基于GPS和陀螺的航天器相对状态自主确定

根据GPS和陀螺的不同特点,将两者结合起来,设计了一种基于GPS和陀螺的相对状态自主确定算法.采用修正罗德里格参数(MRPs)作为姿态描述参数,通过建立相对轨道和相对姿态运动方程以及GPS和陀螺观测方程,运用unscented卡尔曼滤波方法(UKF)设计了双星编队相对状态自主确定算法,仿真结果验证了方法的可行性和有效性.

基于双目视觉的相对状态自主确定

基于双目视觉系统提出了一种适于交会对接最后阶段的近距离绕飞的相对状态自主确定方法。用修正罗德里格参数(MRP)描述姿态,给出了追踪器与目标器间的相对姿态运动学与动力学方程,以及相对运动方程,根据双目视觉系统的小孔成像原理建立了双目系统的测量数学模型,由扩展卡尔曼滤波(EKF)获得两航天器的相对位姿及其变化率。仿真结果表明该法可行。

基于UKF算法的小卫星串行编队相对状态自主确定

基于星间测距和星间测角对小卫星编队进行自主相对状态确定。卫星编队采用圆轨道串行双星编队方式,Hill方程对此构型不再适用,文中以卫星在惯性坐标系下的轨道动力学方程为基础,详细推导出卫星的相对运动动力学模型,并建立测量方程。由于测量方程为非线性方程,为避免线性化误差,提高测量精度,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,以双星编队为例,进行了数学仿真。仿真结果表明,该算法易于实现,并具有较高的精度。