星敏感器热稳定性的试验分析方法

星敏感器作为高精度姿态测量仪器,在轨工作时易受热环境的影响。针对仿真分析难以精确建立星敏感器光-机-热模型的问题,提出了一种星敏感器热稳定性试验分析方法,通过加热真空罐中的安装面和遮光罩来模拟星敏感器的在轨热环境,利用静态光星模拟器模拟星空,通过观察星敏感器输出姿态的变化评价星敏感器的三轴热稳定性。试验过程中通过自准直仪对安装面棱镜的测量值剥离安装面热变形对姿态测量的影响,经过分析后可知误差在4.5%以内。对某型号高精度星敏感器进行试验,结果表明:当遮光罩温度由27.3℃升至110.6℃时,星敏感器光轴绕x轴的偏移量为2.9″,绕y轴的偏移量为1.2″,绕z轴的偏移量为2.6″;当星敏感器安装支架控温精度为(20±0.3)℃时,星敏感器光轴的偏移量为±0.18″,满足高精度星敏感器的热稳定性指标。     

新型分体式星敏感器设计及其应用

星敏感器是当前广泛应用于航天器姿态测量的高精度光学姿态敏感器。介绍了一种新型分体式星敏感器的总体设计、应用及验证情况,其已成功应用于科学试验、通讯及地球观测等多种卫星平台,共有21套产品在轨验证。根据在轨遥测数据分析,全面验证了其主要技术指标:探测灵敏度5.7Mv、数据更新率8Hz、测量精度2.6、阳光抑制角28、动态性能1（）/s等。新型分体式星敏感器是国际上首个在轨飞行验证并引入控制系统闭环控制的APS星敏感器,根据地面测试验证结果和20余套产品长达两年在轨数据的全面分析,其在轨性能与地面测试性能一致,在轨测试结果证明产品的测量精度、鲁棒性、可用性和可靠性等主要性能满足卫星使用要求。     

浦江一号卫星星敏感器在轨测量精度分析

针对星敏感器在轨运行时的精度评估问题,提出了采用历元差法、滑动窗口法和光轴夹角法综合分析的方法,分别用于评估星敏感器测量噪声,测量总误差,并基于浦江一号卫星提供的星敏感器不同类型的在轨数据进行分析计算。在轨测试结果表明:星敏感器光轴指向精度达到15（3）,满足卫星控制系统要求,其三轴稳定度达到0。01。该方法可用于星敏感器在轨测量精度评估,也可用于星敏感器地面观星精度评估。     

星敏感器支架的结构/热稳定性分析及验证

为明确星敏感器支架受空间环境影响产生的变形对星敏感器定姿精度的影响,对星敏感器支架的结构/热稳定性进行了研究。通过有限元法对星敏感器支架进行刚度分析,将热分析获得的在轨极端工况下的温度数据映射至结构模型上计算得到热变形,利用最小二乘法得到各星敏感器光轴矢量,最后进行试验验证。结果表明:星敏感器组件的结构基频为429 Hz,与分析结果相差不超过2%,试验前后星敏感器光轴与基准坐标系各轴夹角最大变化不超过5;在轨期间星敏感器支架最大温度波动小于2 ℃,星敏感器光轴变化最大为4~5,与分析结果一致。星敏感器支架的结构/热稳定性良好,能够满足星敏感器定姿精度要求。     

微型星敏热控设计及仿真

为了保证应用平台在轨任务期间的星敏感器正常工作,需要对其进行热设计。结合微型星敏感器组件的空间环境外热流、安装布局以及工作模式等条件,在热分析优化的流程上考虑了光机热等多种因素影响,设计了微型星敏感器组件的热控方案。该热控方案提出采用主动电加热以及遮光罩与星敏本体均温化的设计思路,解决了微型星敏感器组件在轨期间的空间热环境复杂、温度控制要求高、散热途径受限于安装结构等问题,保障了微型星敏感器组件有效、可靠的工作。建立了I-DEAS /TMG 有限元分析模型,开展了高、低温工况下的星敏感器组件的热控仿真,分析了星敏感器组件的温度分布以及均匀性等仿真结果,最后进行了地面试验,验证了热控方案的正确性,满足星敏感器组件热设计要求。文中工作可为后续在轨平台的微型星敏热设计提供参考。     

