[发明专利]利用背景天文信息对于航天器进行相对导航的系统无效
申请号: | 201210044323.1 | 申请日: | 2012-02-22 |
公开(公告)号: | CN102607563A | 公开(公告)日: | 2012-07-25 |
发明(设计)人: | 陈统;王楷;徐世杰 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G01C21/24 | 分类号: | G01C21/24 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 李有浩 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种利用背景天文信息对于航天器进行相对导航的系统,该系统包括有目标航天器及参考天体的识别单元、星图匹配识别单元、焦平面上夹角关系确定单元、相对轨道运动关系单元和卡尔曼滤波解算单元;该系统保存在导航计算机的处理器内。本发明借助追踪航天器的硬件平台,通过利用目标天文背景的信息作为参考,最后结合目标航天器相对于追踪航天器的距离,采用滤波方法计算出目标航天器在追踪航天器的惯性坐标系OCXCYCZC下的相对运动状态,最终实现对目标航天器的跟踪定位。 | ||
搜索关键词: | 利用 背景 天文 信息 对于 航天器 进行 相对 导航 系统 | ||
【主权项】:
1.一种利用背景天文信息对于航天器进行相对导航的系统,其特征在于:该系统包括有目标航天器及参考天体的识别单元(231)、星图匹配识别单元(232)、焦平面上夹角关系确定单元(233)、相对轨道运动关系单元(234)和卡尔曼滤波解算单元(235);目标航天器及参考天体的识别单元(231)第一方面接收可见光敏感器(201)获得的目标天文背景(300)中的图像信息PC;第二方面采用基于局部熵的星体位置提取方法对图像信息PC,再通过线性内插方法获得目标航天器(100)在光学系统焦平面坐标系OSXSYSZS上的目标航天器-像位置(x100,y100,0)和参考天体(400)在光学系统焦平面坐标系OSXSYSZS上的参考天体-像位置
第三方面将目标航天器-像位置(x100,y100,0)和参考天体-像位置
输出给焦平面上夹角关系确定单元(233);第四方面将参考天体-像位置
输出给星图匹配识别单元(232);星图匹配识别单元(232)第一方面采用多边形角距匹配算法方法对参考天体-像位置
进行处理,得到参考天体(400)在惯性坐标系OCXCYCZC下的当前时刻tk的参考天体-惯性单位矢量S ‾ ( t k ) = { S ‾ 1 ( t k ) , S ‾ 2 ( t k ) , . . . , S ‾ n ( t k ) } , ]]> 第二方面将当前时刻tk的参考天体-惯性单位矢量S ‾ ( t k ) = { S ‾ 1 ( t k ) , S ‾ 2 ( t k ) , . . . , S ‾ n ( t k ) } ]]> 输出给卡尔曼滤波解算单元(235);焦平面上夹角关系确定单元(233)第一方面将接收到的目标航天器-像位置(x100,y100,0)和参考天体-像位置
第二方面计算目标航天器(200)视线与参考天体(400)视线之间在当前时刻tk的夹角γ ‾ ( t k ) = { γ 1 ( t k ) , γ 2 ( t k ) , . . . , γ n ( t k ) } ; ]]> 第三方面将夹角γ ‾ ( t k ) = { γ 1 ( t k ) , γ 2 ( t k ) , . . . , γ n ( t k ) } ]]> 输出给卡尔曼滤波解算单元(235);相对轨道运动关系单元(234)依据前一时刻tk-1的位置与速度估计值M ‾ k - 1 = Δx k - 1 Δy k - 1 Δz k - 1 Δ x · k - 1 Δ y · k - 1 Δ z · k - 1 T ]]> 和位置与速度递推关系
获得当前时刻tk的位置与速度递推值M ‾ k , k - 1 = Δx k , k - 1 Δy k , k - 1 Δz k , k - 1 Δ x · k , k - 1 Δ y · k , k - 1 Δ z · k , k - 1 T ; ]]>
表示当前时刻tk的位置与速度的递推值,
表示前一时刻tk-1的位置与速度估计值,
表示追踪航天器200在惯性坐标系OCXCYCZC下的位置,
表示递推关系函数;卡尔曼滤波解算单元(235)依据滤波关系M ‾ k = G ‾ ( M ‾ k , k - 1 , ρ ( t k ) , S ‾ ( t k ) , γ ‾ ( t k ) ) ]]> 对当前时刻tk的测量距离ρ(tk)、当前时刻tk的参考天体-惯性单位矢量S ‾ ( t k ) = { S ‾ 1 ( t k ) , S ‾ 2 ( t k ) , . . . , S ‾ n ( t k ) } , ]]> 当前时刻tk的夹角γ ‾ ( t k ) = { γ 1 ( t k ) , γ 2 ( t k ) , . . . , γ n ( t k ) } ]]> 和递推值
进行滤波处理,得到当前时刻tk的目标相对位置与速度的估计值
表示卡尔曼滤波关系函数。
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