CN114715430B - 一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统,该系统包括编队初始化模块、卫星仿真模块、多星自动线性编队模块、卫星轨道预报模块和时变基线生成模块;编队初始化模块,用于根据N颗卫星中每颗卫星与第1颗卫星之间的初始距离,计算初始轨道根数,卫星仿真模块,用于构建初始卫星场景,还用于进行卫星机动的场景显示;多星自动线性编队模块,用于计算机动次数以及每颗卫星每次机动与第1颗卫星之间的目标距离;通过迭代计算,得到每颗卫星每次机动的目标速度矢量,完成多星的线性编队;卫星轨道预报模块,用于计算N颗卫星每次机动的轨道根数;时变基线生成模块,用于计算卫星两两之间的位置矢量,从而得到N颗卫星的时变基线数据。
Description
技术领域
本发明涉及多颗卫星的线性编队控制领域,具体涉及一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统。
背景技术
在人类探索的过程中,宇宙黑暗时期一直是个未解之谜。超长波射电观测是目前已知的唯一直接观测宇宙黑暗时代的手段。由于超长波经过地球大气电离层时会产生强烈的折射和吸收,且该频段地球上也有大量人工和自然产生的电磁辐射,近地空间电磁环境被严重污染,幸运的是,月球可以有效遮挡来自地球的电磁干扰,为超长波天文观测提供最佳环境。
在超长波谱段于月球背面利用多颗卫星编队干涉测量技术,揭开宇宙鸿蒙初开时的神秘面纱,成为射电天文学和空间探测的里程碑。利用多颗卫星开展射电干涉测量技术,通过多星绕月自主编队,形成超长波天文观测阵列。空间分布式被动微波干涉成像技术的主要思想是利用分布式卫星星座在深空实现超大的干涉测量基线替代大口径天线,实现对宇宙射电源的高分辨率成像。要想使得图像效果好,需要有致密的基线分布。所以需要改变卫星之间的相对位置关系,获取致密分布的时变基线。
手动设置卫星参数和开展设计工作效率很低,仅生成步长60s一个月的28条基线,就需要30分钟,15个月至少要七八个小时。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术缺陷,提出了一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统。
为了实现上述目的,本发明提出了一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述系统包括:编队初始化模块、卫星仿真模块、多星自动线性编队模块、卫星轨道预报模块和时变基线生成模块;其中,
所述编队初始化模块,用于根据N颗卫星中每颗卫星与第1颗卫星之间的初始距离,计算每颗卫星的初始轨道根数;
所述卫星仿真模块,用于根据每颗卫星的初始轨道根数构建初始卫星场景,还用于接收每颗卫星每次机动的目标速度矢量,进行卫星机动的场景显示;
所述多星自动线性编队模块,用于设置N颗卫星编队距离阈值类型、起止月份和机动步长,计算得到每颗卫星的机动次数以及每颗卫星每次机动与第1颗卫星之间的目标距离;根据机动次数和目标距离,通过迭代计算,得到符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度矢量并发送至卫星仿真模块,从而完成多星的线性编队;
所述卫星轨道预报模块,用于根据每颗卫星每次机动的目标速度矢量,计算N颗卫星每次机动的轨道根数,保存为文件并输出;
所述时变基线生成模块,用于根据设置的起止月份和仿真步长,计算卫星两两之间的位置矢量,从而得到N颗卫星的时变基线数据,保存为文件并输出。
作为上述系统的一种改进,所述多星自动线性编队模块包括目标距离计算单元、目标速度计算单元和目标速度发送单元;其中,
所述目标距离计算单元,用于设置N颗卫星编队距离阈值类型、起止月份和机动步长,根据起止月份和机动步长确定每颗卫星的机动次数,根据距离阈值类型确定每颗卫星每次机动与第1颗卫星之间的目标距离;所述卫星编队距离阈值类型用于表示该颗卫星本次机动的初始距离和目标距离;
所述目标速度计算单元,用于遍历每颗卫星的每次机动,根据与第1颗卫星之间的目标距离,根据机动次数和目标距离,通过迭代计算,得到符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度矢量并发送至目标速度发送单元;
所述目标速度发送单元,用于将每颗卫星每次机动的目标速度矢量发送至卫星仿真模块,通过迭代计算,从而完成多星的线性编队。
作为上述系统的一种改进,所述根据起止月份和机动步长确定每颗卫星的机动次数;具体为:
ni=(endMonthi-stMonthi+1)×28/stepi;
其中,ni为第i颗卫星的机动次数,endMonthi为第i颗卫星机动终止月份,stMonthi为第i颗卫星机动起始月份,stepi为第i颗卫星机动步长,单位为天。
作为上述系统的一种改进,步骤1)根据第i颗卫星第k次机动前的现速度和第k次机动的目标距离,计算得到第i颗卫星第k次机动要施加的速度差,0<k≤ni;
步骤2)根据第i颗卫星第k次机动前的现速度和要施加的速度差,计算得到第i颗卫星第k次机动的目标速度;
步骤3)设置第i颗卫星第k次机动的目标速度,计算得到新距离;
步骤4)判断新距离和目标距离是否在预先设定的阈值范围内,如果为是,记录该次机动的目标速度,转入步骤5);否则,以新距离为基准,计算得到新的要施加的速度差,转入步骤2);
步骤5)如果k<ni,则机动次数k+1,根据k的奇偶性,设置第k+1次机动前的现速度,转入步骤1);
