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火星捕获段天文组合导航探讨

摘要:针对火星捕获段高精度实时自主导航的需求,提出一种以火星及太阳为导航目标源的天文光学图像测角和天文光谱测速的组合自主导航滤波方法。针对天文组合导航系统中测量信息包含时间相关测量噪声的问题,首先分析时间相关噪声对状态估计过程的影响,然后建立考虑时间相关噪声的状态方程和量测方程,并分析和推导了改进的卡尔曼滤波器方程。仿真结果显示,同传统方法相比,所提出的滤波方法可将导航精度提高一个数量级,对火星探测器捕获段实时高精度自主导航具有一定的参考意义。
 
关键词:火星探测;自主导航;测角测速;时间相关噪声;改进卡尔曼滤波
 
星捕获段通常指探测器进入火星影响球开始至制动入轨结束,是整个火星探测任务过程中最关键的阶段之一[1]。在该阶段,探测器所处的空间环境复杂、飞行速度快、控制要求高,且机会唯一。当制动捕获段导航精度不满足指标要求,将影响后续的环绕、着陆等阶段的探测任务,甚至导致飞跃或撞击火星等后果,导致任务失败[2]。天文测角测速组合自主导航方法是近年来提出的新型导航方法,该方法利用深空探测空间天然资源,直接获取速度测量信息[3]。与相比传统的地面无线电导航和天文测角导航方法相比[4],该方法增加了测量信息的种类、扩展了导航手段,可提高深空探测导航的精度,增加工程成功的可靠性,是实现火星探测连续自主、实时高精度导航的重要手段[5]。天文组合导航通常采用卡尔曼滤波器进行误差估计[6-7]。卡尔曼滤波是一种从概率统计最优的角度估计组合导航系统误差并消除的方法,只适用于系统噪声和量测噪声均为白噪声的系统。但对于火星自主导航,系统噪声与量测噪声的白噪声特性很难保证。特别是在火星捕获段,空间力学环境的巨大变化会对导航系统产生影响,使系统噪声与时间相关[8];同时工作环境的改变使导航敏感器的器件参数发生变动,带来时间相关的量测噪声。针对时间相关噪声问题,通常采用状态扩维的方法将有色噪声白化[9]。但这种方法会导致滤波器阶数升高以及计算量的增大,在资源有限的火星探测器可能无法适用。因此,本文研究考虑时间相关噪声条件下的火星捕获段天文测角测速组合自主导航方法,以火星方向矢量、太阳的方向矢量及视向速度为导航观测量,设计了一种新的改进卡尔曼滤波算法,使得系统具备抑制时间相关噪声的能力,有效融合天文测角及测速信息,实现火星捕获段连续自主,实时高精度导航。
 
1组合自主导航系统数学模型
 
在火星捕获段,火星探测器将逐步靠近火星,火星的视星等逐步变亮。太阳及火星是该阶段探测器最易观测的天体。探测器组合自主导航观测方案如图1所示,采用星载的光学导航敏感器获得火星、太阳的光学图像,提取参考天体相对于探测器的视线矢量,同时采用太阳光谱测速敏感器获得太阳光谱的频移量,提取探测器相对太阳的视向速度,然后结合导航滤波算法实现实时自主估计火星探测器在参考坐标系中的位置、速度等导航参数。
 
2改进导航滤波算法
 
对于上述导航系统,令状态量kx的初值均值为0x,协方差为0P,且与其他噪声不相关。
 
3组合导航系统数字仿真
 
本节给出一个仿真算例验证所提出的导航滤波算法的有效性。以火星探测2020年发射窗口为例,考虑在火星捕获段,探测器在飞行过程中通过敏感器合理布局及姿态机动实现对太阳及火星的观测。图3为采用本文提出的改进滤波算法后探测器位置和速度估计误差仿真曲线,图4为三轴位置估计协方差的变化趋势。从结果可见,在火星捕获段采用天文测角测速组合导航方法可实现探测器位置、速度的实时估计。组合导航系统快速收敛,协方差矩阵中三轴位置估计均方差逐渐减小并趋向稳定,最终导航定位精度达到567km,定速精度达到2.13m/s。为了验证所提出的方法的性能,在相同的试验条件下,采用常规卡尔曼滤波方法进行了对比试验,其三轴位置及速度估计误差如图5所示。从图5的仿真曲线图可以看出,在采用传统的卡尔曼滤波算法情况下,时间相关的噪声项导致导航定位及定速精度呈逐渐发散趋势。改进的卡尔曼滤波方法则可有效抑制捕获段动力学模型噪声等与时间相关的噪声项,组合导航位置估计误差可从17921km减小至567km,速度估计误差从15m/s减小至2m/s,从而实现更高精度的组合自主导航。
 
4结论
 
本文研究了火星探测捕获段天文测角测速组合自主导航方案。针对火星捕获段,探测器所处的空间环境变化导致系统噪声、量测噪声与时间相关的问题,建立了组合导航系统数学模型,设计了改进的卡尔曼滤算法。以火星探测2020年窗口为例开展了数学仿真,仿真结果显示,与传统的导航方法相比,改进的方法能够有效处理噪声变化问题,克服时间相关噪声的影响,实现高精度组合导航,对工程应用具有一定的参考意义。
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