S2的具体实现途径为：
步骤S21，在系统运行前期，系统在实现定轨定姿的同时初步形成地理特征点库并不断更新、完善全球地理特征点库，即边测边成库，系统运行前期对建立时相不变特征点库贡献较小。系统运行流程分四种情况：1)正常时期，有控制点区域；2)非常时期，有控制点区域；3)正常时期，无控制点区域；4)非常时期，无控制点区域。在正常时期，有控制点区域分四种情况：1a)当地面控制点较多(单张影像上的控制点数目大于M1个)时，采用单片后方交会辅助GNSS/INS/SS或INS/SS进行一体化定轨定姿；1b)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较多(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目大于M3个)，采用GNSS/INS/SS或INS/SS辅助光束法区域网平差；1c)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较少(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目小于M4个)，采用GNSS/INS/SS或INS/SS辅助带相对姿态参数的光束法区域网平差；1d)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目小于M5个)，采用基于GNSS/INS/SS或INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿即将短时间的INS差值作为影像相对姿态的真值，采取N张与N张影像相固连后进行匹配，然后进行GNSS/INS/SS或INS/SS辅助光束法区域网平差；
在非常时期(GNSS不可用)，有控制点区域分四种情况：2a)当地面控制点较多(单张影像上的控制点数目大于M1个)时，采用单片后方交会辅助INS/SS进行一体化定轨定姿；2b)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较多(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目大于M3个)，采用INS/SS辅助光束法区域网平差；2c)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较少(同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目小于M4个)，采用INS/SS辅助带相对姿态参数的光束法区域网平差；2d)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目小于M5个)，采用基于INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿即将短时间的INS差值作为影像相对姿态的真值，采取N张与N张影像相固连后进行匹配，然后进行INS/SS辅助光束法区域网平差；
在正常时期，无控制点区域分两种情况：3a)当SLAM可用时采用GNSS/INS/SS/SLAM或INS/SS/SLAM进行一体化定轨定姿并建立全球地理特征点库与不断更新全球地理特征点库；3b)当匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目少于M6个)SLAM不可用时，采用基于GNSS/INS/SS或INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿(在一个短时期内，影像之间的相对位置和相对姿态认为已知，形成“时间连续空间分离影像”)；
在非常时期，无控制点区域分两种情况：4a)当SLAM可用时采用INS/SS/SLAM进行一体化定轨定姿并建立全球地理特征点库与不断更新全球地理特征点库；4b)当匹配特征点稀少(在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目少于M6个)SLAM不可用时，采用基于INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿；
如图1所示为系统运行前期：a1.系统运行第一圈，采用黑色线表示，随着卫星设计运行轨迹运行，所测地理特征点精度由高到低不断衰减，直到精度最低点，在接近中国境内布设的控制点区域时精度又有所提高，即精度最低点不是一圈中闭合的最后一个点；
b1.系统运行第二圈，采用灰色线表示，卫星运行轨迹相同(为了展示效果画的不同，画为外圈，实际上轨迹相同)，在第一圈的基础上，全球地理特征点库区域有所更新，更新区域为接近已有控制点区域的附近，所测地理特征点精度由高到低不断衰减，直到精度最低点，在接近已有全球地理特征点库区域时精度又有所提高，此时精度最低点向前推移；
c1.循环此过程，使得已有全球地理特征点库区域不断扩大，精度最低点不断向前推移……
步骤S22，在系统运行中期系统运行流程与系统运行前期四种情况相同(不再赘余)，此时在前期运行基础上逐步建立高精度时相不变地理特征点库，点库覆盖全球范围不断扩大，点库精度不断提升。其中提取时相不变特征点，由于地面显著特征点的描述子，采用的是特征点附近纹理的梯度直方图，然而随着时间推移和季节变化，有些地物纹理梯度强度甚至方向的变化，可能导致匹配失败。采用提取时相不变特征点，即通过同一地区不同时期的影像进行特征提取和匹配，对不同期成功匹配的特征点和失配特征点通过机器学习方法进行分类，建立时相不变特征点训练库，对提取的特征点去除非时相不变特征点，包括建立地面显著特征点库阶段和定位影像阶段。采用梯度强度和方向(左右方向)不敏感描述子，设计分段欧氏距离进行描述子相似度计算，减缓强度变化带来的影响；将梯度方向从0-360度，规划到0-180度，去除梯度方向(左右)发生变化引起的失配问题。