步骤6)如果i<N,则i+1,转入步骤1);
步骤7)将符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度发送至目标速度发送单元。
作为上述系统的一种改进,所述步骤1)具体为:
根据第i颗卫星第k次机动前的现速度fromVelocityi,k,计算得到距第1颗卫星的当前距离fromMagnitudei,k,根据目标距离toMagnitudei,k和当前距离fromMagnitudei,k的差值,计算得到第i颗卫星第k次机动要施加的速度差delVelocityi,k。
作为上述系统的一种改进,所述步骤2)具体为:
根据第i颗卫星第k次机动前的现速度fromVelocityi,k和要施加的速度差delVelocityi,k,计算得到第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k为:
toVelocityi,k=fromVelocityi,k+delVelocityi,k。
作为上述系统的一种改进,所述步骤3)具体为:
在卫星场景中设置第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k,通过计算得到第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k。
作为上述系统的一种改进,所述步骤4)具体包括:
计算第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k和目标距离toMagnitudei,k的差值delmi,k为:
delmi,k=abs(NewMagnitudei,k-toMagnitudei,k);
其中,abs表示计算绝对值;
如果delmi,k<预先设定的阈值,记录该次机动的目标速度toVelocityi,k,转入步骤5);
否则,将delVelocityi,k赋值给lastdelV,重新计算要施加的速度差delVelocityi,k:
将NewMagnitudei,k赋值给fromMagnitudei,k;
转入步骤2)。
作为上述系统的一种改进,所述步骤5)具体包括:
步骤501)当k=1,计算初始距离和第1次机动的目标距离的差值与初始距离的占比,如果占比小于10%,fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k;否则fromVelocityi,k+1=-1×toVelocityi,k;转至步骤503);
步骤502)当k≠1&k<ni,根据k的奇偶性,由下式得到第k+1次机动前的现速度:
fromVelocityi,k+1=-0.8×toVelocityi,k,k为偶数;
fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k,k为奇数;
转至步骤503);
步骤503)令k=k+1,转入步骤1)。
与现有技术相比,本发明的优势在于:
本发明提出的方法能够自动开展编队控制和基线生成,提高效率,并且不依赖于国外软件。
附图说明
图1是本发明实施例1的多星自动线性编队和时变极限生成系统的处理流程图;
图2是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M8的距离图;
图3是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M7的距离图;
图4是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M6的距离图;
图5是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M5的距离图;
图6是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M4的距离图;
图7是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M3的距离图;
图8是本发明实施例1的M1M8从100km压缩到60km时M1M2的距离图;
图9是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M8-M2与M1的距离图;
图10是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M8M1的距离图;
图11是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M7M1的距离图;
图12是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M6M1的距离图;
图13是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M5M1的距离图;
图14是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M4M1的距离图;
图15是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M3M1的距离图;
图16是本发明实施例1的100-60M8STOP方案,M2M1的距离图。
具体实施方式
