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    基于UKF和信息融合的航天器自主導(dǎo)航方法

    2012-11-26 10:50:40羅楠許錄平張華
    關(guān)鍵詞:脈沖星航天器X射線

    羅楠 許錄平 張華

    (西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院,西安710071)

    1 引言

    脈沖星是一種高速、穩(wěn)定自轉(zhuǎn)的中子星,其輻射周期信號(hào)的長(zhǎng)期穩(wěn)定度可與銫原子鐘媲美,被譽(yù)為自然界最穩(wěn)定的頻率基準(zhǔn)[1]。美國(guó)科學(xué)家于1974年首次提出了利用脈沖星進(jìn)行航天器自主軌道確定,開(kāi)創(chuàng)了脈沖星導(dǎo)航先河[2]。將脈沖星作為航天器的導(dǎo)航信源有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn):脈沖星信號(hào)是自然存在的,任何時(shí)候都可以免費(fèi)獲??;脈沖星分布于整個(gè)天空,不同的航天器可以同時(shí)進(jìn)行時(shí)間差測(cè)量;每顆脈沖星輻射輪廓都是唯一并可預(yù)測(cè)的;能為近地及星際空間的多種航天器提供導(dǎo)航信息?;诿}沖星輻射定時(shí)模型的導(dǎo)航是一種頗具潛力的航天器自主導(dǎo)航方法,它不僅可以脫離地基測(cè)控的支持,為近地遙感及深空探測(cè)的各種衛(wèi)星提供長(zhǎng)期穩(wěn)定可靠的自主導(dǎo)航服務(wù),而且能為需要多衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的衛(wèi)星系統(tǒng)提供星座間位置與時(shí)間的聯(lián)合標(biāo)定。但由于脈沖星信號(hào)弱,在目前技術(shù)條件下導(dǎo)航精度較低,因此組合不同類型的導(dǎo)航手段,用信息融合方法來(lái)完成精確、穩(wěn)定的導(dǎo)航任務(wù)是必要的。

    本文在分析星敏感器和脈沖星導(dǎo)航兩種不同導(dǎo)航機(jī)制的基礎(chǔ)上,提出了一種基于無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)的信息融合天文自主導(dǎo)航方法。結(jié)合兩者在導(dǎo)航信息連續(xù)性和精確性上的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì),一方面用脈沖星提供連續(xù)不斷的導(dǎo)航信息;另一方面利用星敏感器敏感折射星光,并通過(guò)大氣對(duì)星光折射的數(shù)學(xué)模型和誤差補(bǔ)償技術(shù)精確敏感地平,提高這種組合導(dǎo)航方法的導(dǎo)航精度。

    2 敏感地平測(cè)量模型

    星光仰角是指航天器觀測(cè)的恒星星光矢量方向與地心矢量方向之間的夾角,它是航天器在地心坐標(biāo)系中位置矢量的函數(shù)。如圖1所示,當(dāng)衛(wèi)星到地心與地球邊緣切線方向的夾角已知,星敏感器的量測(cè)模型[2]可表示為

    式中α為航天器到地心方向與到恒星方向的夾角;rE為地心坐標(biāo)系中衛(wèi)星位置矢量;為地心慣性坐標(biāo)系中衛(wèi)星到導(dǎo)航恒星視線方向單位矢量;vα為量測(cè)噪聲,包括安裝誤差、地平敏感誤差等。

    公式 (1)表示成量測(cè)方程形式為

    式中Z為量測(cè)向量;h為非線性轉(zhuǎn)換方程;X()t為衛(wèi)星的狀態(tài)向量;δZ為噪聲向量,主要包括安裝誤差和地平敏感器量測(cè)誤差。

    圖1 星敏感器/脈沖星聯(lián)合導(dǎo)航示意圖Fig.1 Schematic diagram of integrated navigation utilizing star sensor and pulsar

