CN111522036B - 星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法，由于星上处理能力的限制，北斗卫星采用分布式算法实现星间链路自主定轨。由于分布式定轨算法只能得到局部次优解，为进一步提升北斗卫星自主导航算法精度，本发明对北斗卫星整网集中式定轨算法在轨实现方法开展研究。设计了基于推广卡尔曼滤波算法的整网集中式定轨算法，并设计了算法的在轨实现流程。最终利用北斗卫星星上使用的龙芯1E300处理器对算法精度及工程可行性进行了评估。仿真结果表明，整网集中式算法精度优于分布式导航算法。且通过在龙芯1E300处理器上仿真验证可知，集中式导航算法已具备星上使用条件。

Description

星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术领域，特别涉及一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法。
背景技术
新一代北斗三号卫星将于2020年全面建成，为全球提供导航服务。相比于上一代北斗二号卫星，新一代北斗三号卫星均增加有星间链路载荷，以实现北斗导航星座中双星间的测距与通信。与GPS卫星采用的UHF链路不同，北斗卫星采用的为Ka星间链路。相比于UHF链路，Ka链路建链速度更快，抗干扰能力更强，是一种性能更为优越的星间链路设计。基于Ka星间链路的星间测距及通信能力，新一代北斗卫星均设计有卫星自主导航功能。通过实时采集星间、星地双向测距信息，可实现对卫星动力学预报轨道的修正，进而实现卫星自主导航。但与GPS卫星一样，北斗卫星也采用分布式算法以实现卫星星间测距自主导航。在分布式算法中，算法只获取与本星相关的星间测距值，仅根据星间测距值确定自身导航状态。由于分布式算法是以假设解耦为前提的，其精度将不可避免地遭受损失。
与分布式算法估计方法不同，集中式算法是采集整网卫星星间测距信息，并基于测距信息确定所有星座卫星的导航信息，可得到全局最优解。因而，从统计学角度分析，集中式算法精度远优于分布式算法。地面即是通过集中式批处理算法实现卫星轨道的精密确定。近年来，本领域技术人员均探讨了集中式导航算法的在轨实现方法。例如，为降低集中式自主定轨算法的计算量，提出了一种以长期预报星历为基础，利用观测信息实时修正广播星历变量的集中式自主定轨方法。再比如，提出了一种快速、稳定的运动学集中式定轨算法。该算法不基于轨道动力学模型，利用高阶多项式对真实轨道与长期预报星历的差异进行描述。上述虽分别设计了星上可用的集中式导航算法。但均以星上处理能力受限为前提，将算法进行了相应的简化。而随着北斗三号卫星在星载计算机和星间通信技术的突破，Ka星间链路可以实现卫星与卫星之间100k的通信速率，而星上使用的龙芯1E300处理器的峰值频率为200MHz，内存为512M。
发明内容
本发明的目的在于提供一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法，以解决现有的北斗卫星星座自主集中式导航算法因为星上处理能力受限被简化的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统包括分布于各个子卫星上的信息采集模块、承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块，其中：
所述信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；
所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入所述主卫星中；
所述集中式导航算法及可行性验证模块包括星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：
所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；
所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；
所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；
所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；
所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估。
可选的，在所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统中，所述轨道预报算法模块建立所述卫星动力学模型，并根据所述卫星动力学模型生成卫星外推轨道，所述卫星动力学模型模块将所述卫星外推轨道发送至所述星间测距观测模型生成模块；
所述星间测距观测模型生成模块将所述外推轨道作为一步预报；
所述卫星动力学模型模块还用于建立轨道状态转移矩阵预报模型，并将所述轨道状态转移矩阵预报模型发送至所述星间测距观测模型生成模块。
可选的，在所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统中，所述卫星动力学模型由公式(1)表示：
Figure BDA0002474740590000031
其中，
Figure BDA0002474740590000032
为卫星在惯性坐标系中的位置矢量；
Figure BDA0002474740590000033
为卫星在惯性坐标系中的速度矢量；
Figure BDA0002474740590000034
为卫星受各种作用力而产生的加速度。