如图2所示为系统运行中期：a2.系统运行到达中期之后，已经建立了约半数的全球地理特征点库，且点库精度不断提高，从高到较低衰减，较低区域不断缩小；
b2.循环此过程，使得已有全球地理特征点库区域不断扩大，精度最低点不断向前推移，已有点库精度持续提高……
步骤S23，系统运行后期系统运行流程与系统运行前期、中期四种情况相同(不再赘余)，系统运行到达后期，基本建立与完善高精度时相不变全球地理特征点库，特征点库可遍布全球七大洲和海洋中的岛屿；
如图3所示为系统运行后期：a3.系统运行到达后期，建立高精度时相不变全球地理特征点库，特征点库可遍布全球七大洲和海洋中的岛屿；
b3.基本实现基于非导航卫星信号的低轨卫星一体化自主定轨定姿。
步骤S2中提到的组合定轨定姿方式为：
采用联邦滤波理论，旨在提供容错组合导航系统，以导航信息全面、输出速率高、可靠性绝对保证的INS作为公共参考系统，与其余子系统两两组合，形成若干个子滤波器。各子滤波器并行运行，获得建立在子滤波器局部量测基础上的局部最优估计，这些局部最优估计在主滤波器内按融合算法合成，获得建立在所有量测基础上的全局估计，从而提高整个系统的可靠性，得到具有高自主、高可靠性的全局次优结果。
相对于松耦合INS/SS/SMNS组合模式，紧耦合一方面系统中SMNS可以充分利用INS提供的位置和姿态等辅助信息，对实时图进行畸变校正，提高配准精度及抗干扰能力，另一方面SMNS位置和速度测量结果可以直接送入滤波器，修正INS累积误差。
基于惯导系统的误差模型，建立INS/SS组合导航系统的状态方程，主要有姿态误差方程、速度误差方程和位置误差方程，其状态变量包括数学平台失准角、速度误差、位置误差以及惯性器件的陀螺常值漂移和加速度计零偏。以当地地理坐标系(ENU)作为导航坐标系，建立INS误差模型，则系统状态方程为：
Figure BDA0002342744930000151
状态变量：
Figure BDA0002342744930000152
式中，矩阵
Figure BDA0002342744930000161
矩阵F为系数矩阵，矩阵
Figure BDA0002342744930000162
W中wεx，wεy，wεz和
Figure BDA0002342744930000163
分别为陀螺和加速计的零均值随机白噪声。
定义导航坐标系下，载体坐标系到导航坐标系的转换矩阵为
Figure BDA0002342744930000164
导航坐标系到数学平台坐标系的转换矩阵为
Figure BDA0002342744930000165
载体坐标系到数学平台坐标系的转换矩阵为
Figure BDA0002342744930000166
载体坐标系、导航坐标系和数学平台坐标系三者之间的关系为：
Figure BDA0002342744930000167
Figure BDA0002342744930000168
惯导系统和星敏感器均可以输出载体到导航坐标系的姿态角，其中星敏感器输出的姿态矩阵为经过转化后的载体坐标系到导航坐标系的姿态矩阵，而惯导系统输出的姿态矩阵为载体坐标系到递推数学平台计算坐标系的转换矩阵。定义INS通过捷联惯导数学平台解算得到俯仰角P1、横滚角R1、航向角Y1。星敏感器测得俯仰角P2、横滚角R2、航向角Y2。将两者相减得到三轴姿态误差角为：
Figure BDA0002342744930000169
将三轴误差姿态角转换到数学平台坐标系，从而求得失准角姿态矩阵。将惯导系统的姿态输出与星敏感器测量的姿态信息差值作为量测方程的观测量，则观测方程Z1＝H1X1+V1可具体表示为：
Figure BDA00023427449300001610
其中[wx wy wz]T为测量噪声V的零均值高斯白噪声，测量矩阵
Figure BDA00023427449300001611
中的元素可从星敏感器测量输出的姿态信息计算获得。
INS/SMNS量测方程可表示为：
Figure BDA00023427449300001612
式(7)中，V2为图像量测噪声。
则有INS/SS/SMNS组合系统量测方程为：
Figure BDA0002342744930000171
GNSS/INS量测方程为：
Figure BDA0002342744930000172
式(9)中，
Figure BDA0002342744930000173
分别代表INS东北天方向速度，LINS、λINS、HINS代表INS纬度、经度和高度，同理GNSS上标代表GNSS卫星相应值，而Rm为子午面曲率半径；Rn为卯酉圈曲率半径。
正常时期，可进行GNSS/INS/SS/SMNS进行定轨定姿，量测方程为：
Figure BDA0002342744930000174
综上，卫星运行初期，在正常时期可以采用GNSS/INS/SS/SLAM或INS/SS/SLAM进行定轨定姿，而导航卫星信号GNSS不作为必须手段；在非常时期或GNSS失效依然可以采用INS/SS/SLAM进行定轨定姿。而当条件限制不能进行SLAM时，采用INS/SS或GNSS/INS/SS进行定轨定姿态(组合方式在此不再赘余)。