    3 脈沖星到達(dá)時(shí)間測(cè)量模型

    脈沖星導(dǎo)航技術(shù)是利用探測(cè)器同時(shí)精確測(cè)量多顆特性已知的脈沖星輻射脈沖到達(dá)太陽(yáng)系質(zhì)心(Solar System Barycentre,SSB)和航天器的時(shí)間差,經(jīng)過(guò)必要的修正測(cè)得航天器在脈沖星視線方向距SSB的距離,結(jié)合軌道動(dòng)力學(xué)模型采用相應(yīng)的信號(hào)處理和導(dǎo)航算法實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器位置、速度、時(shí)間的計(jì)算和預(yù)報(bào)。采用SSB慣性坐標(biāo)系作為參考架,脈沖星脈沖到達(dá)SSB相位模型[3]可表示為

    式中φ0為參考?xì)v元t0時(shí)刻的脈沖相位;ν(t)為脈沖星參考?xì)v元t時(shí)的自轉(zhuǎn)頻率。該模型中的參數(shù)通過(guò)對(duì)脈沖星的長(zhǎng)期觀測(cè)得到。將脈沖星輻射短期觀測(cè)和累積得到的脈沖星脈沖輪廓模型,在星載原子鐘保持時(shí)間(固有時(shí))下進(jìn)行比對(duì),可以得到脈沖星到達(dá)用戶星和SSB的時(shí)間差[4]。如圖1所示,由于時(shí)間差是航天器位置矢量的函數(shù),SSB坐標(biāo)系下其一階表達(dá)式可表示為

    式中rssb=rEssb+rE;為SSB到脈沖星視線方向的矢量;tU,i為航天器測(cè)得的第i顆脈沖星輻射脈沖到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival,TOA);tb,i為同一脈沖在SSB處的TOA,i表示第i顆脈沖星。公式(4)的一階方程忽略了相對(duì)論等效應(yīng)對(duì)TOA測(cè)量的影響,要在工程上實(shí)現(xiàn)精確的脈沖星定時(shí)模型,必須將實(shí)測(cè)TOA的固有時(shí)通過(guò)各項(xiàng)修正轉(zhuǎn)化到質(zhì)心力學(xué)時(shí)(Barycentric Dynamical Time,TDB),求得TDB下的時(shí)間差:

    式中ΔRΘ為Roemer延遲,包括一階多普勒延遲和視差效應(yīng);ΔEΘ為相對(duì)論效應(yīng)修正,太陽(yáng)系中ΔEΘ<1ns可忽略;ΔSΘ為太陽(yáng)系Shapiro延遲;Δf,i和δt分別為第i顆脈沖星色散效應(yīng)誤差和衛(wèi)星時(shí)鐘偏差。時(shí)間差測(cè)量方程可簡(jiǎn)化為

    式中D0為脈沖星到SSB的距離;V為脈沖星固有運(yùn)動(dòng)速度;ΔtN=tN-t0表示從脈沖星初始時(shí)刻開(kāi)始到輻射第N個(gè)脈沖的時(shí)間間隔,由于D0?VΔtN,仿真計(jì)算時(shí)VΔtN可以忽略;b表示SSB相對(duì)太陽(yáng)質(zhì)心的位置矢量;μsun為太陽(yáng)引力常數(shù)。

    式(6)用測(cè)量方程簡(jiǎn)化表示為

    4 軌道動(dòng)力學(xué)模型

    定軌問(wèn)題中軌道狀態(tài)常用開(kāi)普勒軌道要素或三維慣性坐標(biāo)系下的位置、速度來(lái)描述。開(kāi)普勒軌道六參數(shù)有5個(gè)是常量,定軌精度高,適用于特定軌道;對(duì)于具有變軌任務(wù)的衛(wèi)星,使用位置、速度描述更為方便。地心坐標(biāo)系下設(shè)向量X={rT,vT}T表示衛(wèi)星狀態(tài),衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)用二體方程描述:

    式中GE為地球引力常數(shù);a為軌道攝動(dòng)力,a=anonspher+a3body+adrag+aSR+aother,其中anonspher為地球非球形引力攝動(dòng),a3body為第三體攝動(dòng),adrag為大氣阻力攝動(dòng),aSR為太陽(yáng)直接輻射壓攝動(dòng),aother為其他攝動(dòng)力。地球質(zhì)心引力與各種攝動(dòng)力共同決定了衛(wèi)星的在軌運(yùn)動(dòng)。

    5 基于UKF的信息融合方法

    定軌過(guò)程首先是對(duì)衛(wèi)星受力建模,并對(duì)運(yùn)動(dòng)方程積分,得到預(yù)測(cè)軌道狀態(tài);然后,在量測(cè)量支持下,依賴軌道的估計(jì)采用擬合或?yàn)V波的方法進(jìn)行差分改正或軌道狀態(tài)改進(jìn)。從以上各節(jié)分析可知,基于式(2)、式(7)的量測(cè)方程和式(9)的軌道動(dòng)力學(xué)方程可構(gòu)建迭代濾波對(duì)軌道狀態(tài)進(jìn)行改進(jìn)。在系統(tǒng)噪聲滿足高斯分布,統(tǒng)計(jì)特性的先驗(yàn)知識(shí)足夠的前提下,Kalman濾波是基于H2范數(shù)導(dǎo)出的最優(yōu)線性迭代濾波方法。由于軌道改進(jìn)過(guò)程的量測(cè)方程和狀態(tài)方程均是非線性的,通常使用次優(yōu)的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF),它使用泰勒級(jí)數(shù)的一階項(xiàng)對(duì)觀測(cè)方程和狀態(tài)方程線性化。EKF有兩個(gè)缺陷:對(duì)強(qiáng)非線性方程線性化會(huì)引入較大的誤差,導(dǎo)致估計(jì)誤差增大;線性化過(guò)程會(huì)導(dǎo)致假設(shè)為高斯分布的先驗(yàn)和后驗(yàn)概率的均值和方差估計(jì)錯(cuò)誤。而無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)被認(rèn)為是性能優(yōu)于EKF的非線性濾波方法[6],它使用一組確定的離散Sigma采樣點(diǎn)來(lái)參數(shù)化高斯隨機(jī)狀態(tài)變量的均值和方差,并直接使用非線性狀態(tài)方程來(lái)傳播后驗(yàn)概率均值和方差,而不需要線性化,但UKF方法穩(wěn)定性較EKF稍差。

    文獻(xiàn)[7-8]分析了X射線脈沖星導(dǎo)航技術(shù)在航天器行星際空間飛行中的應(yīng)用,解決了相位導(dǎo)航存在的整周期模糊度問(wèn)題。在軌道動(dòng)力學(xué)模型估計(jì)航天器位置的基礎(chǔ)上,將其真實(shí)位置和估計(jì)位置的脈沖星脈沖相位差作為反饋,使用UKF濾波來(lái)得到高精度的導(dǎo)航信息。本文通過(guò)分析星敏感器和脈沖星導(dǎo)航的工作機(jī)制,將來(lái)自這兩種不同導(dǎo)航方式的信息源數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)、組合,充分利用多個(gè)傳感器提供的導(dǎo)航資源,合理使用它們?cè)诳臻g和時(shí)間上的冗余互補(bǔ)信息,設(shè)計(jì)了UKF聯(lián)合濾波器來(lái)完成信息融合,以提高衛(wèi)星自主導(dǎo)航的精確度。

    設(shè)UKF算法的離散狀態(tài)方程和測(cè)量方程為

    式中xk為n維向量狀態(tài)變量;f(xk-1)為狀態(tài)傳播函數(shù);h(xk)為測(cè)量函數(shù);wk和vk為非相關(guān)高斯白噪聲,且分布滿足wk~N(0,Qk)和vk~N(0,Rk),Qk和Rk分別為wk和vk的方差。

    設(shè)UKF的算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程為

    4)時(shí)間更新:

    5)量測(cè)更新:

    聯(lián)合濾波系統(tǒng)中,子濾波器1基于狀態(tài)方程式(9)與觀測(cè)方程式(2);子濾波器2基于狀態(tài)方程式(9)與觀測(cè)方程式(7)。融合濾波器將兩個(gè)子濾波器的輸出結(jié)果進(jìn)行信息融合,完成時(shí)間更新,并將融合結(jié)果反饋到各子濾波器,作為下一級(jí)濾波的初值。鑒于UKF的穩(wěn)定性較差,將一組EKF作為備份濾波器加入組合定姿系統(tǒng)中,用于在UKF異常時(shí)維持系統(tǒng)正常工作,導(dǎo)航信息融合方法如圖2所示。

    圖2 信息融合方法Fig.2 Methodology of information fusion

    由于UKF的穩(wěn)定性較EKF差,子濾波器中只反饋狀態(tài)變量。衛(wèi)星在軌運(yùn)動(dòng)由于受地球等天體遮擋影響,星敏感器觀測(cè)到的導(dǎo)航恒星和X射線探測(cè)器探測(cè)到的脈沖星個(gè)數(shù)是不斷變化的,因此兩個(gè)子濾波器在運(yùn)算過(guò)程中觀測(cè)方程和觀測(cè)噪聲協(xié)方差陣也隨之變化。

    6 仿真分析

    6.1 仿真系統(tǒng)

    為了驗(yàn)證X射線脈沖星導(dǎo)航原理和UKF信息融合算法的可行性和有效性,利用激光光子輻射模擬脈沖星X射線光子輻射,設(shè)計(jì)了一種基于激光光量子探測(cè)的X射線脈沖星導(dǎo)航地面仿真系統(tǒng),其硬件結(jié)構(gòu)如圖3所示。信號(hào)模擬計(jì)算機(jī)提取各參數(shù)庫(kù)中信號(hào)模型生成脈沖星信號(hào)模擬數(shù)據(jù)和星敏感器觀測(cè)數(shù)據(jù);導(dǎo)航算法部分模擬星載計(jì)算機(jī),用于X射線脈沖星信號(hào)數(shù)據(jù)和星敏感器數(shù)據(jù)處理并用于信息融合導(dǎo)航。時(shí)間保持單元通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (Field-programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)綜合GPS定時(shí)接收機(jī)提供的秒脈沖信號(hào)和溫補(bǔ)晶振的時(shí)鐘信號(hào),用于標(biāo)定光子發(fā)射時(shí)間;光子發(fā)射單元由激光調(diào)制與驅(qū)動(dòng)、670nm半導(dǎo)體激光器和光學(xué)發(fā)射天線構(gòu)成,用于將模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為激光光子;光子探測(cè)單元包括接收光學(xué)天線、衰減器、670nm帶通濾光器和光子探測(cè)與計(jì)數(shù)器;光學(xué)接收天線模擬X射線準(zhǔn)直器,用于定向和噪聲初步抑制,其接收的光子經(jīng)過(guò)衰減器衰減后由670nm帶通濾光器濾除日光中其他光譜成分,然后由時(shí)間保持單元2進(jìn)行時(shí)間標(biāo)定后,送至導(dǎo)航算法單元。

    該仿真系統(tǒng)激光發(fā)射功率與探測(cè)到的光子數(shù)之間的關(guān)系[9]為

    圖3 仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.3 Frame diagram of the simulation system

    式中L為光學(xué)接收天線直徑;d為激光器和探測(cè)器間距離;θ為激光光束發(fā)散角;ρ為可控衰減系數(shù),用可調(diào)衰減器實(shí)現(xiàn);ω為其他衰減;η為探測(cè)器效率;T為脈沖持續(xù)時(shí)間;h為普朗克常量;c為光速;λ為光波長(zhǎng);SI為閃爍因子,典型值為0.4~1.0。若設(shè)觀測(cè)到的光子數(shù)為λS,背景輻射噪聲為λn,激光發(fā)射功率的概率模型為[9]