本发明提供了一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统,尤其涉及以地球、月球等为中心天体的多颗卫星绕飞场景仿真,通过调用卫星仿真模块完成多卫星自动线性编队,并构建新的卫星场景,同时生成轨道根数文件和时变基线文件,并保存输出。具体处理方法包含:根据N颗卫星,N>1的初始位置,计算卫星两两之间的矢量。根据两两卫星之间的距离,以及距离波动的阈值,计算应该对卫星施加的速度;将计算的速度设置到卫星场景中,通过计算获取两两卫星之间的距离,判断距离是否在预先设定的阈值范围内,迭代计算,直到满足条件为止。可支持多颗卫星的线性编队,距离波动在设定的范围内变化,可支持某颗卫星在小范围内浮动(任意设定距离值,500m);可以设置仿真起始时间、结束时间、基准时间、步长,计算输出N颗卫星两两之间的位置矢量。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1
本发明的实施例1提出了一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统,该系统包括:卫星仿真模块、多星自动线性编队模块、卫星轨道预报模块和时变基线生成模块;其中,卫星仿真模块,用于根据N颗卫星与第1颗卫星之间的初始距离,计算每颗卫星的初始轨道根数,构建初始卫星场景,还用于接收N颗卫星每次机动的目标速度,进行卫星机动的场景显示;多星自动线性编队模块,用于设置N颗卫星编队距离阈值类型、起止月份和机动步长,计算得到每颗卫星的机动次数以及每颗卫星每次机动与第1颗卫星之间的目标距离;根据机动次数和目标距离,通过迭代计算,得到符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度并发送至卫星仿真模块,从而完成多星的线性编队;卫星轨道预报模块,用于根据N颗卫星每次机动的目标速度,计算N颗卫星每次机动的轨道根数,保存为文件并输出;时变基线生成模块,用于根据设置的起止月份和仿真步长,计算卫星两两之间的位置矢量,从而得到N颗卫星的时变基线数据,保存为文件并输出。
如图1所示,以8颗卫星为例。本系统的处理过程包括:
1、计算得到每颗卫星每次机动的目标速度
步骤101)设置参数:在卫星仿真模块中构建好一个8颗卫星(M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8)的场景,卫星初始状态呈线性分布,且以M1为基准,其它7颗卫星距离M1的距离分别记为:m1m2、m1m3、m1m4、m1m5、m1m6、m1m7、m1m8;初始状态m1m8为99.91km。
步骤102)设置参数:卫星编号(M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8)、编队距离阈值类型(100-20,100-40,100-60,100-80)、起止月份(0-16)、机动步长(1天,7天,根据需要可选择任意步长);
步骤103)根据起止月份和机动步长确定第i颗卫星的机动次数ni具体为:
ni=(endMonthi-stMonthi+1)×28/stepi
其中,endMonthi为第i颗卫星机动终止月份,stMonthi为第i颗卫星机动起始月份,stepi为第i颗卫星机动步长,单位为天。
根据卫星编号和编队距离阈值类型计算出该卫星从1到n段机动的目标距离toMagnitudei,k;
步骤104)根据第i颗卫星第k次机动的现速度fromVelocityi,k计算得到距第1颗卫星的当前距离fromMagnitudei,k,根据目标距离toMagnitudei,k和当前距离fromMagnitudei,k的差值,计算得到第i颗卫星第k次机动要施加的速度差delVelocityi,k;
步骤105)根据第i颗卫星第k次机动前的现速度fromVelocityi,k和要施加的速度差delVelocityi,k,计算得到第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k:
toVelocityi,k=fromVelocityi,k+delVelocityi,k。
步骤106)在卫星场景中设置第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k,通过计算得到第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k。
步骤107)判断新距离和目标距离是否在设定的阈值内,
计算第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k和目标距离toMagnitudei,k的差值delmi,k:
delmi,k=abs(NewMagnitudei,k-toMagnitudei,k);
如果delmi,k<预先设定的阈值,记录该次机动的目标速度矢量,转入步骤104)计算第k+1次机动,直至该卫星每次机动都完成;
否则,将delVelocityi,k赋值给lastdelV,重新计算要施加的速度差delVelocityi,k:
将NewMagnitudei,k赋值给fromMagnitudei,k;对于第2次机动前的现速度:k=1,计算初始距离和第1次机动的目标距离的差值与初始距离的占比,如果占比小于10%,fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k;否则fromVelocityi,k+1=-1×toVelocityi,k;现速度fromVelocityi,k的初始值设置很关键,由于卫星轨道进动,好的初值可以提高循计算效率,减少迭代次数;
