检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:辛宁[1,2] 邱乐德[2] 张立华[1] 丁延卫[1]
机构地区:[1]航天东方红卫星有限公司,北京100094 [2]中国空间技术研究院,北京100094
出 处:《航天器工程》2014年第2期24-30,共7页Spacecraft Engineering
基 金:国家自然科学基金项目(41274041)
摘 要:针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。An algorithm for in-orbit calibration of KBR (K-band ranging) system of the SST-LL (low-low satellite-to-satellite tracking) gravity measurement satellite based on PEKF (predictive Kalman filter) algorithm is proposed. The proposed algorithm is embodied in three steps. Firstly, the magnetic torque and thruster torque are applied to force the satellite to follow the designed atti- tude track. Secondly, the observation of star sensor is used to estimate attitude based on PEKF. Thirdly, EKF (extended Kalman filter) algorithm is used to estimate the KBR system phase cen- ter by using of the relationship between the observation of KBR system and satellite attitude mo- tion angle. The numerical results indicate that phase center can be real-time estimated and the calibration error of KBR system phase center is less than 0.3mrad even when the uncertainty of satellite attitude dynamics model is big, which demonstrates the effectiveness and robust of the proposed algorithm.
关 键 词:低低跟踪重力测量卫星 K频段测距系统 相位中心 在轨标定 预测卡尔曼滤波算法
分 类 号:V448.2[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.15