    式中 [·]為取整操作;Pt為激光發(fā)射功率。仿真時(shí)系統(tǒng)根據(jù)模擬的軌道位置和時(shí)間確定信號(hào)的發(fā)射時(shí)間,再根據(jù)不同脈沖星空間觀測(cè)信號(hào)強(qiáng)度和背景輻射噪聲用式(16)計(jì)算激光發(fā)射功率,并對(duì)激光進(jìn)行模擬調(diào)制。

    6.2 仿真條件

    衛(wèi)星軌道動(dòng)力學(xué)模型考慮地球非球形引力 (攝動(dòng)函數(shù)取J2~J6項(xiàng)),日、月引力及大氣阻力等3種攝動(dòng)力,積分過(guò)程使用四階龍格-庫(kù)塔數(shù)值積分方法,積分步長(zhǎng)設(shè)定為10s。用戶星軌道初值從北美防空聯(lián)合司令部提供的兩行軌道根數(shù)集中選取,并使用簡(jiǎn)化常規(guī)/深空擾動(dòng)的近似解析解模型[10]程序讀取。用戶星初始軌道誤差為1.5km,并假設(shè)用戶星到SSB的脈沖星輻射脈沖周期模糊數(shù)已知,衛(wèi)星嚴(yán)格對(duì)地定向并且三軸姿態(tài)穩(wěn)定。

    星敏感器與紅外地平儀測(cè)量1σ精度分別設(shè)為6″和0.05°,視場(chǎng)角5°×5°,并設(shè)觀測(cè)噪聲服從零均值高斯分布。恒星星歷取自第谷星表數(shù)據(jù)庫(kù),仿真中濾波器從備擇恒星中選取較亮的10顆作為導(dǎo)航星。X射線脈沖星選用B1937+21、B1821-24、B1509-58和B0531+21,并設(shè)脈沖星自身運(yùn)動(dòng)速度為零。4顆脈沖星的信號(hào)積分時(shí)間與距離測(cè)量精度關(guān)系見(jiàn)表1,其特征屬性參數(shù)見(jiàn)表2,其中pf為脈沖輻射流量與平均輻射流量比,本文仿真中積分時(shí)間選500s。脈沖星TOA量測(cè)值仿真利用式(5)的簡(jiǎn)化形式加上以測(cè)距精度為方差的零均值高斯噪聲完成[11],TOA測(cè)量使用泰勒快速傅里葉變換(Taylor FFT)算法。

    表1 脈沖星觀測(cè)時(shí)間對(duì)定位精度的影響Tab.1 Pulsar range measurement accuracy over 500s,1000sand 5000sobservation time

    表2 用于定軌的X射線脈沖星參數(shù)Tab.2 Parameters of pulsars for orbit determination

    仿真系統(tǒng)中半導(dǎo)體激光器功率5mW,中心波長(zhǎng)670nm;光學(xué)發(fā)射天線透光率約80%,發(fā)射角(π/6)rad;光學(xué)接收天線接收面直徑5cm,透光率約70%;衰減器使用兩片衰減深度為10-3的可調(diào)衰減器構(gòu)成,帶通濾光片中心波長(zhǎng)(670±10)nm,峰值透過(guò)率55%;光子探測(cè)與計(jì)數(shù)器有效光敏面直徑20μm,暗計(jì)數(shù)50個(gè)/s,670nm波長(zhǎng)光子探測(cè)效率為10%,光學(xué)發(fā)射天線與光學(xué)接收天線相距3m,采樣間隔(1/1024)s。以脈沖星B1937+21為例做信號(hào)累積試驗(yàn),累積500s得到累積脈沖輪廓與標(biāo)準(zhǔn)輪廓的比較如圖4所示。計(jì)算二者相關(guān)系數(shù)為0.996,可以說(shuō)明該系統(tǒng)可以較好地模擬出脈沖星輻射信號(hào)。

    6.3 仿真結(jié)果

    選取LEO衛(wèi)星MEGSAT-1(衛(wèi)星號(hào)26546U)做定軌試驗(yàn)。圖5是一段分別使用星敏感器、脈沖星和信息融合方法導(dǎo)航,濾波周期為500s的仿真結(jié)果。從圖5的仿真結(jié)果可以看出,濾波收斂后,融合方法收斂速度更快,導(dǎo)航精度整體優(yōu)于單獨(dú)使用脈沖星或星敏感器方法的精度。