对于非第1次机动,如果k<ni,判断k的奇偶性,根据下式得到第k+1次机动前的现速度:
fromVelocityi,k+1=-0.8×toVelocityi,k,k为偶数;
fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k,k为奇数;
令k=k+1,转入步骤105)直至delmi,k<预先设定的阈值;
步骤108)转入步骤104)第i+1颗卫星直至循环所有卫星,计算完所有卫星即可。
2、计算基线矢量生成的方法
步骤201)基于步骤101中建好的场景,设置要计算的卫星编号、计算起止时间、基准时间,仿真步长;
步骤202)根据起始时间和基准时间、步长,按月计算,一个月存入一个文件夹,命名方式为1-7,2-8等,1就是第一个月,7就是从7月到8月,以仿真步长为间隔输出矢量,每个矢量一个txt文件,命名为卫星名-矢量名,即m1 m1m2,m1 m1m3等,每一个月都有28个矢量文件;
步骤203)连续计算15个月,则一共有420个矢量文件。以上步骤可以实现自动调用轨道预报模块计算卫星基线矢量。
以一个由8颗卫星的以月球为中心天体的卫星编队为例,以M1为基准点,与M8M7M6M5M4M3M2的初始距离m1m8、m1m7、m1m6、m1m5、m1m4、m1m3、m1m2分别为99.91km,91.27km,78.22km,69.33km,43.38km,17.38km,4.33km。
方案100-80,对应距离依次调整为:79.91km,71.27km,58.22km,49.33km,23.38km,1.45km,0.1km。
方案100-60,对应距离依次调整为:60km,51.27km,38.22km,29.33km,13.38km,1.45km,0.1km。如附图2-8所示,分别为M8M1,M7M1,M6M1,M5M1,M4M1,M3M1,M2M1调整的距离图。图中,横坐标是时间,年月日时分秒,纵坐标是距离单位km。机动步长为7天。
方案100-40,对应距离依次调整为:40km,31.27km,18.22km,9.33km,3.38km,1.45km,0.1km。
方案100-20,对应距离依次调整为:20km,11.27km,8.22km,5.33km,3.38km,1.45km,0.1km。
对以上四个方案,保持M1M8为初始距离不变,在500m范围内波动,其它一致。由于距离变化细微,所以需要一天一次机动,即机动步长是1天。之前是7天一次机动,一个月机动4次,17个月是68次机动,现在机动频率增加后,一个月就是28次机动,17个月就是476次机动。如果靠人工,不仅会花费巨大的时间,精细度也得不到很好的保证。以下就是保持M1M8不动的四个方案:
方案100-80-M8 STOP,对应距离依次调整为:99.91km,71.27km,58.22km,49.33km,23.38km,1.45km,0.1km。
方案100-60-M8 STOP,对应距离依次调整为:99.91km,51.27km,38.22km,29.33km,13.38km,1.45km,0.1km。如附图9所示为M8-M2与M1的距离图,如附图10-16所示,分别为M8M1,M7M1,M6M1,M5M1,M4M1,M3M1,M2M1调整的距离图。
方案100-40-M8 STOP,对应距离依次调整为:99.91km,31.27km,18.22km,9.33km,3.38km,1.45km,0.1km。
方案100-20-M8 STOP,对应距离依次调整为:99.91km,11.27km,8.22km,5.33km,3.38km,1.45km,0.1km。
仿真实例
下面以上面的方案100-80-M8 STOP为例,详细说明自动编队和基线生成的步骤。
1、自动编队
步骤101)设置计算类型MagnitudeType='100-40-m8stop';
startvectorNum=12;stopvectorNum=18;
startMonNum=0
totalmonNum=16
计算的卫星M2M3M4M5M6M7M8起始月份0,终止月份16;
步骤102)设置机动步长,M8步长为1天,M2、M3、M4、M5、M6、M7机动步长均为7天;
步骤103)根据机动步长,算出每颗卫星的机动次数ni;
根据卫星编号和编队距离阈值类型计算出第i颗卫星第k次机动的目标距离toMagnitudei,k;
步骤104)根据第i颗卫星第k次机动的现速度fromVelocityi,k计算得到距第1颗卫星的当前距离fromMagnitudei,k,根据目标距离toMagnitudei,k和当前距离fromMagnitudei,k的差值,计算得到第i颗卫星第k次机动要施加的速度差delVelocityi,k;
步骤105)根据第i颗卫星第k次机动前的现速度fromVelocityi,k和要施加的速度差delVelocityi,k,计算得到第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k:
toVelocityi,k=fromVelocityi,k+delVelocityi,k。
步骤106)在卫星场景中设置第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k,通过计算得到第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k。
步骤107)判断新距离和目标距离是否在设定的阈值内,
