CN115390096B - 基于全视角星载gnss接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，包括以下步骤：(1)构建三天线组件的星载GNSS接收机，用于分别输出对应的原始观测数据；(2)处理三天线接收机输出的原始观测数据，进行数据筛选和时间同步；(3)使用处理后的原始观测数据，基于L1C/A、L2C双频民码单差观测值，采用ARKF算法以及基于新息向量的观测噪声等价协方差矩阵估计法进行实时相对定轨。本发明通过重构接收机天线组件，使可视卫星范围大大提高，在双星卫星编队系统中存在卫星侧摆的情况下，证实了中长基线的实时相对定轨的可行性并实现了短基线下的高精度实时相对定轨，有效的解决了传统单天线接收机在卫星侧摆状态下无法进行实时相对定轨的问题。
Description
技术领域
本发明涉及卫星导航领域，尤其是涉及一种基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法。
背景技术
卫星在执行特殊任务时比如：交会对接、编队飞行以及大地测量等，需要较为准确的得到星间距离，目前较为常见的测量星间距离的方法有：GNSS测量、星间RF测量、卫星激光测距(SLR)。其中星间RF测量测距范围较短，且仅能实现一维测距，卫星激光测距则价格较高，且灵活性较差，不适用于微纳卫星平台，故GNSS测量就以其精度高，灵活性强等优点广泛应用于星间基线测量。
卫星在太空中还会有一些特殊的姿态要求，其中最常见的就是卫星侧摆，通常见于光学成像，由于低轨卫星轨道高度较低，直接对地观测会导致成像幅宽较小，于是会调整卫星姿态，采用侧摆技术来提高对地观测效率。此时就会对星间GNSS测量产生负面影响，最直接的影响就是减少了共视星的数目，从而降低了相对定位的精度，在中长基线下甚至还会导致无法定位。
目前对于共视星数目减少的情况，主要是从软件层面解决问题，其中较为典型的方法为模糊度空间的传递，避免了模糊度重新搜索的过程，可节省一定的时间。
如公开号为CN107490800A的中国专利文献公开了一种卫星导航快速定位方法、装置和卫星导航接收机。方法包括：判断观测方程是否病态；当观测方程病态时，利用自适应加权的差分进化算法结合正则化求解快速定位时的病态观测方程，得到病态观测方程中待求向量的实数解模糊度分量；将观测方程中待求向量的实数解模糊度分量作为输入值，搜索得到观测方程中待求向量的模糊度整数解；将模糊度整数解回代到观测方程中，重新求解得到更新模糊度后的基线参数，基线参数与准确的基准站卫星导航接收机坐标相加，得到目标卫星导航接收机的准确坐标。该方法更容易得到全局最优解，提高解算精度和速度。
但是这种方法仅适用于短时间内的共视星减少，且观测量中需含有载波相位测量值的情况。对于需要较长时间处于侧摆模式的卫星并不适用。
如果能从硬件的角度出发来设计接收机的天线组件，使星间GNSS相对定轨的稳定性提升，能在双星编队中应用于一定角度的卫星侧摆，不仅降低了软件设计的难度，并且还可以使卫星在正常工作模式下获得更高的定位精度，提升定位的稳定性。
发明内容
本发明提供了一种基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，通过重构接收机天线组件，使可视卫星范围大大提高，在双星卫星编队系统中存在卫星侧摆的情况下，证实了中长基线的实时相对定轨的可行性并实现了短基线下的高精度实时相对定轨，有效的解决了传统单天线接收机在卫星侧摆状态下无法进行实时相对定轨的问题。
一种基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，包括以下步骤：
(1)构建三天线组件的星载GNSS接收机，用于分别输出对应的原始观测数据；
(2)处理三天线接收机输出的原始观测数据，进行数据筛选和时间同步；