可选的，在所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统中，所述星间双向测距信息由公式(2)表示：
Figure BDA0002474740590000035
其中，ρAB为卫星A发B收的星间距离测量值，ρBA为卫星B发A收的星间距离测量值，
Figure BDA0002474740590000036
与
Figure BDA0002474740590000037
为星间测距理论值，δtA为卫星A钟差，δtB为卫星B钟差；dErrAB与dErrBA为星间测量误差，所述星间测量误差包括收发时延误差、相位中心偏差、相对论效应误差，以及电离层延迟误差；
由公式(2)计算所述观测量，所述观测量由公式(3)表示：
Figure BDA0002474740590000038
根据所述观测量与两个卫星的位置关系，以及两个卫星的速度信息关系，得到公式(4)：
Figure BDA0002474740590000039
其中，
Figure BDA00024747405900000310
为卫星A的位置向量，
Figure BDA00024747405900000311
为卫星B的位置向量；
将公式(4)右式进行一阶泰勒公式展开，得到所述观测方程，所述观测方程由公式(5)表示：
Figure BDA0002474740590000041
其中，
Figure BDA0002474740590000042
为卫星A的预报位置矢量，
Figure BDA0002474740590000043
为卫星B的预报位置矢量，
Figure BDA0002474740590000044
为卫星A的一阶位置信息改正量，
Figure BDA0002474740590000045
为卫星B的一阶位置信息改正量，disAB为卫星A与卫星B之间的轨道预报距离，计算方法如公式(6)所示；
Figure BDA0002474740590000046
可选的，在所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统中，所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息包括：
设定：
Figure BDA0002474740590000047
所述扩展卡尔曼滤波过程由式(7)～(14)表示：
初始化：
Figure BDA0002474740590000048
状态评估：
Figure BDA0002474740590000049
Figure BDA00024747405900000410
Figure BDA00024747405900000411
测量更新：
Figure BDA00024747405900000412
Figure BDA00024747405900000413
Figure BDA00024747405900000414
Figure BDA00024747405900000415
其中，Xk，Xk+1表示第k，k+1时刻卫星轨道滤波更新结果；
Figure BDA00024747405900000416
为基于Xk得到的第k+1时刻的轨道预报信息，Φk,k+1为k时刻到k+1时刻的轨道状态转移矩阵，H为观测方程中观测矩阵，P为状态协方差矩阵，Z为算法观测量，Q为过程噪声协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵。
可选的，在所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统中，所述集中式导航算法及可行性验证模块承载于所述主卫星的星上处理器中；
所述主卫星的星上处理器的峰值频率为200MHz，内存为512M。
可选的，在所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统中，所述集中式导航算法及可行性验证模块根据所述北斗星座的卫星运行特点，构建24颗北斗MEO星座卫星仿真轨道；
所述集中式导航算法及可行性验证模块设置仿真周期为30天，星间测距周期为5分钟，星间测距精度为0.1米；
所述集中式导航算法及可行性验证模块设置整网卫星单星平均链路数为8条；
在一个所述星间测距周期内，所述地面锚固站与4颗在轨卫星建链；
所述集中式自主导航算法注入于所述主卫星的星上处理器上运行，以评估算法周期内所需时间。
本发明还提供了一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法包括：
分布于各个子卫星上的信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；
所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入所述主卫星中；
承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块建立星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：
所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；
所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；
所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；
所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；
