[發明專利]一種基于半長軸濾波值連續性的航天器軌道機動檢測方法

有效

• 申請號: 201510027623.2
• 申請日: 2015-01-20
• 公開（公告）號: CN104596520B
• 公開（公告）日: 2017-07-28
• 發明（設計）人: 劉也;唐歌實;華瑩;曹建峰;劉磊;鄭愛武;劉景勇;李翠蘭
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍63920部隊
• 主分類號: G01C21/24
• 分類號: G01C21/24
• 代理公司: 國防專利服務中心11043
• 代理人: 江亞平

技術領域

本發明涉及航空航天技術領域，尤其涉及一種基于半長軸濾波值連續性的航天器軌道機動檢測方法。

技術背景

隨著空間態勢感知、攻防對抗和深空探測等領域任務的拓展，新型航天器的高機動、大范圍運動特點使得對其進行實時高精度跟蹤面臨著更加嚴峻的挑戰，尤其在空間攻防對抗等非合作目標跟蹤中，未知的軌道機動極大的限制了航天器實時跟蹤的精度，迫切需要有效的軌道機動檢測和辨識技術。

非線性濾波是航天器實時軌道確定的主要方法，航天器軌道機動可以看作是其運動狀態的突變，表現為一種系統性的偏差。因此軌道機動檢測就是在濾波過程中或濾波后，引入必要的方法來檢測或辨識軌道是否產生了偏離。其檢測過程可以參考一般性的運動目標機動檢測方法，又有其特殊性。航天器常見機動模式有脈沖機動、連續推力機動和bangbang機動，其中bangbang機動可以看作脈沖機動與連續推力機動的隨機組合，而且目前應用相對較少，因此研究的熱點主要集中于前兩種機動的檢測。檢測算法實現的關鍵是檢測統計量的構造，通常有兩類方法，一是從測量信息或其某種特征的變化規律判斷，二是基于濾波信息或輸入估計的假設檢驗問題。后者利用了目標運動先驗信息，且可以實現測量數據的融合，應用較廣，但算法的檢測和跟蹤精度均依賴于模型的選擇。鑒于航天器的空間軌道運動特征，有動力學和運動學兩類模型可以利用。前者的約束力較強，常用于高精度的跟蹤濾波器設計，且基于該濾波器信息設計的檢測算法對微小機動檢測能力較強，但由于對檢測參數的依賴性也較大，檢測滯后和虛警之間存在矛盾；后者對測量信息變化敏感，由于軌道機動會引起測量數據某些特征的變化(測量數據是軌道在測量空間的投影)，因此更利于航天器機動的檢測，但其濾波結果的隨機誤差較大，不利于微小機動的檢測與辨識。

常用機動檢測和估計方法如等效噪聲、輸入檢測與估計、模型轉換等，但對于實時性和穩定性要求較高的實時軌道確定問題，上述方法對系統改造較大，檢測過程所需數據積累和計算量相對較多，且適用性因實際系統狀態噪聲的不同而產生較大差異。此外，現有 系統多以航天器位置與速度為濾波狀態，因此機動檢測手段也經常直接針對位置與速度進行，受測量異常值，特別是成片野值的影響較大，可靠性難以保證。

發明內容：

本發明要解決的技術問題是，提供一種基于軌道半長軸連續性變化監測的軌道機動檢測方法，實現對軌道機動的快速準確檢測與辨識。

為解決上述問題，本發明采用如下的技術方案：

一種基于半長軸濾波值連續性的航天器軌道機動檢測方法包括：

步驟S1、基于運動學模型的軌道半長軸估計

在每個采樣時刻，航天器跟蹤系統利用對軌道運動學模型進行濾波，實時解算航天器位置與速度，進而獲得該時刻的半長軸估計值；

步驟S2、基于軌道半長軸連續性的脈沖機動檢測

利用窗口累積的軌道半長軸估值進行航天器脈沖機動檢測，具體以下步驟：

步驟S2.1、利用差分檢測的方法實現窗口半長軸估值數據的累積，并計算半長軸的統計特征；

步驟S2.2、采用逐點滑動的方式更新窗口數據，并通過檢測新采樣時刻的半長軸數據是否符合半長軸的統計特征征，進行脈沖機動檢測；

步驟S2.3、若未發生機動，則利用新窗口數據計算半長軸的統計特征。

步驟S3、基于軌道半長軸變化率的連續推力機動檢測

在脈沖機動檢測基礎上，利用窗口累積的軌道半長軸變化率估值進行航天器連續推力機動檢測，具體包括以下步驟：

步驟S3.1、若未發生脈沖機動，則利用差分檢測的方法實現窗口半長軸估值數據的累積，并計算半長軸變化率的統計特征；

步驟S3.2、采用逐點滑動的方式更新窗口數據，將窗口按時間分成前后兩段，分別計算半長軸變化率，并通過檢測兩個變化率的差異是否符合半長軸變化率的統計特征，進行連續推力機動檢測；

步驟S3.3、若未發生機動，則利用新窗口數據計算半長軸變化率的統計特征。

本發明提出利用軌道半長軸濾波值連續性的機動檢測方法，具有實現簡單，檢測精度高、速度快和穩健性強特點，具體優點如下：

1、僅需在跟蹤濾波器中引入簡單的半長軸統計特征計算和連續性變化檢測環節，即可分別實現脈沖機動和連續推力機動的檢測，對現有跟蹤系統的改造較小，方法實現方便且適應性較強；

2、采用逐點滑動窗口方式，不存在累積數據自身引入的解算滯后，且僅使用了簡單的多點差分算法，以及半長軸與半長軸變化率的統計特征計算，檢測過程所需計算量很小，保證了機動檢測的速度；