当卫星长期运行，建立丰富的全球地理特征点库之后，正常时期可采用GNSS/INS/SS/SMNS或INS/SS/SMNS，非常时期可采用INS/SS/SMNS或INS/SS。当SMNS不可用，正常时期可采用GNSS/INS/SS或INS/SS，非常时期可采用INS/SS。
步骤S3，形成全球高精度时相不变地理特征点库，实现基于GNSS/INS/SS/SLAM/SMNS或INS/SS/SLAM/SMNS的自主定轨定姿。可利用基于非导航卫星信号的INS/SS/SMNS高精度全自主定轨定姿技术完成低轨卫星实时高精度一体化定轨定姿。
步骤S3的具体实现途径为：
步骤S31，逐步提高特征点的地理坐标精度，在SLAM工作期间，利用低轨卫星飞行路径循环往复的特点，即进行全球测图，逐步丰富直至完善遍布全球的特征点库，而在星载GNSS正常工作期间，还可以利用GNSS/INS/SS组合定位定姿来提高遥感平台精度。从而实现全球高精度时相不变地理特征点库。
步骤S32，INS/SS/SLAM算法最终演化成INS/SS/SMNS算法求解出卫星的高精度空间位置和姿态。形成高精度时相不变全球地理特征点库，实现基于GNSS/INS/SS/SLAM/SMNS或INS/SS/SLAM/SMNS的自主定轨定姿方法及系统。可利用基于非导航卫星信号的INS/SS/SMNS高精度全自主定轨定姿技术完成低轨卫星实时高精度一体化定轨定姿方法及系统。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (8)

1.一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，实现自主定轨定姿系统INS/SS/SLAM/SMNS或GNSS/INS/SS/SLAM/SMNS的一体化检校，具体包括如下子步骤；
步骤S11，对星上GNSS接收机、星载惯性传感器INS、星载五镜头相机Cameras、星敏感器SS四个器件建立误差方程并进行自身器件误差检校；
步骤S12，实现相机参数和多相机之间几何关系的在线检校；
步骤S13，同步相机曝光时间并进行周期性检校；
步骤S14，建立导航中心机制，以INS作为导航中心，分析GNSS、Cameras、SS、载体质心与INS之间位置与姿态关系，统一转换到导航中心坐标系下；
步骤S2，系统在实现定轨定姿的同时形成地理特征点库并不断更新、完善全球地理特征点库，即边测边成库，从而不断更新高精度时相不变地理特征点库；针对自主定轨定姿系统运行的前期、中期、后期，分别将系统运行流程分成以下四种情况：1)正常时期，有控制点区域；2)非常时期，有控制点区域；3)正常时期，无控制点区域；4)非常时期，无控制点区域；针对不同的情况，利用系统中不同的传感器器件组合求解卫星的高精度空间位置和姿态；
步骤S3，利用基于非导航卫星信号的自主定轨定姿系统完成低轨卫星实时高精度一体化定轨定姿。
2.如权利要求1所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：步骤S12的具体实现方式如下，
单相机检校模型表示为：
Figure FDA0002342744920000011
Figure FDA0002342744920000012
△x＝(x-x0)(k1r2+k2r4+k3r6)+p1(r2+2(x-x0)2)+2p2(x-x0)(y-y0)-b1(x-x0)+b2(y-y0)
△y＝(y-y0)(k1r2+k2r4+k3r6)+2p1(x-x0)(y-y0)+p2(r2+2(y-y0)2)+b1(y-y0)
其中，r为像点到像主点距离，x，y为像点坐标；Δx，Δy为坐标改正数；XS，YS，ZS为摄站点坐标，XA，YA，ZA为物点坐标；x0，y0为像主点；f为相机主距；k1、k2、k3为径向畸变参数；p1、p2为偏心畸变参数；b1、b2为面阵内畸变参数；
通过带有相对姿态参数的自检校光束法平差方程建立相机与INS质心之间几何关系：
Figure FDA0002342744920000021
其中，(X,Y,Z)为物点坐标；(xA,yA,-fA)为侧视相机像空间坐标系下的像点坐标，(u,v,w)为INS中心在像空间辅助坐标系中的坐标，(XGNSS,YGNSS,ZGNSS)为卫星接收机天线相位中心坐标，RINS表示
Figure FDA0002342744920000022
构建的正交变换矩阵；Rmis表示影像像空间坐标系到INS坐标系之间的变换矩阵；RΔ为侧视相机与中间垂直相机的相对姿态中角元素得到的旋转矩阵；(XΔ,YΔ,ZΔ)为侧视相机与中间垂直相机的相对姿态线元素；(XINS,YINS,ZINS)表示INS测定的摄站初始线元素值；(X0,Y0,Z0)、(X1,Y1,Z1)表示INS摄站线元素坐标漂移系统误差改正参数；
Figure FDA0002342744920000023
表示惯导测定的摄站初始角元素值；
Figure FDA0002342744920000024
表示INS系统摄站角元素随时间t改变的系统漂移改正参数，t表示INS获取摄站坐标的时间；t0表示参考时间；λ表示比例系数；
令
Figure FDA0002342744920000025
Figure FDA0002342744920000026
R′Δ为各视相机像空间坐标系与INS坐标系角度姿态的转换矩阵；(X′Δ,Y′Δ,Z′Δ)为各视相机像空间坐标系与INS坐标系之间的线元素；
通过该平差模型的法方程求出加密点坐标的改正数、以及其它参数的改正数，最终计算出影像的位置和姿态、加密点的物方坐标。
