CN114325596B - 一种大范围机动下的实时测距解模糊算法 - Google Patents

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Abstract

本公开实施例是关于一种大范围机动下的实时测距解模糊算法。该方法包括：对初始点进行解模糊处理，计算第一真实距离及整周数；取下一个待解模糊的数据，进行数据中断判断；若未中断，则计算增量累加值及第二真实距离；将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，得到实测距离。本公开实施例一方面，能够有效解决航天器大范围持续机动过程中实时解模糊计算问题；另一方面，由于进行了增量累加计算，受到异常数据干扰后，它仅仅影响当前数据的解模糊结果，而不会影响到后面的数据解模糊处理，使此解模糊算法有较强的抗野值能力。

Description

一种大范围机动下的实时测距解模糊算法
技术领域
本公开实施例涉及航天导航技术领域，尤其涉及一种大范围机动下的实时测距解模糊算法。
背景技术
地面测控设备对航天器距离的跟踪测量过程中，受精度限制，地面测控设备的可测距离（即最大无模糊距离）是有限的。当跟踪目标实际距离超越最大无模糊距离时，就会产生一个求解真实距离的问题，这就是测距的解模糊问题。
传统的测距解模糊算法是：采用轨道根数外推出当前理论位置，进而求解出理论测距和整周模糊数来实现测距解模糊。
随着发动机技术的不断成熟，航天器持续大范围机动运行的情况将会越来越多的发生，采用传统的测距解模糊方法可能存在整周数解算错误、受异常数据干扰影响大等问题，导致测距数据的实时解模糊错误，这会严重影响航天器入轨的精度，以至于影响航天器早期测控事件。
因此，有必要改善上述相关技术方案中存在的一个或者多个问题。
需要注意的是，本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的技术方案提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
发明内容
本公开实施例的目的在于提供一种大范围机动下的实时测距解模糊算法，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开实施例，提供一种大范围机动下的实时测距解模糊算法，包括：
对初始点进行解模糊处理，计算第一真实距离及整周数；
取下一个待解模糊的数据，进行数据中断判断；
若未中断，则计算增量累加值及第二真实距离；
将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，得到实测距离。
本公开的一实施例中，所述对初始点进行解模糊处理时还包括：
连续收集预设数目个点的数据的整周数，并判断所述预设数目个点的数据的整周数是否相同，若相同则计算第一真实距离。
本公开的一实施例中，所述进行数据中断判断包括：
将相邻所述待解模糊的数据时标之差与预设值比对，若小于或等于所述预设值，则未中断。
本公开的一实施例中，将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，包括：
比较所述第一真实距离和所述第二真实距离，若相等则取所述第一真实距离为所述实测距离。
本公开的一实施例中，将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对还包括：
若所述第一真实距离和所述第二真实距离不相等，则取第二真实距离为所述实测距离。
本公开的一实施例中，所述第一真实距离的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，Rt(t)为第一真实距离，R0(t)为设备距离，N为整周数，Rmax为最大无模糊距离。
本公开的一实施例中，计算所述整周数时，先根据预报距离与所述第一真实距离判断是否满足：
Figure 347271DEST_PATH_IMAGE002
（2）
其中，Rc(t)为预报距离。
本公开的一实施例中，所述整周数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（3）
其中，mod表示取余数运算，int()表示取整运算。
本公开的一实施例中，所述预报距离根据轨道根数计算得到。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开的实施例中，通过上述大范围机动下的实时测距解模糊算法，一方面，能够有效解决航天器大范围持续机动过程中实时解模糊计算问题；另一方面，由于进行了增量累加计算，受到异常数据干扰后，它仅仅影响当前数据的解模糊结果，而不会影响到后面的数据解模糊处理，使此解模糊算法有较强的抗野值能力。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出本公开示例性实施例中一种大范围机动下的实时测距解模糊算法步骤图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开实施例的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。
本示例实施方式中首先提供了一种大范围机动下的实时测距解模糊算法。参考图1中所示，该大范围机动下的实时测距解模糊算法可以包括：步骤S101~步骤S104。
步骤S101：对初始点进行解模糊处理，计算第一真实距离及整周数；
步骤S102：取下一个待解模糊的数据，进行数据中断判断；
步骤S103：若未中断，则计算增量累加值及第二真实距离；
步骤S104：将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，得到实测距离。
通过上述大范围机动下的实时测距解模糊算法，一方面，能够有效解决航天器大范围持续机动过程中实时解模糊计算问题；另一方面，由于进行了增量累加计算，受到异常数据干扰后，它仅仅影响当前数据的解模糊结果，而不会影响到后面的数据解模糊处理，使此解模糊算法有较强的抗野值能力。
下面，将参考图1对本示例实施方式中的上述大范围机动下的实时测距解模糊算法的各个部分进行更详细的说明。
步骤S101：对初始点进行解模糊处理，计算第一真实距离及整周数。
具体的，设
Figure 123466DEST_PATH_IMAGE004
分别对应
Figure DEST_PATH_IMAGE005
时刻的设备距离数据，其中，
Figure 716253DEST_PATH_IMAGE006
，Rmax是当前最大模糊距离，N0为t0时刻的整周数。
采用传统的解模糊算法对初始点进行解模糊处理。
当中心收到设备距离数据R0(t)后，按照公式1计算出第一真实距离值Rt(t)。
Figure DEST_PATH_IMAGE007
（1）
其中，Rt(t)为第一真实距离，R0(t)为设备距离，N为整周数。
根据预报距离Rc(t)与所述第一真实距离判断是否满足：
Figure 173779DEST_PATH_IMAGE008
（2）
整周数N的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（3）
其中，mod表示取余数运算，int()表示取整运算。预报距离Rc(t)根据轨道根数计算得到。
计算得到第一真实距离及整周数并保存，同时增量累加法从初始状态转化为过渡状态。
连续收集预设数目个点的数据的整周数，例如，假设连续收集10个点数据的整周数，并判断这10个点数据的整周数是否相同，若相同则选定该整周数为初始整周数N0，并计算第一真实距离，同时，增量累加算法由过渡状态转化为运行状态；若不同，则重新收集连续10个点的数据。
步骤S102：取下一个待解模糊的数据，进行数据中断判断。
具体的，取下一个待解模糊的数据，即计算前后两点的时标差，进行数据中断判断。
步骤S103：若未中断，则计算增量累加值及第二真实距离。
具体的，将相邻待解模糊的数据时标之差与预设值比对，若时标差大于预设值（例如：预设值取5秒），则认为数据出现中断，解模糊处理应进行初始化，返回步骤S101进行初始状态计算，同时，增量累加算法由过渡状态转化为运行状态。若小于或等于预设值，则未中断，并进行增量累加。
增量累加计算方法为：
1）个点的增量值定义为：
Figure 34156DEST_PATH_IMAGE010
则增量值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
（4）
2）增量累加计算公式为：
Figure 918936DEST_PATH_IMAGE012
（5）
增量累加算法是一个递推算法，当受到异常数据干扰后，它仅仅影响当前数据，而不会影响到后面的数据。以ti时刻数据为例，分析如下：
Figure 654810DEST_PATH_IMAGE013
（6）
假设ti时刻的距离数据Ri是异常值，则ti时刻
Figure 197918DEST_PATH_IMAGE014
计算错误，进一步导致
Figure 132376DEST_PATH_IMAGE015
计算错误；但是它没有影响到ti+1时刻的数据，ti+1时刻的数据由ti-1时刻的
Figure DEST_PATH_IMAGE016
、Ri-1和 Ri+1确定， 因此，
Figure 188057DEST_PATH_IMAGE017
是正确的。该算法可以通过增量累加，消除中间的异常数据，算法稳 定性很好。
步骤S104：将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，得到实测距离。
具体的，比较第一真实距离和第二真实距离，若相等则取第一真实距离为实测距离。变轨期间及其之后测轨过程中，会导致第一真实距离和第二真实距离不相等，一般相差几倍的Rmax，则取第二真实距离为实测距离。
通过上述大范围机动下的实时测距解模糊算法，一方面，能够有效解决航天器大范围持续机动过程中实时解模糊计算问题；另一方面，由于进行了增量累加计算，受到异常数据干扰后，它仅仅影响当前数据的解模糊结果，而不会影响到后面的数据解模糊处理，使此解模糊算法有较强的抗野值能力。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行结合和组合。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (9)

