考虑可观测度的反交会规避机动方法

针对具有自主接近能力的航天器开展了反交会规避机动方法研究。建立了仅测角相对导航模型,随后利用状态估计误差给出了可观测度的定义,量化了可观测性指标。以可观测度为评价指标,提出基于虚拟轨道的可观测度计算方法,以可观测度梯度对规避机动方向进行优化,保证了规避机动使目标航天器的可观测性达到最大弱化,并给出了规避机动大小计算方法。给出了仿真算例,结果表明提出的方法能够使系统的可观测性明显减弱,达到了设计要求,为规避机动研究提供了一种新视角。     

一种航天侦察任务的关联度分析与去冗余方法

针对航天侦察需求响应中可能存在的任务重复产生问题,综合考虑任务的需求来源、质量要求、时间偏好及空间范围,提出一种基于任务关联度的任务冗余分析方法。首先,对航天侦察的相关要素进行分析度量,给出了基于四类要素的任务关联度计算方法,然后提出了通过任务之间的关联度来降低可替代任务产生概率的具体算法,进一步考虑了准确优先、公平优先以及混合等不同情况下的冗余度计算方法,最后,给出一个应用示例,说明所述分析方法的有效性。研究结果表明,该方法具有良好通用性,可为航天侦察任务的预处理提供有效支持。     

基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。