3.如权利要求1所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：步骤S2中针对1)正常时期，有控制点区域，分以下四种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：1a)当地面控制点较多时，即单张影像上的控制点数目大于M1个，采用单片后方交会辅助GNSS/INS/SS或INS/SS进行一体化定轨定姿；1b)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较多，即同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目大于M3个，采用GNSS/INS/SS或INS/SS辅助光束法区域网平差；1c)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较少，即同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目小于M4个，采用GNSS/INS/SS或INS/SS辅助带相对姿态参数的光束法区域网平差；1d)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点稀少，即在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目小于M5个，采用基于GNSS/INS/SS或INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿即将短时间的INS差值作为影像相对姿态的真值，采取N张与N张影像相固连后进行匹配，然后进行GNSS/INS/SS或INS/SS辅助光束法区域网平差。
4.如权利要求1所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：步骤S2中针对2)非常时期，GNSS不可用，有控制点区域，分以下四种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：2a)当地面控制点较多时，即单张影像上的控制点数目大于M1个，采用单片后方交会辅助INS/SS进行一体化定轨定姿；2b)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较多，即同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目大于M3个，采用INS/SS辅助光束法区域网平差；2c)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点较少，即同一视角相机的连续两张影像上的匹配特征点数目小于M4个，采用INS/SS辅助带相对姿态参数的光束法区域网平差；2d)当地面控制点少于M2个，若匹配特征点稀少，即在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目小于M5个，采用基于INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿即将短时间的INS差值作为影像相对姿态的真值，采取N张与N张影像相固连后进行匹配，然后进行INS/SS辅助光束法区域网平差。
5.如权利要求1所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：步骤S2中针对3)正常时期，无控制点区域，分两种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：3a)当SLAM可用时采用GNSS/INS/SS/SLAM或INS/SS/SLAM进行一体化定轨定姿并建立全球地理特征点库与不断更新全球地理特征点库；3b)当匹配特征点稀少，即在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目少于M6个，SLAM不可用时，采用基于GNSS/INS/SS或INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿，在一个短时期内，影像之间的相对位置和相对姿态认为已知，形成“时间连续空间分离影像”。
6.如权利要求1所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：步骤S2中针对4)非常时期，无控制点区域，分两种情况求解卫星的高精度空间位置和姿态：4a)当SLAM可用时采用INS/SS/SLAM进行一体化定轨定姿并建立全球地理特征点库与不断更新全球地理特征点库；4b)当匹配特征点稀少，即在同一摄站的5张影像上的匹配特征点总数目少于M6个，SLAM不可用时，采用基于INS/SS的INS辅助连续序贯影像联合定位定姿。
7.如权利要求3-6任一权利要求所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：采用INS/SS进行一体化定轨定姿的具体实现方式如下，
建立INS/SS组合导航系统的状态方程，包括：姿态误差方程、速度误差方程和位置误差方程，其状态变量包括数学平台失准角、速度误差、位置误差以及惯性器件的陀螺常值漂移和加速度计零偏；以当地地理坐标系ENU作为导航坐标系，建立INS误差模型，则系统状态方程为：
Figure FDA0002342744920000041
状态变量：
Figure FDA0002342744920000042