(3)使用处理后的原始观测数据，基于L1C/A、L2C双频民码单差观测值，采用ARKF算法以及基于新息向量的观测噪声等价协方差矩阵估计法进行实时相对定轨。
步骤(1)中，所述三天线组件的星载GNSS接收机具体结构为：三副天线分别安装于接收机的等三角锥底座的三个侧面上，且三角锥的侧面与底面的夹角互呈60°，每个天线组件接收导航信号覆盖±120°空域范围。
通过这种设计，天线组件能够在±120°空域范围、即在低轨卫星轨道的全视角范围内保证较高的天线增益，从而保证有效接收全视角范围内的导航卫星信号；同时，即使卫星执行较大幅度的机动时，卫星定轨或者卫星编队相对定轨仍能收到足够多的导航星数从而保证性能。作为对比，单天线场景是常规地将一副天线安装于卫星对天面，GNSS接收机仅能在相对较小的视角范围内收到导航信号；同时，当卫星执行机动时，有可能导致卫星定轨或者卫星编队相对定轨的性能大幅下降甚至定轨失败。
步骤(2)中，进行数据筛选和时间同步的具体过程为：
(2-1)将原始观测数据进行数据帧的解析，提取每组数据中的首个有效观测时间；共包括六组数据，分别对应两个场景、三根天线下的数据；
(2-2)对比每组数据的首个有效观测时间是否相等，若是，则转到步骤(2-5)，否则顺序执行；
(2-3)按照不同场景分类，将六组数据按照不同的参考轨道分为两大组，对比其中一大组中每组原始观测数据的首个有效观测时间是否相等，若是，则对比另外一大组中的数据，否则顺序执行；
(2-4)将每组数据中的所对应的首个有效观测时间最小的数据，进行下一历元数据的解析，其余数据保持不变，转到(2-2)；
(2-5)将原始观测数据按照不同的参考轨道分别进行观测数据以及导航电文的合并。
步骤(3)中，采用ARKF算法以及基于新息向量的观测噪声等价协方差矩阵估计法进行实时相对定轨的具体过程为：
(3-1)ARKF初始化：使用基于伪距的最小二乘算法初始化低轨卫星间的相对位置、速度；根据伪距、载波相位值初始化模糊度的初始值；根据经验以及模拟器设置初始化动力学参数、接收机钟差以及误差状态协方差；
(3-2)ARKF时间更新：根据轨道动力学预测下一时刻的低轨卫星的相对位置、速度，并更新误差协方差矩阵；
(3-3)计算导航卫星位置：根据星历解算导航星的位置以及导航星钟差；
(3-4)观测数据预处理：对观测数据进行周跳探测和粗差探测，并对异常数据进行剔除；
(3-5)差分组合：基于步骤(3-4)处理过的数据对同一颗导航星的观测值做单差处理，并使用伪距、载波相位消电离层组合消除电离层延迟；
(3-6)自适应因子求解：由步骤(3-3)、(3-5)得到的导航星位置以及组合观测值分别得到理论预测残差和实际预测残差，比较理论预测残差以及实际预测残差，确定动力学模型误差大小，进而确定自适应因子取值；
(3-7)等价观测噪声协方差估计：基于新息向量使用IGG-III方案对噪声协方差进行调整，降低残差较大的观测值对状态向量的影响；
(3-8)量测更新：根据步骤(3-3)、(3-5)、(3-6)、(3-7)得到的观测矩阵、线性组合后的量测值、自适应因子、以及等价观测噪声协方差更新状态量以及误差协方差；
(3-9)输出本历元的定位结果，读取下一历元数据，转到(3-2)。
步骤(3-1)中，接收机钟差的状态量有6个，并根据共视星的使用情况，分别使能6个钟差。
步骤(3-5)中，单差组合公式为：
式中，
分别表示对GPS卫星i的单差载波相位测量值和单差伪距测量值，
分别表示星载接收机u、星载接收机r对导航卫星i的载波相位测量值和伪距测量值。
步骤(3-6)中，确定自适应因子取值的公式为：
αk取为：
其中，tr表示对矩阵求迹，
表示理论预测残差，
表示k时刻的预测状态向量，Ak表示k时刻的状态转移矩阵，yk表示k时刻的量测值，
为理论预测残差协方差，
为实际预测残差协方差。
步骤(3-7)中，基于新息向量使用IGG-III方案对噪声协方差进行调整，公式为：
其中，
为调整后的观测噪声等价协方差矩阵，k0、k1为调和系数，取k0＝1、k1＝3；上式中的Vk,(i)表示为：