所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估。
在本发明提供的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法中，通过将推广卡尔曼滤波算法代替地面传统的批处理算法，并合理设计算法工程实现流程，使集中式导航算法具备了星上使用条件，实现了集中式导航算法的在轨使用；本发明不但建立了算法设计方法，还对算法的在轨实现流程进行了设计，充分评估了集中式导航算法的应用可行性，克服了现有技术中星载处理器数据处理能力限制制约星上使用全星座自主导航算法的缺陷。
本发明选择扩展卡尔曼滤波算法估计方法，实现了集中式导航算法的星上使用，避免一般情况下在地面采用集中式导航算法计算导航星座各星精密轨道时采用最小二乘批处理估计方法，克服了最小二乘批处理方法计算导航星座各星精密轨道时存在着实时性差，计算量大的缺陷。
本发明为评估算法是否受星上处理能力制约，特将算法注入星上使用的龙芯1E300处理器中进行仿真测试，在评估算法精度的同时也验证算法的工程可行性。本发明将算法注入于龙芯1E300处理器中，以星上使用的龙芯1E300处理器为硬件基础，开展集中式导航算法的仿真验证。龙芯1E300处理器是由中科龙芯公司最新研发的宇航级处理器。处理器已在北斗卫星CA34，CA35中使用。龙芯1E300处理器的。通过在龙芯1E300处理器中验证集中式导航算法，可对算法的精度，稳定性及在轨应用可行性均进行评估。
进一步的，随着北斗三号卫星在星载计算机和星间通信技术的突破，Ka星间链路可以实现卫星与卫星之间100k的通信速率，而星上使用的龙芯1E300处理器的峰值频率为200MHz，内存为512M。本发明根据北斗卫星目前星间测距能力，3s即可完成双星间的相互测距，因而30s内即可完成本星与最多10颗卫星的相互测距。且北斗卫星Ka星间链路最高可以实现卫星与卫星之间100kb的通信速率，也为将整网测距信息传入主卫星中提供了可能。
附图说明
图1是本发明一实施例的北斗卫星星座集中式自主导航方法流程示意图；
图2是本发明一实施例的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法的整网卫星轨道预报平均URE误差示意图；
图3是本发明一实施例的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法的卫星整网集中式分布式导航算法轨道平均URE误差示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
本发明的核心思想在于提供一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法，以解决现有的北斗卫星星座自主集中式导航算法因为星上处理能力受限被简化的问题。
为实现上述思想，本发明提供了一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统及导航方法，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统包括分布于各个子卫星上的信息采集模块、承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块，其中：所述信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入所述主卫星中；所述集中式导航算法及可行性验证模块包括星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估。
<实施例一>
本实施例提供一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，如图1所示，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统包括分布于各个子卫星上的信息采集模块、承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块，其中：所述信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入所述主卫星中；所述集中式导航算法及可行性验证模块包括星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估。
具体的，要使集中式导航算法在轨稳定运行，除建立算法设计方法外，还需对算法的在轨实现流程加以设计。具体而言，若要在北斗卫星上实现集中式定轨算法，需首先基于星座建链表完成整网卫星间的相互测距。而后，依据星座路由表，将测距值传入星座卫星中所设的主节点卫星中。接着，主卫星运行集中式导航算法，利用整网星间测距信息得到整网星座卫星轨道信息。最后，主卫星将所更新的导航信息传入各个子卫星中，实现各卫星轨道信息的更新。
根据北斗卫星目前星间测距能力，3s即可完成双星间的相互测距，因而30s内即可完成本星与最多10颗卫星的相互测距。且北斗卫星Ka星间链路最高可以实现卫星与卫星之间100kb的通信速率，也为将整网测距信息传入主卫星中提供了可能。因而，若规定算法周期为5min，可设计如图1在轨实现流程。
进一步的，本实施例设计的基于推广卡尔曼滤波的集中式导航算法是以卫星动力学模型产生的外推轨道作为一步预报，星间双向测距值作为观测量，推广卡尔曼滤波法作为估计方法的导航算法。
具体的，在所述的卫星星座自主导航系统中，所述卫星动力学模型由公式(1)表示：
Figure BDA0002474740590000091
其中，
Figure BDA0002474740590000092