计算第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k和目标距离toMagnitudei,k的差值delmi,k:
delmi,k=abs(NewMagnitudei,k-toMagnitudei,k);
如果delmi,k<预先设定的阈值,记录该次机动的目标速度矢量,转入步骤104)计算第k+1次机动,直至该卫星每次机动都完成;
否则,将delVelocityi,k赋值给lastdelV,重新计算要施加的速度差delVelocityi,k:
将NewMagnitudei,k赋值给fromMagnitudei,k;如果k<ni&k≠1,判断k的奇偶性,根据下式得到第k+1次机动前的现速度:
fromVelocityi,k+1=-0.8×toVelocityi,k,k为偶数;
fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k,k为奇数;
对于第2次机动前的现速度:k=1,计算初始距离和第1次机动的目标距离的差值与初始距离的占比,如果占比小于10%,fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k;否则fromVelocityi,k+1=-1×toVelocityi,k;现速度fromVelocityi,k的初始值设置很关键,由于卫星轨道进动,好的初值可以提高循计算效率,减少迭代次数;
令k=k+1,转入步骤105)直至delmi,k<预先设定的阈值;
步骤108)转入步骤104)第i+1颗卫星直至循环所有卫星,计算完所有卫星即可。
2、计算基线矢量生成:
步骤201)基于步骤101中建好的场景,设置要计算的卫星编号、计算起止时间、基准时间,仿真步长;
步骤202)根据起始时间和基准时间,步长,按月计算,一个月一个文件夹,命名方式为1-7,2-8等,1就是第一个月,7就是从7月到8月,以仿真步长为间隔输出矢量,每个矢量一个文件,命名为卫星名-矢量名,即m1 m1m2,m1 m1m3等,每一个月都有28个文件;
步骤203)连续计算15个月,则一共有420个矢量文件。
以上步骤可以实现自动调用卫星轨道预报模块计算卫星基线矢量。
基线计算起始时间2024/07/16 12:00:00,结束时间2025/10/16 12:00:00。共15个月。基准时间是:2024/07/11 04:00:00。
场景仿真起始时间11 Jul 2024 04:00:00.000,结束时间24 Oct 2025 04:00:00.000 UTCG。
机动起始时间:1Jul 2024 03:59:58.000 UTCG结束时间:20 Oct 2025 03:59:58.000 UTCG。
需要说明的是,本系统对于至少两颗卫星即可生成时变基线,但是编队的卫星越多,效果越好。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述系统包括:编队初始化模块、卫星仿真模块、多星自动线性编队模块、卫星轨道预报模块和时变基线生成模块;其中,
所述编队初始化模块,用于根据N颗卫星中每颗卫星与第1颗卫星之间的初始距离,计算每颗卫星的初始轨道根数;
所述卫星仿真模块,用于根据每颗卫星的初始轨道根数构建初始卫星场景,还用于接收每颗卫星每次机动的目标速度矢量,进行卫星机动的场景显示;
所述多星自动线性编队模块,用于设置N颗卫星编队距离阈值类型、起止月份和机动步长,计算得到每颗卫星的机动次数以及每颗卫星每次机动与第1颗卫星之间的目标距离;根据机动次数和目标距离,通过迭代计算,得到符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度矢量并发送至卫星仿真模块,从而完成多星的线性编队;
所述卫星轨道预报模块,用于根据每颗卫星每次机动的目标速度矢量,计算N颗卫星每次机动的轨道根数,保存为文件并输出;
所述时变基线生成模块,用于根据设置的起止月份和仿真步长,计算卫星两两之间的位置矢量,从而得到N颗卫星的时变基线数据,保存为文件并输出。
2.根据权利要求1所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述多星自动线性编队模块包括目标距离计算单元、目标速度计算单元和目标速度发送单元;其中,
所述目标距离计算单元,用于设置N颗卫星编队距离阈值类型、起止月份和机动步长,根据起止月份和机动步长确定每颗卫星的机动次数,根据距离阈值类型确定每颗卫星每次机动与第1颗卫星之间的目标距离;所述卫星编队距离阈值类型用于表示该颗卫星本次机动的初始距离和目标距离;
所述目标速度计算单元,用于遍历每颗卫星的每次机动,根据与第1颗卫星之间的目标距离,根据机动次数和目标距离,通过迭代计算,得到符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度矢量并发送至目标速度发送单元;
所述目标速度发送单元,用于将每颗卫星每次机动的目标速度矢量发送至卫星仿真模块,通过迭代计算,从而完成多星的线性编队。
3.根据权利要求1所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述根据起止月份和机动步长确定每颗卫星的机动次数;具体为:
ni=(endMonthi-stMonthi+1)×28/stepi;
其中,ni为第i颗卫星的机动次数,endMonthi为第i颗卫星机动终止月份,stMonthi为第i颗卫星机动起始月份,stepi为第i颗卫星机动步长,单位为天,i>1。