式中，E(Vk)和D(Vk)分别表示新息向量的均值和标准差。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明提出了一种搭载三天线组件的星载GNSS接收机的设计思想，三副天线分别安装于三角锥底座上，且三角锥的侧面与底面的夹角互呈60°，天线的垂直覆盖角为-30°～90°，天线组件接收导航信号覆盖±120°空域范围；使得接收系统能够接收到所有地球切面以上导航卫星的信号，有效地增加接收机的可视星数，提高定位解算性能。
2、本发明设计了基于三天线星载GNSS接收机的实时相对定轨算法，有效的解决了在双星编队中存在卫星侧摆情况下，共视星数减少，从而导致定位解算失败的问题。在中长基线情况(300km)下，达到分米级的定位精度，在短基线(50km)情况下，达到近厘米级定位精度。提高了侧摆情况下的定位精度，并且增加了算法的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明中星载GNSS接收机的三天线组件安装示意图；
图2为本发明中时间同步环节流程图；
图3为本发明中状态转移矩阵示意图；
图4为本发明中ARKF滤波算法的流程图；
图5为本发明中单差组合示意图；
图6为本发明中实时相对定轨算法流程图；
图7为本发明中实时相对定轨算法GDOP对比图；
图8为本发明中实时相对定轨算法三轴定轨误差对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
如图1所示，三副天线分别安装于三角锥底座上，且三角锥的侧面与底面的夹角互呈60°，天线的垂直覆盖角为-30°～90°，天线组件接收导航信号覆盖±120°空域范围。
本发明中，得到三天线接收系统输出的原始观测数据集，将其作为输入送到预处理软件，进行数据筛选以及时间同步。在时间同步阶段，根据提前定义好的帧格式，逐帧进行数据解析，提取首个有效观测时间。而后进行比较，若不相等，则把原始观测数据集重新按照轨道场景分为两组，每一组数据重新进行比较，若不相等，则使用排序算法(本算法使用冒泡排序)将观测时间最小的所对应的那组数据指针头指向下一个历元。其余各组数据保持不变，而后重复上述流程，直到所有数据的观测时间完全一致。具体流程如图2所示。
待时间同步后，开始进行数据筛选。依然按照轨道场景将数据分为两组(分别对应A星和B星，以下简称A组、B组)。对于A组来说(共三组数据)，以第一组数据观测值所包含的卫星号为参考数据，逐一比较剩下的两组数据，如果一样则跳过，不一致则将差异数据补充至参考数据的后面，并且每一组数据都有自己唯一的识别号，用于之后的数据区分。B组同理。
在得到预处理好的观测值数据后，本发明基于L1C/A、L2C双频民码单差观测值设计了相应的实时相对定轨算法。其中所使用的滤波算法为ARKF，分为预测和校正两个过程。
其中预测又称时间更新，即通过本历元真实的测量值与预测值的差值再和在上一历元估计状态值加权来推测当前时刻的状态值。这一过程包含以下两个公式：
表1轨道动力学模型
滤波状态变量
在本算法中选取低轨卫星的位置、速度、动力学参数、接收机钟差以及单差模糊度作为状态变量。因为本次三天线测试数据为分时得到，所以每一组数据都有独立的接收机钟差，故将所有的钟差作为滤波参数。
校正又称量测更新，是指利用实际观测值对上一步先验估计值进行校正，本质实际上是估计值和量测值的一个加权。本过程包含三个公式：
其中，αk为自适应因子、R为观测噪声协方差矩阵、C为观测矩阵、Kk称为卡尔曼增益是卡尔曼滤波中最关键的一个参数，它的大小直接决定了估计值与量测值对最终值的权重。观测矩阵如下：
其中：
Dt为与接收机钟差有关的参数矩阵，其根据共视星对应天线的使用情况分别使能对应的系数。1表示模糊度矢量B在时间更新过程中保持不变。ARKF的具体运行流程，如图4所示。
(1)自适应因子αk的求解
