[发明专利]一种对深空探测自主导航滤波算法的评估方法有效
| 申请号: | 201410782831.9 | 申请日: | 2014-12-16 |
| 公开(公告)号: | CN104408326A | 公开(公告)日: | 2015-03-11 |
| 发明(设计)人: | 唐鹏;李健;唐忠樑;贺威;赵光琼 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G01C25/00;G01C21/20;G01C21/24 |
| 代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 温利平 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 探测 自主 导航 滤波 算法 评估 方法 | ||
技术领域
本发明属于深空探测技术领域,更为具体地讲,涉及一种对深空探测自主导航滤波算法的评估方法。
背景技术
人类在深空探测领域已取得了丰硕成果,我国深空探测的步伐正在加快,目前已制定完成了2030年前深空探测路线图,计划于2018年发射火星探测器、2019年发射小行星探测器。
与近地空间任务相比,深空探测具有飞行距离远、环境位置因素多、飞行程序复杂、器地通信时延大、自主性要求高等特点,其中自主导航能力对任务的完成至关重要。在导航方法和理论的研究和设计过程中,对性能的评估和验证是一个非常重要的环节。
限于成本、安全性等诸多因素的考虑,深空探测相关实验只能通过模拟测试,而很难进行实际测量。常用的方法主要分为以下几类:
1.理论分析:从深空探测的机理上进行定性分析,从飞行原理、飞行器的轨道动力学模型、姿态动力学模型以及运动和控制机理等方面进行相应公式的计算和推导,对其各项性能进行假设和演算,从原理上验证导航方法是否可行。
2.软件仿真:根据系统几何模型,将整个动态过程用程序语言进行实现。常用的程序语言包括MATLAB、C++/C#等,其中MATLAB针对数学计算进行了优化,操作简便,并能够更加直观的将运算结果以图表、曲线等形式进行展示。C++/C#较为灵活,可以根据需要的不同来设置更加复杂的环境条件,并能够更加方便的对导航系统运行过程进行控制。由于所有的运行条件、扰动和各种参数都是人为设置的,所以程序的运行过程与实际环境的接近程度就成为了该种方法的主要限制因素。
3.半物理仿真:也即半实物仿真。针对仿真研究内容,将被仿真对象(导航系统)的一部分以实物(或物理模型)的方式引入仿真回路,被仿真对象系统的其余部分以数学模型描述,并把它转化为仿真计算模型。借助物理效应模型,进行实时数学仿真与物理仿真的联合仿真。半物理仿真的逼真度较高,其逼真度取决于接入的实物部件的多寡、仿真计算机的速度、精度和功能,转台和各目标模拟器的性能等。
4.实地测试:完全采用实际的导航算法、飞行器等,并将被测试的系统放入真实的环境中,通过系统的运行结果进行导航方法的验证。但在大多数情况下,我们无法采用实际的飞行测试,因而这种方法很少被采用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种对深空探测自主导航滤波算法的评估方法,结合精度、可用性、连续性、实时性、稳定性等性能参数评估值对导航滤波算法进行评估,这样能够科学、精确地分配各种指标的相对权重,从而准确的评估深空探测自主导航滤波算法。
为实现上述发明目的,本发明一种对深空探测自主导航滤波算法的评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)、深空探测自主导航滤波算法采用EKF滤波时,对获取得到的导航数据进行处理
计算探测器在第i个采样点的位置差值ep(i):
ex(i)=Satp(x,i)-satp(x,i);
ey(i)=Satp(y,i)-satp(y,i);
ez(i)=Satp(z,i)-satp(z,i);
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学,未经电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201410782831.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种冲散型湿厕纸及其制造方法
- 下一篇:修复紫外线灼伤皮肤的面膜及其制备方法
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用