为卫星在惯性坐标系中的位置矢量；
Figure BDA0002474740590000093
为卫星在惯性坐标系中的速度矢量；
Figure BDA0002474740590000094
为卫星受各种作用力而产生的加速度。
由于北斗卫星为中高轨卫星，卫星主要受地球二体引力，非球形摄动力，日月三体引力，光压摄动力作用。因而，对于卫星所受加速度
Figure BDA0002474740590000095
可利用表1中轨道信息预报模型构建。同时，由于算法采用扩展卡尔曼滤波算法，卫星动力学模型中还需对轨道状态转移矩阵预报模型进行设计。如表1所示，轨道状态转移矩阵仅考虑二体中心引力与J2非球形摄动模型。
表1卫星动力学建模方法
Figure BDA0002474740590000096
具体的，在所述的卫星星座自主导航系统中，所述星间双向测距信息由公式(2)表示：
Figure BDA0002474740590000097
其中，ρAB为卫星A发B收的星间距离测量值，ρBA为卫星B发A收的星间距离测量值，
Figure BDA0002474740590000101
与
Figure BDA0002474740590000102
为星间测距理论值，δtA为卫星A钟差，δtB为卫星B钟差；dErrAB与dErrBA为星间测量误差，所述星间测量误差包括收发时延误差、相位中心偏差、相对论效应误差，以及电离层延迟误差；
由公式(2)计算所述观测量，所述观测量由公式(3)表示：
Figure BDA0002474740590000103
根据所述观测量与两个卫星的位置关系，以及两个卫星的速度信息关系，得到公式(4)：
Figure BDA0002474740590000104
其中，
Figure BDA0002474740590000105
为卫星A的位置向量，
Figure BDA0002474740590000106
为卫星B的位置向量；
将公式(4)右式进行一阶泰勒公式展开，得到所述观测方程，所述观测方程由公式(5)表示：
Figure BDA0002474740590000107
其中，
Figure BDA0002474740590000108
为卫星A的预报位置矢量，
Figure BDA0002474740590000109
为卫星B的预报位置矢量，
Figure BDA00024747405900001010
为卫星A的一阶位置信息改正量，
Figure BDA00024747405900001011
为卫星B的一阶位置信息改正量，disAB为卫星A与卫星B之间的轨道预报距离，计算方法如公式(6)所示；
Figure BDA00024747405900001012
具体的，在地面采用集中式导航算法计算导航星座各星精密轨道时，一般采用的是最小二乘批处理估计方法。最小二乘批处理方法存在着实时性差，计算量大等缺点。因而，为实现集中式导航算法星上使用，本实施例选择推广卡尔曼滤波算法估计方法。包括：
设定：
Figure BDA00024747405900001013
所述扩展卡尔曼滤波过程由式(7)～(14)表示：
初始化：
Figure BDA00024747405900001014
状态评估：
Figure BDA00024747405900001015
Figure BDA0002474740590000111
Figure BDA0002474740590000112
测量更新：
Figure BDA0002474740590000113
Figure BDA0002474740590000114
Figure BDA0002474740590000115
Figure BDA0002474740590000116
其中，Xk，Xk+1表示第k，k+1时刻卫星轨道滤波更新结果；
Figure BDA0002474740590000117
为基于Xk得到的第k+1时刻的轨道预报信息，Φk,k+1为k时刻到k+1时刻的轨道状态转移矩阵，H为观测方程中观测矩阵，P为状态协方差矩阵，Z为算法观测量，Q为过程噪声协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵。
由于现有技术均指出星载处理器数据处理能力的限制是制约星上使用全星座自主导航算法的主要因素，因而本发明将算法注入于龙芯1E300处理器中，以星上使用的龙芯1E300处理器为硬件基础，开展集中式导航算法的仿真验证。龙芯1E300处理器是由中科龙芯公司最新研发的宇航级处理器。处理器已在北斗卫星CA34，CA35中使用。龙芯1E300处理器的峰值频率可达200MHz，可用内存达512M。通过在龙芯1E300处理器中验证集中式导航算法，可对算法的精度，稳定性及在轨应用可行性均进行评估。
仿真条件依据北斗星座卫星运行特点，构建24颗北斗MEO星座卫星仿真轨道。设定仿真周期为30天，星间测距周期为5min，星间测距精度为0.1m。整网卫星单星平均链路数为8条。有1个地面锚固站参与定轨，周期内锚固站与4颗在轨卫星建链。算法注入于龙芯1E300处理器上运行，以评估算法周期内所需时间。
首先，由于集中式自主导航算法是以星上动力学一步轨道预报信息为基础的导航算法，为更好评估算法定轨精度，对预报轨道精度作以分析。图2为采用所述轨道动力学的一步预报方法，30天整网卫星轨道预报URE平均误差。如图2所示，由于预报模型与真实轨道存在偏差，导致卫星轨道预报误差缓慢发散，到30天时，误差可达330m。