在观测值可靠的情况下，预测残差向量能反映动力学模型的大小，可以通过比较理论预测残差协方差
以及实际预测残差协方差
的大小，确定自适应因子的取值(具体见下式)。
αk可取为：
其中，tr表示对矩阵求迹，
表示理论预测残差，
表示k时刻的预测状态向量，Ak表示k时刻的状态转移矩阵，yk表示k时刻的量测值。
式中看出，当模型无异常干扰时，αk的理论值为1，一旦模型出现扰动，就会根据扰动的大小，自适应降低动力学模型在状态量中的预测权重。
(2)基于新息向量的观测噪声等价协方差矩阵估计法。
上述自适应因子的求解是基于观测值可靠的前提下进行的，一旦观测值存在粗差，就会将误差引入到最终的状态量中。为了防止滤波发散，应时刻调整观测值噪声大小。
新息向量定义为观测量的预测值与理论值之差，也就是实际预测残差，具体公式见上文相关定义。参考IGG-III方案，调整后的观测噪声等价协方差矩阵
可表示为：
其中k0、k1为调和系数，本算法取k0＝1、k1＝3。上式中的Vk,(i)可表示为：
E(Vk)和D(Vk)分别表示新息向量的均值和标准差。
为了消除电离层一阶项误差的干扰，本次算法使用基于伪距、载波相位的双频消电离层组合，并在此基础上进一步在星间做差，如图5所示，消除了导航星钟差以及短基线下的电离层延迟。其具体观测矢量可表示为：
其中，PIF为伪距消电离层组合，LIF为载波相位消电离层组合，
分别为A星、B星对卫星号为i的GPS卫星的伪距单差组合值以及载波相位单差组合值。
实时相对定轨算法的流程如图6所示，包括：
Step 1.ARKF初始化：使用基于伪距的最小二乘算法初始化低轨卫星间的相对位置、速度；根据伪距、载波相位值初始化模糊度的初始值；根据经验以及模拟器设置初始化动力学参数、接收机钟差以及误差状态协方差；
Step 2.ARKF时间更新：根据轨道动力学预测下一时刻的低轨卫星的相对位置、速度，并更新误差协方差矩阵；
Step 3.计算导航卫星位置：根据星历解算导航星的位置以及导航星钟差；
Step 4.观测数据预处理：对观测数据进行周跳探测和粗差探测，并对异常数据进行剔除；
Step 5.差分组合：基于步骤Step 4处理过的数据对同一颗导航星的观测值做单差处理，并使用伪距、载波相位消电离层组合消除电离层延迟；
Step 6.自适应因子求解：由步骤Step 3、Step 5得到的导航星位置以及组合观测值分别得到理论预测残差和实际预测残差，比较理论预测残差以及实际预测残差，确定动力学模型误差大小，进而确定自适应因子取值；
Step 7.等价观测噪声协方差估计：基于新息向量使用IGG-III方案对噪声协方差进行调整，降低残差较大的观测值对状态向量的影响；
Step 8.量测更新：根据步骤Step 3、Step 5、Step 6、Step 7得到的观测矩阵、线性组合后的量测值、自适应因子、以及等价观测噪声协方差更新状态量以及误差协方差；
Step 9.输出本历元的定位结果，读取下一历元数据，转到Step 2。
使用半实物平台对本发明基于三天线星载GNSS接收机的实时相对定轨算法进行验证，模拟器采用思博伦GSS9000型号的导航信号模拟器产生GPS L1C/A、GPS L2C双频民码信号，通过射频线连接到L1/L2/B1/B3四频星载GNSS接收机进行数据采集。本次实验共分为两组不同基线的对比实验，其具体的场景设置如下表2和表3所示。
表2双星基线长度为300km场景设置
| 轨道根数/姿态设置 | A星 | B星 |
| a | 6893818.8336m | 6893818.8336m |
| e | 0.00059107 | 0.00059107 |
| i | 97.4391° | 97.4391° |
| Ω | -64.3989° | -64.3989° |
| ω | -108.7805° | -108.7805° |
| M | 179.4077° | 181.9023° |