4.根据权利要求1所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述目标速度计算单元的具体过程为:
步骤1)根据第i颗卫星第k次机动前的现速度和第k次机动的目标距离,计算得到第i颗卫星第k次机动要施加的速度差,0<k≤ni;
步骤2)根据第i颗卫星第k次机动前的现速度和要施加的速度差,计算得到第i颗卫星第k次机动的目标速度;
步骤3)设置第i颗卫星第k次机动的目标速度,计算得到新距离;
步骤4)判断新距离和目标距离是否在预先设定的阈值范围内,如果为是,记录该次机动的目标速度,转入步骤5);否则,以新距离为基准,计算得到新的要施加的速度差,转入步骤2);
步骤5)如果k<ni,则机动次数k+1,根据k的奇偶性,设置第k+1次机动前的现速度,转入步骤1);
步骤6)如果i<N,则i+1,转入步骤1);
步骤7)将符合阈值条件的每颗卫星每次机动的目标速度发送至目标速度发送单元。
5.根据权利要求4所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述步骤1)具体为:
根据第i颗卫星第k次机动前的现速度fromVelocityi,k,计算得到距第1颗卫星的当前距离fromMagnitudei,k,根据目标距离toMagnitudei,k和当前距离fromMagnitudei,k的差值,计算得到第i颗卫星第k次机动要施加的速度差delVelocityi,k。
6.根据权利要求5所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述步骤2)具体为:
根据第i颗卫星第k次机动前的现速度fromVelocityi,k和要施加的速度差delVelocityi,k,计算得到第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k为:
toVelocityi,k=fromVelocityi,k+delVelocityi,k。
7.根据权利要求6所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述步骤3)具体为:
在卫星场景中设置第i颗卫星第k次机动的目标速度toVelocityi,k,通过计算得到第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k。
8.根据权利要求7所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述步骤4)具体包括:
计算第i颗卫星第k次机动的新距离NewMagnitudei,k和目标距离toMagnitudei,k的差值delmi,k为:
delmi,k=abs(NewMagnitudei,k-toMagnitudei,k);
其中,abs表示计算绝对值;
如果delmi,k<预先设定的阈值,记录该次机动的目标速度toVelocityi,k,转入步骤5);
否则,将delVelocityi,k赋值给lastdelV,重新计算要施加的速度差delVelocityi,k:
将NewMagnitudei,k赋值给fromMagnitudei,k;
转入步骤2)。
9.根据权利要求8所述的多星自动线性编队和时变基线生成的系统,其特征在于,所述步骤5)具体包括:
步骤501)当k=1,计算初始距离和第1次机动的目标距离的差值与初始距离的占比,如果占比小于10%,fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k;否则fromVelocityi,k+1=-1×toVelocityi,k;转至步骤503);
步骤502)当k≠1&k<ni,根据k的奇偶性,由下式得到第k+1次机动前的现速度:
fromVelocityi,k+1=-0.8×toVelocityi,k,k为偶数;
fromVelocityi,k+1=-1.25×toVelocityi,k,k为奇数;
转至步骤503);
步骤503)令k=k+1,转入步骤1)。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115525786B (zh) * | 2022-10-11 | 2024-02-20 | 中国传媒大学 | 一种电离层频高图分类样本库的构建方法 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0915315A (ja) * | 1996-07-31 | 1997-01-17 | Sony Corp | グローバルポジショニングシステム衛星の表示方法 |
JP2004210032A (ja) * | 2002-12-27 | 2004-07-29 | Mitsubishi Electric Corp | 編隊飛行衛星 |
US8186626B1 (en) * | 2009-06-18 | 2012-05-29 | The Boeing Company | GPS based orbit determination of a spacecraft in the presence of thruster maneuvers |
