基于卡尔曼滤波器的在轨目标跟踪算法研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所) | 被引量 : 11次 | 上传用户:radicafrank
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随着人类对太空探索的不断深入,太空逐渐成为了世界大国角力的主战场。对空间的控制和利用已经成为一个国家科学技术水平的象征。对太空中大量在轨目标进行准确且稳定的跟踪是对其进行观测或控制的前提条件。通常使用轨道根数合理外推出在轨目标的位置矢量和速度矢量等状态信息,再依据状态量对在轨目标的观测信息进行解算,并以此引导观测设备进行跟踪。工程应用中,由于轨道根数会随着时间发生蠕变或轨道根数测不准等原因,使轨道外推得到的在轨目标状态量存在一定误差,该误差会导致目标不在视场中心,从而产生脱靶量。经纬仪视场很小,脱靶量的存在会影响跟踪效果,甚至导致丢失跟踪目标。针对该问题,本文重点讨论了针对非合作目标在仅测角条件下的滤波跟踪问题。首先,研究了描述在轨目标运动的时间尺度以及天球坐标系和地球坐标系的转换,并使用SOFA软件库实现了坐标转换算法;其次,提出了一种基于复杂力学模型的滤波算法,该力学模型中考虑到了在轨目标在空间中运动所受到的主要摄动力因素,并对一些摄动力模型进行了简要的阐述,在此基础之上使用数值积分对摄动力方程进行求解,实现了轨道外推算法,将该算法与STK软件中的高精度轨道预报函数的计算结果进行了比较;之后,算法以在轨目标的位置矢量和状态矢量为系统状态量,以目标相对于地基观测站(经纬仪)的高度角和方位角为观测量设计了基于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法的滤波器。最后,使用MATLAB和C搭建了算法的仿真测试平台,以STK软件和部分实测数据为算法输入,研究了不同帧频角度数据和滤波器参数对滤波结果的影响。仿真实验结果表明,本文所研究的在轨目标滤波跟踪系统中,扩展卡尔曼滤波算法与无迹卡尔曼滤波算法都可以通过多组经纬仪测角数据来修正含有误差的轨道根数,无迹卡尔曼滤波算法在鲁棒性、收敛速度和滤波精度上略优于扩展卡尔曼滤波算法,但一定程度上牺牲了算法的运算效率。
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