式中，(φE φN φU)表示星载惯性传感器INS三轴方向东北天ENU姿态误差，(δVE δVN δVU)表示速度误差，(δL δλ δh)表示星载惯性传感器INS位置误差，(εE εN εU)表示惯性器件的陀螺常值漂移，
Figure FDA0002342744920000043
表示惯性传感器的加速度计零偏，(δAx δAy δAz)表示星敏感器安装误差；矩阵
Figure FDA0002342744920000044
Figure FDA0002342744920000045
表示载体坐标系到导航坐标系的转换矩阵为，矩阵F为系数矩阵，矩阵
Figure FDA0002342744920000046
W中wεx，wεy，wεz和
Figure FDA0002342744920000047
分别为陀螺和加速计的零均值随机白噪声；
定义导航坐标系下，载体坐标系到导航坐标系的转换矩阵为
Figure FDA0002342744920000048
导航坐标系到数学平台坐标系的转换矩阵为
Figure FDA0002342744920000049
载体坐标系到数学平台坐标系的转换矩阵为
Figure FDA00023427449200000410
载体坐标系、导航坐标系和数学平台坐标系三者之间的关系为：
Figure FDA00023427449200000411
Figure FDA00023427449200000412
惯导系统和星敏感器均输出载体到导航坐标系的姿态角，其中星敏感器输出的姿态矩阵为经过转化后的载体坐标系到导航坐标系的姿态矩阵，而惯导系统输出的姿态矩阵为载体坐标系到递推数学平台计算坐标系的转换矩阵；定义INS通过捷联惯导数学平台解算得到俯仰角P1、横滚角R1、航向角Y1，星敏感器测得俯仰角P2、横滚角R2、航向角Y2，将两者相减得到三轴姿态误差角为：
Figure FDA0002342744920000051
将三轴误差姿态角转换到数学平台坐标系，从而求得失准角姿态矩阵，将惯导系统的姿态输出与星敏感器测量的姿态信息差值作为量测方程的观测量，则观测方程Z1＝H1X+V1具体表示为：
Figure FDA0002342744920000052
其中[wx wy wz]T为测量噪声V的零均值高斯白噪声，测量矩阵
Figure FDA0002342744920000053
中的元素从星敏感器测量输出的姿态信息计算获得。
8.如权利要求3-6任一权利要求所述的一种基于非导航卫星信号的低轨卫星自主定轨定姿方法，其特征在于：M1的取值为4，M2的取值为3，M3的取值为12～15，M4的取值为12～15，M5的取值为5～10，M6的取值为5～10。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111929719A (zh) * 2020-07-16 2020-11-13 中国科学院微小卫星创新研究院 低轨科学卫星全球捷联系统及方法
CN112929104A (zh) * 2021-01-02 2021-06-08 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 高低轨同频共存卫星通信系统的共线干扰估计方法
CN112927294A (zh) * 2021-01-27 2021-06-08 浙江大学 一种基于单敏感器的卫星定轨定姿方法
CN113008243A (zh) * 2021-02-23 2021-06-22 重庆两江卫星移动通信有限公司 一种低轨卫星星座自主定轨方法及系统
CN113298713A (zh) * 2021-05-24 2021-08-24 北京市遥感信息研究所 一种抗云干扰的在轨快速配准方法
CN113777635A (zh) * 2021-08-06 2021-12-10 香港理工大学深圳研究院 一种全球导航卫星数据校准方法、装置、终端及存储介质
CN118519176A (zh) * 2024-05-15 2024-08-20 中国人民解放军32021部队 一种导航卫星半自主运行星座整体旋转控制方法及装置

Families Citing this family (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112906573B (zh) * 2021-02-10 2022-06-28 北京理工大学 基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法
CN112884342B (zh) * 2021-03-10 2024-03-12 陕西九州遥感信息技术有限公司 一种水色卫星大气层顶辐射产品质量评价与交叉定标方法
CN113310487B (zh) * 2021-05-25 2022-11-04 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种面向地面移动机器人的组合导航方法和装置
CN113536485B (zh) * 2021-07-20 2022-12-06 中国科学院西安光学精密机械研究所 电离层成像探测器图像地理坐标解算方法
CN113641949B (zh) * 2021-08-05 2023-03-28 中国西安卫星测控中心 一种地球同步转移段轨道根数高精度拟合方法
CN113724337B (zh) * 2021-08-30 2024-02-23 合肥工业大学 一种无需依赖云台角度的相机动态外参标定方法及装置
CN113900124B (zh) * 2021-09-27 2024-07-26 武汉大学 光学遥感卫星自主几何定标成像规划方法及系统