| 侧摆角度θ | 0° | 45° |
表3双星基线长度为50km场景设置
| 轨道根数/姿态设置 | A星 | B星 |
| a | 6893818.8336m | 6893818.8336m |
| e | 0.00059107 | 0.00059107 |
| i | 97.4391° | 97.4391° |
| Ω | -64.3989° | -64.3989° |
| ω | -108.7805° | -108.7805° |
| M | 179.4077° | 179.8234° |
| 侧摆角度θ | 0° | 45° |
下面给出三天线接收系统数据的测试结果以及作为对比实验的单天线接收系统的测试结果，本次实验的测试区间长度为1.5小时，解算间隔为10秒。测试结果如表4、表5所示。
表4：中长基线(300km)
表5：短基线(50km)
通过上面的对比实验可以看出
平均观测星数(a星+b星)：平均提升83.3％
平均共视星数：平均提升114％
平均可用星数：平均提升120％
卫星几何构型方面：如图7所示的几何精度因子(以50km为例)，三天线的数据每个历元都集中在1左右，相比于单天线的数据，其卫星几何构型更加稳定且对测量误差的放大程度更小，测量数据质量更加稳定。
收敛速度方面：单天线差分两组场景的收敛历元大概都在第350历元左右，三天线差分中长基线数据(300km)的收敛历元在第250历元左右，对于短基线数据(50km)的收敛历元则在第150历元左右。整体而言，三天线数据的收敛速度是优于单天线的收敛速度，且随基线的缩短，收敛速度的提升效果越显著。
定位精度方面：对于中长基线数据(300km)，单天线差分无法正确差分定位，三天线差分则可以达到一个分米级的定位精度，但是由于基线过长，有些误差不在具有很强的时间、空间上的相关性，因此差分的优势无法最大程度的发挥。
对于短基线数据(50km)，单天线差分虽然可以正确的定位解算，但是精度由于共视星数的限制，精度也是分米级的水平，三天线差分则增加了一倍左右的共视星数，故在观测方程上有一定的冗余性，增加了卡尔曼滤波的鲁棒性，最后的精度可以达到近厘米级的定位精度
总的来说，在中长基线(300km)的情况下，单天线无法定位，三天线可以达到分米级定位精度；短基线情况下(50km)，单天线可以达到一个较差的定位精度-分米级，而三天线可以达到一个近厘米级的定位精度。定轨结果如图8所示。
本发明提供了一种基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，通过重构接收机天线组件，使可视卫星范围大大提高，在双星卫星编队系统中存在卫星侧摆的情况下，证实了中长基线的实时相对定轨的可行性并实现了短基线下的高精度实时相对定轨，有效的解决了传统单天线接收机在卫星侧摆状态下相对定轨性能下降甚至无法进行实时相对定轨的问题，对多星编队下的高精度相对定轨具有重要意义。
以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)构建三天线组件的星载GNSS接收机，用于分别输出对应的原始观测数据；
(2)处理三天线接收机输出的原始观测数据，进行数据筛选和时间同步；
(3)使用处理后的原始观测数据，基于L1C/A、L2C双频民码单差观测值，采用ARKF算法以及基于新息向量的观测噪声等价协方差矩阵估计法进行实时相对定轨；其中，单差观测值包括单差载波相位观测值和单差伪距观测值；
采用ARKF算法以及基于新息向量的观测噪声等价协方差矩阵估计法进行实时相对定轨的具体过程为：
(3-1)ARKF初始化：使用基于伪距的最小二乘算法初始化低轨卫星间的相对位置、速度；根据伪距、载波相位值初始化模糊度的初始值；根据经验以及模拟器设置初始化动力学参数、接收机钟差以及误差状态协方差；
(3-2)ARKF时间更新：根据轨道动力学预测下一时刻的低轨卫星的相对位置、速度，并更新误差协方差矩阵；
