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星载GPS低轨卫星定轨算法仿真研究

发布时间:2020-02-15 00:01
【摘要】:在对Kalman滤波在星载GPS低轨卫星定轨的研究中,由于系统和观测方程均为非线性,在线性化过程中引入线性化误差造成滤波发散现象,以及由于截断误差使得定轨精度差的问题,因此将平方根UKF方法应用于天基GPS低轨卫星定轨中,为提高定轨精度、速度及定轨稳定性。利用UT变换良好的期望及方差传递特性,无须对系统方程及观测方程进行线性化,避免了传统的EKF算法由于线性化引入的误差,同时平方根滤波方法有效地克服了协方差阵非正定问题。仿真结果表明,在相同条件下比EKF有效地抑制了滤波发散,且提高了定轨精度。
【图文】:

位置图,定轨,速度误差,位置


5 仿真结果及分析在给定相同的初始条件下,分别采用EKF及SR_UKF对用户卫星进行定位、定速,其结果分别如图2~图4所示。图2 EKF与SR_UKF定轨三维位置、速度误差图2中左边一列白色部分为SR_UKF三维位置误差、右边一列白色部分为SR_UKF速度误差,对应的黑色部分分别为EKF三维位置、速度误差。其中三维位置误差标准差分别为:EKF算法结果:X轴: 62·10m Y轴: 97·14m Z轴: 100·62mSR_UKF算法结果:X轴: 47·84m Y轴: 49·15m Z轴: 48·56m三维速度误差标准差分别为:EKF算法结果:X轴: 0·21m /s Y轴: 0·20m /s Z轴: 0·20 m /sSR_UKF算法结果:X轴: 0·19 m /s Y轴: 0·18 m /s Z轴: 0·15 m /s图3、图4中内部白色部分分别为SR_UKF径向位置、速度定轨误差,外部黑色部分为EKF径向位置、速度定轨误图4 EKF SR_UKF定轨径向速度误差对照图差。其径向位置、速度误差标准差具体数据见表2。表2 低轨卫星EKF、SR_UKF定轨结果滤波算法误差标准差(m)标准差(m /s)EKF 130·03 0·17SR_UKF 49·06 0·15  从表2中的定轨结果数据及图2中三维位置、速度误差均方差数据可以看出,采用本文中的算法,径向位置定轨误差均方差的位置精度提高了一个数量级;径向速度误差均方差的径向速度精度也有所提高。在三维位置及速度对照中也可以看出在三轴方向上,位置及速度误差均方差采用本文中所用算法得到的结果均比EKF算法精度高。6 结论通过仿真验证,证明了应用本算法对非线性系统不需要进行线性化,避免了线性化误差对定轨精度的影响

【参考文献】

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【共引文献】

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