CN113900123B (zh) * 2021-09-27 2024-07-26 武汉大学 一种基于rpc的面阵成像遥感卫星在轨几何定标方法及系统
CN113830333B (zh) * 2021-10-11 2023-10-03 北京理工大学 一种抛物面体制星载sar场景匹配模式卫星控制方法
CN114200396B (zh) * 2021-11-01 2024-10-01 中国人民解放军91977部队 一种不依靠卫星导航技术的系留无人机光电定位系统
CN114370866B (zh) * 2021-11-23 2024-01-30 上海航天控制技术研究所 一种星敏感器主点和主距测量系统及方法
CN114140540B (zh) * 2021-12-06 2024-07-19 长光卫星技术股份有限公司 一种基于图像控制点的遥感卫星星敏感器安装标定方法
CN114399652B (zh) * 2021-12-20 2022-09-02 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 基于雷达图智能匹配的多指标体系geo卫星轨位选取方法
CN114282166B (zh) * 2021-12-22 2024-04-19 中国西安卫星测控中心 基于环境函数矩阵的卫星经度计算方法、变轨判别方法
CN114241010B (zh) * 2021-12-23 2024-09-03 青岛科技大学 一种融合三维点云与图像特征点匹配的着陆器导航方法
CN114440885B (zh) * 2021-12-24 2023-10-13 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种静止轨道遥感卫星定位方法及装置
CN114663492B (zh) * 2022-02-16 2024-02-09 西北工业大学 一种利用事件相机作为星敏感器的飞行器姿态确定方法
CN114913230B (zh) * 2022-05-13 2024-09-20 哈尔滨工业大学 绕飞背景下多种类空间目标姿态信息识别方法
CN114838740B (zh) * 2022-05-20 2024-04-26 北京市遥感信息研究所 一种考虑不同经纬度区域的卫星图像几何定标方法
CN114897971B (zh) * 2022-05-20 2024-04-26 北京市遥感信息研究所 一种考虑不同地方时的卫星图像定位处理方法
CN115147313B (zh) * 2022-09-01 2022-12-30 中国科学院空天信息创新研究院 椭圆轨道遥感图像的几何校正方法、装置、设备及介质
CN115451803B (zh) * 2022-09-19 2024-08-02 福州大学 基于gnss与测量机器人融合的水闸实时监测预警方法
CN115441920B (zh) * 2022-11-09 2023-02-21 长沙北斗产业安全技术研究院股份有限公司 一种现场可扩展的天线阵列波束成形方法及系统
CN116105699B (zh) * 2022-12-20 2024-03-22 中国铁路设计集团有限公司 一种多模式精密搭接的轨道精测方法
CN116026342B (zh) * 2023-03-29 2023-08-18 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于集群弹性分散的空间目标位姿测量方法
CN116225042B (zh) * 2023-05-05 2023-08-01 中国西安卫星测控中心 航天器姿态控制基准演化计算方法
CN116540286B (zh) * 2023-07-06 2023-08-29 中国科学院空天信息创新研究院 基于非完整性约束的多源鲁棒融合定位方法
CN116953729B (zh) * 2023-09-21 2023-12-22 成都恪赛科技有限公司 一种卫星跟踪方法、存储介质及动中通设备
CN117008155B (zh) * 2023-10-07 2024-01-23 中国科学院国家授时中心 一种改善低轨卫星在轨单点定位轨道精度的方法及装置
CN117010094B (zh) * 2023-10-08 2023-12-19 上海航天空间技术有限公司 卫星结构有限元模型单机批量建模方法及系统
CN117176241B (zh) * 2023-11-02 2024-01-09 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种低轨卫星互联网星座多功能高效集成系统
CN117495933B (zh) * 2024-01-02 2024-03-12 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 基于视差修正的光电望远镜外挂镜头图像实时配准方法
CN117668575B (zh) * 2024-01-31 2024-05-28 利亚德智慧科技集团有限公司 光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质
CN118067401B (zh) * 2024-04-19 2024-06-25 哈尔滨工业大学 一种霍尔推进器与阴极耦合状态在轨成像监测装置及方法
CN118112624B (zh) * 2024-04-25 2024-07-23 江西省军民融合研究院 一种基于北斗定位的无人机位置通信方法及系统
