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SAR卫星GPS轨道和姿态测量技术研究

作　者: 张贵明
导　师: 黄顺吉
学　校: 电子科技大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 全球定位系统(GPS) SAR 轨道确定扩展Kalman滤波算法姿态确定载波相位差分整周模糊度多径噪声软硬件设计计算机仿真
分类号: TN967.1
类　型: 博士论文
年　份: 2001年
下　载: 713次
引　用: 6次
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内容摘要

随着小卫星技术的不断成熟和应用，迫切要求降低卫星测控系统的成本和复杂性，提高定轨定姿的精度，于是星载GPS技术应运而生。GPS为低轨卫星的自主在轨测量提供了一种全新的手段。该文针对SAR卫星的GPS自主定轨定姿技术进行了深入的探讨和研究，结果证明了星载GPS定轨定姿的可行性和可靠性，为我国发展GPS的空间应用提供了理论基础和实践依据。本文首先回顾了GPS的发展及应用，特别是近些年来，GPS在空间领域的飞速发展和应用。提出了SAR卫星采用GPS进行自主轨道确定和姿态确定的思想。详细分析了利用GPS信号进行测量的数学模型。论文的第二部分讨论了SAR卫星采用GPS技术进行自主定轨的基本原理和方法。针对GPS几何定轨法存在的缺陷—GPS信号中断引起定轨失败，提出了将GPS观测模型和卫星动力学模型相结合，采用扩展Kalman滤波（EKF）算法进行SAR卫星自主精密定轨的技术和方法。在建立了GPS观测模型，SAR卫星动力学模型的基础之上，详细描述了扩展Kalman导航滤波算法。并对此做了计算机仿真。仿真结果表明，该方法定轨精度较高，基本上能满足SAR卫星平台实际应用的需要。论文的第三部分讨论了利用GPS多天线构成的天线阵和GPS载波相位测量技术测量SAR卫星平台姿态的基本原理，方法。首先对测量卫星平台姿态所需要的几种坐标系及其相互之间的转换关系进行了论述。提出了卫星姿态的四元素模型；姿态确定的精确性、解算的快速性以及可靠性是GPS姿态确定在轨实时应用的关键问题。因此，提出了将SAR卫星姿态运动学和动力学模型与GPS载波相位干涉技术相结合，利用EKF算法估计SAR卫星姿态的算法，并详细推导了算法的过程。最后进行了计算机仿真，并与GPS单点姿态确定方法得到的仿真结果进行了比较。证明了GPS载波相位测量信息与SAR卫星姿态运动信息进行组合估计卫星姿态的的可行性及可靠性。论文的第四部分重点讨论了GPS载波相位测量中整周模糊度的解算问题，模糊解是GPS差分载波相位测量中的一个关键问题。只有正确地解算出了整周模糊度，才能精确地测量星体的姿态信息。针对SAR卫星姿态求解实时性的需要，该文提出了一种基于LAMBDA算法的高效快速的模糊求解算法。摘要 — — 论文的第五部分则详细分析了引起SAR卫星GPS自主定轨定姿误差的误差源，重点分析了GPS卫星空间几何分布、基线长度、多径效应对测量的影响，并提出了相应的削弱误差的方法和措施。论文的第六部分则探讨了星载GPS测量系统的软硬件设计并给出了在地面的静态及低动态环境下的GPS姿态确定实验结果，为星载GPS的工程应用提供了参考。