    圖4 脈沖星累積輪廓與標(biāo)準(zhǔn)輪廓Fig.4 Standard and accumulated profiles of pulsar

    圖5 星敏感器、脈沖星及融合方法定軌位置和速度誤差Fig.5 Position and velocity errors of star-sensor,pulsars and information fusion method

    在相同仿真條件下,表3給出了使用EKF和UKF方法進(jìn)行信息融合時(shí),3種導(dǎo)航方法位置、速度的估計(jì)誤差結(jié)果。由表3可知,基于UKF的信息融合方法位置估計(jì)精度比單獨(dú)使用脈沖星和星敏感器的導(dǎo)航方法分別提高了52.7%和43.6%,速度估計(jì)精度分別提高了82.2%和70.5%。

    表3 脈沖星、星敏感器、融合方法進(jìn)行位置、速度估計(jì)的誤差對(duì)照Tab.3 Estimation errors of position and velocity using pulsars,star-sensor and information fusion method respectively

    從圖5和表3給出的仿真結(jié)果可得出結(jié)論:1)脈沖星導(dǎo)航由于脈沖星輻射信號(hào)弱的限制,估計(jì)精度要略低于星敏感器;2)結(jié)合脈沖星和星敏感器的融合導(dǎo)航方法估計(jì)精度顯然高于單一導(dǎo)航方法,尤其是使用UKF時(shí),導(dǎo)航誤差更小,大幅度地提高了導(dǎo)航精度。

    圖6給出了相同的仿真條件下用EKF和UKF進(jìn)行信息融合時(shí),位置和速度估計(jì)誤差的比較。從圖中可以看出UKF融合方法能得到比EKF融合方法更好的性能。結(jié)合表3給出的估計(jì)誤差結(jié)果,從圖6(a)和(b)中的曲線對(duì)比可以發(fā)現(xiàn):1)UKF方法相比于EKF來(lái)說(shuō),收斂得更快,收斂后估計(jì)精度更高;2)基于EKF的信息融合方法位置和速度估計(jì)精度雖然比基于UKF的信息融合方法差,但仍然優(yōu)于僅使用星敏感器或脈沖星的導(dǎo)航方法。

    圖6 UKF、EKF信息融合方法誤差Fig.6 Error of UKF and EKF information fusion

    仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)論使用那種濾波器,融合方法均提高了導(dǎo)航精度,是完成精確導(dǎo)航任務(wù)的更佳選擇。但由于UKF必須保證迭代過(guò)程中Pk-1的正定性,其濾波穩(wěn)定性卻不如EKF,導(dǎo)航系統(tǒng)可使用UKF作為主濾波器,EKF作為副濾波器,以提高信息融合系統(tǒng)的可靠性。

    7 結(jié)束語(yǔ)

    基于UKF的信息融合方法,有效地組合了基于星敏感器和基于脈沖星兩種不同的導(dǎo)航技術(shù),性能明顯優(yōu)于僅使用星敏感器或脈沖星的導(dǎo)航方法,且優(yōu)于EKF融合方法。設(shè)計(jì)了利用激光光子模擬脈沖星X射線光子的半實(shí)物仿真系統(tǒng),利用該系統(tǒng)驗(yàn)證了融合方法的有效性。信息融合導(dǎo)航方法具有完全自主性,可作為星載導(dǎo)航系統(tǒng)的備份,提高系統(tǒng)可靠性并可集成于星載處理器,不僅能用于地球軌道衛(wèi)星導(dǎo)航,還能為深空探測(cè)和太陽(yáng)系空間航天器提供導(dǎo)航定位服務(wù)。

    [1]JOSEPH H,TAYLOR J H.Millisecond pulsars:nature′s most stable clocks [J].Proceedings of the IEEE,1991,79(7):1054-1062.

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