(3-3)计算导航卫星位置：根据星历解算导航星的位置以及导航星钟差；
(3-4)观测数据预处理：对观测数据进行周跳探测和粗差探测，并对异常数据进行剔除；
(3-5)差分组合：基于步骤(3-4)处理过的数据对同一颗导航星的观测值做单差处理，并使用伪距、载波相位消电离层组合消除电离层延迟；
(3-6)自适应因子求解：由步骤(3-3)、(3-5)得到的导航星位置以及组合观测值分别得到理论预测残差和实际预测残差，比较理论预测残差以及实际预测残差，确定动力学模型误差大小，进而确定自适应因子取值；
(3-7)等价观测噪声协方差估计：基于新息向量使用IGG-Ⅲ方案对噪声协方差进行调整，降低残差较大的观测值对状态向量的影响；
(3-8)量测更新：根据步骤(3-3)、(3-5)、(3-6)、(3-7)得到的观测矩阵、线性组合后的量测值、自适应因子、以及等价观测噪声协方差更新状态量以及误差协方差；
(3-9)输出本历元的定位结果，读取下一历元数据，转到(3-2)。
2.根据权利要求1所述的基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，步骤(1)中，所述三天线组件的星载GNSS接收机具体结构为：三副天线分别安装于接收机的等三角锥底座的三个侧面上，且三角锥的侧面与底面的夹角互呈60°，每个天线组件接收导航信号覆盖±120°空域范围。
3.根据权利要求1所述的基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，步骤(2)中，进行数据筛选和时间同步的具体过程为：
(2-1)将原始观测数据进行数据帧的解析，提取每组数据中的首个有效观测时间；共包括六组数据，分别对应两个场景、三根天线下的数据；
(2-2)对比每组数据的首个有效观测时间是否相等，若是，则转到步骤(2-5)，否则顺序执行；
(2-3)按照不同场景分类，将六组数据按照不同的参考轨道分为两大组，对比其中一大组中每组原始观测数据的首个有效观测时间是否相等，若是，则对比另外一大组中的数据，否则顺序执行；
(2-4)将每组数据中的所对应的首个有效观测时间最小的数据，进行下一历元数据的解析，其余数据保持不变，转到(2-2)；
(2-5)将原始观测数据按照不同的参考轨道分别进行观测数据以及导航电文的合并。
4.根据权利要求1所述的基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，步骤(3-1)中，接收机钟差的状态量有6个，并根据共视星的使用情况，分别使能6个钟差。
5.根据权利要求1所述的基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，步骤(3-5)中，单差组合公式为：
式中，
分别表示对GPS卫星i的单差载波相位测量值和单差伪距测量值，
分别表示星载接收机u、星载接收机r对导航卫星i的载波相位测量值和伪距测量值。
6.根据权利要求1所述的基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，步骤(3-6)中，确定自适应因子取值的公式为：
αk取为：
其中，tr表示对矩阵求迹，
表示理论预测残差，
表示k时刻的预测状态向量，Ak表示k时刻的状态转移矩阵，yk表示k时刻的量测值，
为理论预测残差协方差，
为实际预测残差协方差。
7.根据权利要求1所述的基于全视角星载GNSS接收系统的低轨卫星实时相对定轨方法，其特征在于，步骤(3-7)中，基于新息向量使用IGG-Ⅲ方案对噪声协方差进行调整，公式为：
其中，
为调整后的观测噪声等价协方差矩阵，k0、k1为调和系数，取k0＝1、k1＝3；上式中的Vk,(i)表示为：
式中，E(Vk)和D(Vk)分别表示新息向量的均值和标准差。
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