具体的，依据上述仿真条件，对算法定轨精度进行验证。为充分评估集中式算法精度，本发明也在相同的仿真条件下，对采用分布式算法的估计精度进行评估。图3给出了集中式与分布式整网卫星平均URE误差仿真结果。如图3所示，集中式定轨算法整网卫星平均URE误差仅为0.18m，远优于分布式导航算法2.8m的平均URE轨道误差。最后，由于算法在星上使用的龙芯1E300处理器中运行，算法的工程可行性也相应得到了验证。经仿真评估，周期内，龙芯1E300处理器57s可生成整网卫星定轨结果，可满足算法的工程实现方法的要求。
<实施例二>
本实施例还提供了一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法，如图1所示，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法包括：分布于各个子卫星上的信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入所述主卫星中；承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块建立星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估。
综上所述，在本发明提供的北斗卫星星座自主导航系统及导航方法中，不但建立了算法设计方法，还对算法的在轨实现流程进行了设计，实现了集中式导航算法在轨稳定运行。本发明将扩展卡尔曼滤波算法代替地面传统的批处理算法，并合理设计算法工程实现流程，实现了集中式导航算法的在轨使用。
另外，本发明选择扩展卡尔曼滤波算法估计方法，实现了集中式导航算法的星上使用，避免一般情况下在地面采用集中式导航算法计算导航星座各星精密轨道时采用最小二乘批处理估计方法，克服了最小二乘批处理方法计算导航星座各星精密轨道时存在着实时性差，计算量大的缺陷。
最后，本发明对北斗卫星整网集中式定轨算法在轨实现方法开展研究，设计了基于推广卡尔曼滤波的整网集中式导航算法方法并基于北斗卫星Ka星间链路载荷及龙芯1E300处理器设计了算法的星上实现流程。将算法注入于龙芯1E300处理器中，并开展集中式导航算法的仿真验证表明，利用本发明设计的整网集中式导航算法，整网卫星URE精度为0.18m,远优于分布式导航算法整网URE精度2.8m。且周期内，龙芯1E300处理器用时57s钟即可完成算法处理，可充分满足星上使用要求。
综上，上述实施例对北斗卫星星座自主导航系统的不同构型进行了详细说明，当然，本发明包括但不局限于上述实施中所列举的构型，任何在上述实施例提供的构型基础上进行变换的内容，均属于本发明所保护的范围。本领域技术人员可以根据上述实施例的内容举一反三。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (8)

1.一种星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统包括分布于各个子卫星上的信息采集模块、承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块，其中：
所述信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；
所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入所述主卫星中；
所述集中式导航算法及可行性验证模块包括星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：
所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；
所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；
所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；
所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；
所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估；
针对北斗卫星整网集中式定轨算法在轨计算，通过基于推广卡尔曼滤波的整网集中式导航算法方法、基于北斗卫星Ka星间链路载荷、以及龙芯1E300处理器进行北斗卫星整网集中式定轨算法的星上计算流程；
将北斗卫星整网集中式定轨算法注入于龙芯1E300处理器中，并开展集中式导航算法的仿真验证，以获得利用整网集中式导航算法；
且周期内，龙芯1E300处理器用时满足算法处理星上使用要求需求。
2.如权利要求1所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述轨道预报算法模块建立所述卫星动力学模型，并根据所述卫星动力学模型生成卫星外推轨道，所述卫星动力学模型模块将所述卫星外推轨道发送至所述星间测距观测模型生成模块；
所述星间测距观测模型生成模块将所述外推轨道作为一步预报；
所述卫星动力学模型模块还用于建立轨道状态转移矩阵预报模型，并将所述轨道状态转移矩阵预报模型发送至所述星间测距观测模型生成模块。
3.如权利要求2所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述卫星动力学模型由公式(1)表示：
Figure FDA0003703867610000021
其中，
Figure FDA0003703867610000022
为卫星在惯性坐标系中的位置矢量；
Figure FDA0003703867610000023
为卫星在惯性坐标系中的速度矢量；
Figure FDA0003703867610000024
为卫星受各种作用力而产生的加速度。