EP2586711A1 (fr) * | 2011-10-28 | 2013-05-01 | Thales | Procede et systeme de commande d'un ensemble d'au moins deux satellites adaptes pour fournir un service |
CN104714554A (zh) * | 2015-03-17 | 2015-06-17 | 北京航空航天大学 | 一种共位式卫星编队的构造方法 |
US9217643B1 (en) * | 2009-01-08 | 2015-12-22 | Trex Enterprises Corp. | Angles only navigation system |
CN106945849A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-14 | 上海航天控制技术研究所 | 一种基于分段控制的卫星姿态机动方法 |
CN108494471A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-04 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种天基深空中继卫星的星座布局与发射方法 |
CN109240322A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-18 | 南京航空航天大学 | 一种面向对地超幅宽成像的卫星编队实现方法 |
CN109240340A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-01-18 | 北京理工大学 | 一种基于拟周期轨道的洛伦兹力多星编队构型方法 |
CN110032203A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-19 | 湖南航升卫星科技有限公司 | 一种集群多星单目标凝视姿态协同控制方法及系统 |
CN110155377A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-23 | 航天恒星科技有限公司 | 自动管理卫星地面测控系统的方法和系统 |
CN110968910A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-04-07 | 航天东方红卫星有限公司 | 一种双视线正交的激光雷达卫星姿态设计方法及控制系统 |
CN111232246A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-05 | 上海卫星工程研究所 | 基于倾斜轨道卫星光照条件的总体优化设计方法 |
CN111947646A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-17 | 上海卫星工程研究所 | 多星多模式机动成像模型的星载通用描述方法及系统 |
CN112208798A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-01-12 | 上海卫星工程研究所 | 一种绕飞编队高码速率星间链路切换方法及系统 |
CN112286058A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-01-29 | 哈尔滨工业大学 | 控制受限卫星编队飞行系统的时变反馈有限时间控制方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102013108711B4 (de) * | 2013-08-12 | 2016-07-14 | Jena-Optronik Gmbh | Verfahren zum Betrieb eines Lage- und Orbit-Steuersystems und Lage- und Orbit-Steuersystem |
US9766346B2 (en) * | 2013-10-27 | 2017-09-19 | Honeywell International Inc. | Multiple-criterion based global navigation satellite sub-set recursive selection |
US20180155066A1 (en) * | 2016-12-01 | 2018-06-07 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for controlling orbit of collocated satellite |
CN107589756B (zh) * | 2017-09-12 | 2020-04-24 | 北京理工大学 | 一种奔月卫星编队初始化方法 |
CN108614420B (zh) * | 2018-05-04 | 2021-03-16 | 天津大学 | 基于非线性规划的星簇级卫星容错控制方法 |
US20210061494A1 (en) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | Montero Usa Incorporated | Distributed in-space transportation network |