星敏感器组件的热设计

根据高分辨率卫星上星敏感器的特点和任务需求,通过仿真分析与试验相结合的方法对星敏感器组件进行热设计.首先,根据热变形分析确定星敏感器支架的热控指标为183 ℃.其次,根据轨道参数及结构布局获得3只星敏感器及其安装支架的外热流,同时考虑内热源分布及多层隔热材料表面参数的退化等因素,选用被动热控和主动热控相结合的热控模式.然后,通过仿真分析,得到星敏感器支架在低温工况和高温工况下的温度范围为17.0~19.1 ℃.最后,通过热平衡试验及在轨温度测试验证热设计,星敏支架在各试验工况下的温度范围为17.3~18.7 ℃,与分析结果相符;在轨测试星敏支架的温度范围为16.0~19.0 ℃,满足热控指标要求183 ℃.热设计合理有效,满足任务需求.     

CMOS图像传感器辐射损伤导致星敏感器性能退化机理

为了分析恶劣空间辐射环境导致星敏感器性能退化、姿态测量精度降低的原因,深入研究了辐射环境下互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS）图像传感器辐射损伤对星敏感器性能退化的影响。该方法通过建立空间辐射和CMOS图像传感器辐射损伤敏感参数、星敏感器性能参数之间的相关性,揭示了CMOS 图像传感器器件参数退化到星敏感器系统参数退化的传递机制。60Co-γ辐照试验表明:辐照后,系统信噪比的降低导致星敏感器星等探测灵敏度的降低,信噪比是联系CMOS图像传感器和星敏感器系统之间的桥梁。质子辐照试验表明:当辐照注量大于3.68×1010 p/cm2时,已无法正确提取星点质心。该研究结果为星敏感器在轨姿态测量误差预测和修正技术的研究奠定了一定的基础,更可以为高精度星敏感器的设计提供一定的理论依据。     

GPS动态定位的自适应卡尔曼滤波算法研究

将卡尔曼滤波方法应用于GPS定位解算模型中就可以显著减小定位误差，提高定位精度．但在实际系统中系统状态的精确描述是未知的，在动态滤波中可能会遇到滤波发散和计算发散等问题．在分析了GPS定位误差源的基础上，建立动态GPS定位滤波的一般模型，同时采用了Sage自适应和基于“当前”加速度模型的自适应滤波方法，联合对系统状态噪声方差和量测噪声方差进行自适应修正，有效的解决了动态GPS定位中出现因系统噪声和量测噪声未知而导致的滤波发散问题．同时，联合采用矩阵平方根分解和衰减记忆滤波的方法，有效的解决了误差均方差阵在计算过程中因舍入误差而造成的病态或负定而造成的滤波计算发散问题．计算机仿真结果表明，本算法对滤除随机噪声有良好的效果．     

星敏感器支架的指向性标定及校正

为保证星敏感器支架安装后具有高精度的指向性,提出了一种星敏感器支架定量修研的技术方法,首先通过构造虚拟水平轴建立星敏感器支架坐标系,然后利用经纬仪交互测量和逐级求解方法获得星敏感器支架和相机任意两坐标轴的夹角关系。根据该结果进行了星敏感器支架实际坐标系与相机坐标系姿态变换矩阵的求解,利用星敏感器支架与相机坐标系的技术指标要求,进行了星敏感器支架理论坐标系与航天相机坐标系的姿态变换矩阵求解。然后以相机坐标系进行中间传递,获得了星敏感器支架实际坐标系到理论坐标系的姿态变换矩阵。根据该结果精确求解了星敏感器支架的修调量。通过试验研究表明利用该方法装调完成的星敏感器支架,经过两次修研迭代,其指向精度由最初的760″提升至10″以内。证明了该方法的有效性,同时星敏感器支架的指向性标定及校正也可指导其他有空间自由角度关系的两部件的精密装调。     