4.如权利要求3所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述星间双向测距信息由公式(2)表示：
Figure FDA0003703867610000025
其中，ρAB为卫星A发B收的星间距离测量值，ρBA为卫星B发A收的星间距离测量值，
Figure FDA0003703867610000026
与
Figure FDA0003703867610000027
为星间测距理论值，δtA为卫星A钟差，δtB为卫星B钟差；dErrAB与dErrBA为星间测量误差，所述星间测量误差包括收发时延误差、相位中心偏差、相对论效应误差，以及电离层延迟误差；
由公式(2)计算所述观测量，所述观测量由公式(3)表示：
Figure FDA0003703867610000028
根据所述观测量与两个卫星的位置关系，以及两个卫星的速度信息关系，得到公式(4)：
Figure FDA0003703867610000029
其中，
Figure FDA00037038676100000210
为卫星A的位置向量，
Figure FDA00037038676100000211
为卫星B的位置向量；
将公式(4)右式进行一阶泰勒公式展开，得到所述观测方程，所述观测方程由公式(5)表示：
Figure FDA00037038676100000212
其中，
Figure FDA0003703867610000031
为卫星A的预报位置矢量，
Figure FDA0003703867610000032
为卫星B的预报位置矢量，
Figure FDA0003703867610000033
为卫星A的一阶位置信息改正量，
Figure FDA0003703867610000034
为卫星B的一阶位置信息改正量，disAB为卫星A与卫星B之间的轨道预报距离，计算方法如公式(6)所示；
Figure FDA0003703867610000035
5.如权利要求4所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息包括：
设定：
Figure FDA0003703867610000036
所述扩展卡尔曼滤波过程由式(7)～(14)表示：
初始化：
X0＝E(X0)，Δx0＝0，
Figure FDA0003703867610000037
状态评估：
Figure FDA0003703867610000038
Figure FDA0003703867610000039
Figure FDA00037038676100000310
测量更新：
Figure FDA00037038676100000311
Figure FDA00037038676100000312
Figure FDA00037038676100000313
Figure FDA00037038676100000314
其中，Xk，Xk+1表示第k，k+1时刻卫星轨道滤波更新结果；
Figure FDA00037038676100000315
为基于Xk得到的第k+1时刻的轨道预报信息，Φk,k+1为k时刻到k+1时刻的轨道状态转移矩阵，H为观测方程中观测矩阵，P为状态协方差矩阵，Z为算法观测量，Q为过程噪声协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵。
6.如权利要求5所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述集中式导航算法及可行性验证模块承载于所述主卫星的星上处理器中；
所述主卫星的星上处理器的峰值频率为200MHz，内存为512M。
7.如权利要求6所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统，其特征在于，所述集中式导航算法及可行性验证模块根据北斗星座的卫星运行特点，构建24颗北斗MEO星座卫星仿真轨道；
所述集中式导航算法及可行性验证模块设置仿真周期为30天，星间测距周期为5分钟，星间测距精度为0.1米；
所述集中式导航算法及可行性验证模块设置整网卫星单星平均链路数为8条；
在一个所述星间测距周期内，地面锚固站与4颗在轨卫星建链；
所述集中式自主导航算法注入于所述主卫星的星上处理器上运行，以评估算法周期内所需时间。
8.一种基于如权利要求1所述的星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航系统的导航方法，其特征在于，所述星上可用的北斗卫星集中式星座自主导航方法包括：
分布于各个子卫星上的信息采集模块根据星座建链表完成整个星座的卫星间的相互测距，获取星间双向测距信息；
所述子卫星根据星座路由表，将所述星间双向测距信息传入主卫星中；
承载于主卫星上的集中式导航算法及可行性验证模块建立星间测距观测模型生成模块、轨道预报算法模块及滤波估计模块，其中：
所述轨道预报算法模块依据卫星动力学模型得到星座卫星预报轨道信息；
所述星间测距观测模型生成模块对星间双向测距信息进行处理，得到算法所需的观测量并构建观测方程，形成整网星间观测信息；
所述滤波估计模块利用扩展卡尔曼滤波算法将所述整网星间测距信息作为模型，修正所述星座卫星预报轨道信息，更新整个星座的定轨信息；
所述主卫星将所述整个星座的定轨信息实时发送至各个子卫星，执行各个卫星轨道信息的更新，完成集中式自主导航算法的一次定轨；
所述集中式导航算法及可行性验证模块对所述集中式自主导航算法的精度及工程可行性进行评估，并对整网卫星建链测距用时及主卫星的星上处理器运算处理时长进行评估。
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