1.一种大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，包括：
对初始点进行解模糊处理，计算第一真实距离及整周数；
取下一个待解模糊的数据，进行数据中断判断；
若未中断，则进行增量累加计算，并计算出所述增量累加的值及第二真实距离；
将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，得到实测距离；
其中，所述增量为地面设备与航天器在相邻两个时刻距离的差值。
2.根据权利要求1所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，所述对初始点进行解模糊处理时还包括：
连续收集预设数目个点的数据的整周数，并判断所述预设数目个点的数据的整周数是否相同，若相同则计算第一真实距离。
3.根据权利要求1所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，所述进行数据中断判断包括：
将相邻所述待解模糊的数据时标之差与预设值比对，若小于或等于所述预设值，则未中断。
4.根据权利要求1所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对，包括：
比较所述第一真实距离和所述第二真实距离，若相等则取所述第一真实距离为所述实测距离。
5.根据权利要求1所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，将所述第一真实距离和所述第二真实距离进行比对还包括：
若所述第一真实距离和所述第二真实距离不相等，则取第二真实距离为所述实测距离。
6.根据权利要求1所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，所述第一真实距离的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
（1）
其中，Rt(t)为第一真实距离，R0(t)为设备距离，N为整周数，Rmax为最大无模糊距离。
7.根据权利要求6所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，计算所述整周数时，先根据预报距离与所述第一真实距离判断是否满足：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
（2）
其中，Rc(t)为预报距离。
8.根据权利要求7所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，所述整周数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
（3）
其中，mod表示取余数运算，int()表示取整运算。
9.根据权利要求7所述大范围机动下的实时测距解模糊算法，其特征在于，所述预报距离根据轨道根数计算得到。
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