CN118473584B (zh) * 2024-07-15 2024-09-24 山东科技大学 一种基于机载激光雷达系统时延设计的时间同步方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008038919A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Electronics And Telecommunications Research Institute Precise orbit determination system and method using gps data and galileo data
CN105973232A (zh) * 2016-07-19 2016-09-28 上海航天控制技术研究所 低轨卫星星座自主导航方法及其系统
CN107014399A (zh) * 2017-04-25 2017-08-04 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 一种星载光学相机‑激光测距仪组合系统联合检校方法
CN108871348A (zh) * 2018-05-08 2018-11-23 中国人民解放军国防科技大学 一种利用天基可见光相机的低轨卫星自主定轨方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008038919A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Electronics And Telecommunications Research Institute Precise orbit determination system and method using gps data and galileo data
CN105973232A (zh) * 2016-07-19 2016-09-28 上海航天控制技术研究所 低轨卫星星座自主导航方法及其系统
CN107014399A (zh) * 2017-04-25 2017-08-04 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 一种星载光学相机‑激光测距仪组合系统联合检校方法
CN108871348A (zh) * 2018-05-08 2018-11-23 中国人民解放军国防科技大学 一种利用天基可见光相机的低轨卫星自主定轨方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
季玮 等: ""卫星天文导航自主定轨精度及误差分析"", 《电子设计工程》 *
潘晓刚 等: ""基于双星定位系统和星敏感器的低轨卫星自主定轨方法研究"", 《飞行器测控学报》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111929719A (zh) * 2020-07-16 2020-11-13 中国科学院微小卫星创新研究院 低轨科学卫星全球捷联系统及方法
CN112929104A (zh) * 2021-01-02 2021-06-08 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 高低轨同频共存卫星通信系统的共线干扰估计方法
CN112927294A (zh) * 2021-01-27 2021-06-08 浙江大学 一种基于单敏感器的卫星定轨定姿方法
CN112927294B (zh) * 2021-01-27 2022-06-10 浙江大学 一种基于单敏感器的卫星定轨定姿方法
CN113008243A (zh) * 2021-02-23 2021-06-22 重庆两江卫星移动通信有限公司 一种低轨卫星星座自主定轨方法及系统
CN113008243B (zh) * 2021-02-23 2024-03-19 重庆两江卫星移动通信有限公司 一种低轨卫星星座自主定轨方法及系统
CN113298713A (zh) * 2021-05-24 2021-08-24 北京市遥感信息研究所 一种抗云干扰的在轨快速配准方法
CN113777635A (zh) * 2021-08-06 2021-12-10 香港理工大学深圳研究院 一种全球导航卫星数据校准方法、装置、终端及存储介质
CN113777635B (zh) * 2021-08-06 2023-11-03 香港理工大学深圳研究院 一种全球导航卫星数据校准方法、装置、终端及存储介质
CN118519176A (zh) * 2024-05-15 2024-08-20 中国人民解放军32021部队 一种导航卫星半自主运行星座整体旋转控制方法及装置

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Hutton et al. 10 years of direct georeferencing for airborne photogrammetry
Ekaso Accuracy Assessment of real-time kinematics (RTK) measurement on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing

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