全文目录

目录  4-8
中文摘要  8-10
英文摘要  10-12
第一章绪论  12-24
  1．1 全球定位系统（GPS）概述  12-14
  1．2 星载GPS定轨定姿技术  14-16
  1．3 星载GPS的空间研究及应用  16-19
    1．3．1 利用导航卫星实现返回式卫星的高精度定轨、定姿  16-18
    1．3．2 利用导航卫星实现卫星和航天器的无损着陆返回  18
    1．3．3 卫星导航定位是全球资源、环境研究和军事应用及敌情侦察的支持系统  18-19
  1．4 SAR卫星系统  19-20
  1．5 课题研究背景  20-21
  1．6 论文的结构及内容安排  21-24
第二章 GPS观测模型与误差分析  24-34
  2．1 GPS基本观测量  24-27
    2．1．1 码相位伪距测量  24-25
    2．1．2 载波相位测量  25-26
    2．1．3 多普勒频率测量  26-27
  2．2 GPS观测模型  27-28
    2．2．1 码伪距测量观测模型  27-28
    2．2．2 载波相位观测模型  28
  2．3 GPS差分观测模型  28-30
    2．3．1 单差观测模型  28-29
    2．3．2 双差观测量  29-30
  2．4 GPS测量的误差来源和影响  30-34
第三章 SAR卫星GPS自主精密定轨算法  34-56
  3．1 GPS定轨的优势  34
  3．2 SAR卫星GPS自主定轨基本原理  34-36
  3．3 GPS自主精密定轨算法  36-52
    3．3．1 几何定轨法  36-42
    3．3．2 几何动力学定轨法  42-52
      3．3．2．1 EKF算法  42-44
      3．3．2．2 SAR卫星动力学模型  44-48
      3．3．2．3 Kalman滤波及轨道确定算法  48-52
  3．4 计算机仿真  52-55
  3．5 结论  55-56
第四章 SAR卫星GPS姿态测量算法  56-86
  4．1 坐标系定义  56-59
    4．1．1 地心坐标系O-X~eY~eZ~e  56-57
    4．1．2 本地水平坐标系O-X~lY~lZ~l  57
    4．1．3 星体坐标系O-X~bY~bZ~b  57-59
  4．2 坐标系之间的转换关系  59-61
    4．2．1 本地水平坐标系与地心坐标系之间的关系  60-61
    4．2．2 本地水平坐标系与星体坐标系之间的关系  61
    4．2．3 星体坐标系与地心坐标系之间的关系  61
  4．3 卫星姿态参数的描述  61-67
    4．3．1 方向余弦式  61-62
    4．3．2 欧拉角式  62-64
    4．3．3 欧拉轴/角参数式  64-65
    4．3．4 四元素式  65-67
  4．4 卫星姿态运动学方程  67-69
  4．5 姿态参数估计原理  69-70
  4．6 SAR卫星的GPS姿态测量  70-78
    4．6．1 星体姿态与GPS差分相位观测  70-72
    4．6．2 卫星单点姿态求解  72-73
    4．6．3 EKF算法估计SAR卫星姿态  73-78
  4．7 计算机仿真  78-84
  4．8 结论  84-86
第五章载波相位整周模糊度解算  86-102
  5．1 引言  86-87
  5．2 整周模糊的求解过程  87-91
  5．3 载波相位整周模糊度的数学模型  91-92
  5．4 整周模糊度的快速求解算法  92-102
    5．4．1 整周模糊度的估计过程  92-93
    5．4．2 基于LAMBDA算法的模糊搜索算法  93-95
    5．4．3 构造模糊变换矩阵—Z矩阵  95-99
    5．4．4 整周模糊搜索  99-100
    5．4．5 模糊度的Ratio检验  100-102
第六章 SAR卫星定轨定姿中的误差分析及误差校正  102-114
  6．1 GPS定轨定姿中的误差源分析  102-103
  6．2 基于GDOP的最佳选星算法  103-107
  6．3 基线长度及基线测量误差对定姿的影响  107-108
  6．4 多径误差的削弱  108-114
    6．4．1 多径误差的形成及特性  108-109
    6．4．2 多径误差的数值分析  109-111
    6．4．3 削弱多径误差的方法  111-114
第七章星载GPS测量系统的软硬件设计及地面实验  114-124
  7．1 星载GPS硬件设计  114-115
    7．1．1 GPS硬件系统设计  114-115
    7．1．2 天线的配置  115
  7．2 星载GPS软件设计  115-119
  7．3 实验及结果  119-124
结束语  124-126
致谢  126-128
参考文献  128-134
攻读博士学位期间参与和完成的科研项目、发表的论文  134-135

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