基于GPS测量数据的卫星在轨轨道预报算法研究

为提高微小卫星的在轨轨道预报能力,针对常用的低轨近圆卫星轨道,根据解析的轨道动力学模型,基于无奇点变量的拟平均要素法,用Kalman滤波技术给出了一种卫星解析星历参数在轨估计算法,用GPS测量信息对相关星历模型参数进行在轨估计。给出了算法流程。先由外部标志判断滤波器初始化状态,若需初始化,则可基于GPS测量数据,或地面上注星历参数,或上次滤波所得星历参数进行;若初始化已完成,则对星历模型参数进行Kalman滤波,得到更新的星历参数。给出了滤波算法中轨道预报、残差计算、量测计算和UD分解的计算模型。仿真结果表明:对轨道高度450km以上的近地圆轨道,7d内的预报精度优于20km。算法具自启动(自初始化)、收敛性佳、对测量数据的采样要求不严格等优点,实用性好。