CN112161632B (zh) * | 2020-09-23 | 2022-08-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于相对位置矢量测量的卫星编队初始定位方法 |
-
2021
- 2021-03-31 CN CN202110349724.7A patent/CN114715430B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0915315A (ja) * | 1996-07-31 | 1997-01-17 | Sony Corp | グローバルポジショニングシステム衛星の表示方法 |
JP2004210032A (ja) * | 2002-12-27 | 2004-07-29 | Mitsubishi Electric Corp | 編隊飛行衛星 |
US9217643B1 (en) * | 2009-01-08 | 2015-12-22 | Trex Enterprises Corp. | Angles only navigation system |
US8186626B1 (en) * | 2009-06-18 | 2012-05-29 | The Boeing Company | GPS based orbit determination of a spacecraft in the presence of thruster maneuvers |
EP2586711A1 (fr) * | 2011-10-28 | 2013-05-01 | Thales | Procede et systeme de commande d'un ensemble d'au moins deux satellites adaptes pour fournir un service |
CN104714554A (zh) * | 2015-03-17 | 2015-06-17 | 北京航空航天大学 | 一种共位式卫星编队的构造方法 |
CN106945849A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-14 | 上海航天控制技术研究所 | 一种基于分段控制的卫星姿态机动方法 |
CN108494471A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-04 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种天基深空中继卫星的星座布局与发射方法 |
CN109240322A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-01-18 | 南京航空航天大学 | 一种面向对地超幅宽成像的卫星编队实现方法 |
CN109240340A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-01-18 | 北京理工大学 | 一种基于拟周期轨道的洛伦兹力多星编队构型方法 |
CN110032203A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-19 | 湖南航升卫星科技有限公司 | 一种集群多星单目标凝视姿态协同控制方法及系统 |
CN110155377A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-23 | 航天恒星科技有限公司 | 自动管理卫星地面测控系统的方法和系统 |
CN110968910A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-04-07 | 航天东方红卫星有限公司 | 一种双视线正交的激光雷达卫星姿态设计方法及控制系统 |
CN111232246A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-05 | 上海卫星工程研究所 | 基于倾斜轨道卫星光照条件的总体优化设计方法 |
CN111947646A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-17 | 上海卫星工程研究所 | 多星多模式机动成像模型的星载通用描述方法及系统 |
CN112208798A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-01-12 | 上海卫星工程研究所 | 一种绕飞编队高码速率星间链路切换方法及系统 |
CN112286058A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-01-29 | 哈尔滨工业大学 | 控制受限卫星编队飞行系统的时变反馈有限时间控制方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
分布式卫星干涉测高系统编队构形优化设计方法;黄海风等;《航空学报》;20070915(第05期);全文 * |
基于日心坐标系的三维立体剖分模型及编码;胡雅斯;《空间科学学报》;20160115;全文 * |
编队飞行卫星群构型保持及初始化;韩潮等;《中国空间科学技术》;20030425(第02期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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