基于惯性系重力的高精度水平姿态确定方法

针对舰载星敏感器定位需依赖外部提供的水平姿态基准,提出了一种基于惯性系重力的高精度水平姿态确定方法。该方法利用星敏感器输出的载体系相对于惯性系的姿态转换矩阵,将加速度计的测量信息投影转换至惯性坐标系,设计自适应滤波器对加速度计投影后信息进行滤波,最大限度地对风浪和加速度计的噪声等外部干扰信息进行剔除,根据提取出的较纯净的重力矢量信息解算高精度的水平姿态,把这一高精度水平姿态作为星敏感器定位所需外部水平基准。仿真结果表明,该方法能有效剔除舰船海上航行时的各种扰动信息,水平姿态精度较高且误差不随时间积累,进而提高了星敏感器的定位精度,满足舰船长时间海上航行对于导航精度的要求。     

基于最优导频的自适应Kalman滤波信道估计方法

针对时变信道中的子载波间干扰(ICI)和噪声的统计模型不准确引起的滤波发散问题,介绍了一种基于最优导频预滤波的自适应Kalman联合算法。该算法通过使用最优导频滤除ICI,获得理想信道初始状态,然后将其作为Kalman滤波初始信息在时域上进行自适应Kalman信道估计。最后仿真实验表明,和传统的基于导频的Kalman滤波(KF)算法相比,该方法能有效抑制KF发散和改善信道估计精度。     

基于最小均方自适应滤波器的无线光通信接收性能分析

无线光通信(OWC)系统采用大气通道作为传输媒介,而大气湍流效应引入了与信号强度有关的乘性噪声。为了消除乘性噪声所引起的信号衰落,分析并给出了基于最小均方(LMS)自适应滤波器的判决门限更新算法和稳态的抽头权系数相关矩阵算法。通过理论分析和计算机仿真,讨论了最小均方滤波器及其参数对无线光通信接收性能的影响。结果表明,采用非因果滤波器的无线光通信系统对湍流噪声具有明显的抑制作用。在弱湍流情况下,基于自适应最小均方滤波器的系统误码率(BER)低于10-8,可以满足网络通信的要求。通过分析不同滤波器阶数对误码率的影响表明,所采用的255阶的非因果结构的最小均方滤波器是最优的结构。     

一种基于自适应滤波的雷达目标跟踪算法

针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。     

自适应SICKF及在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波（CKF) 估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法。在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力。为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中。仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好。     

An Approximate Statistical Analysis of the Widrow LMS Algorithm with Application to Narrow-Band Interference Rejection

The Widrow LMS algorithm is considered for the implementation of an adaptive prewhitening filter in a direct-sequence (DS) spread-spectrum receiver. Exact expressions for the steady-state tapweight covariance matrix and resulting average excess mean square error are developed for the real LMS algorithm when the input contains a random binary sequence (used to model a pseudonoise spreading sequence). It is shown here that the output samples of the adaptive filter possess approximately Gaussian statistics under the conditions of slow convergence and a large number of filter taps. Using this approximation, expressions for the resulting bit error rate (BER) when the adaptive algorithm is used to suppress a fading gone jammer are developed, and numerical results obtained from these expressions are compared to simulation results for the DS receiver.     

基于模糊理论的自适应联邦滤波算法研究

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波方法。算法基于模糊推理思想通过理论残差与实际残差的比值来对观测噪声协方差阵进行加权调整,实现对观测噪声统计特性的实时跟踪,在此基础上,利用信息分配因子对各子滤波器及主滤波器输出进行加权,得到滤波器的全局输出,将此输出周期性反馈给各个子滤波器以校正子滤波系统的偏差。SINS/GPS/TAN组合导航系统的仿真试验表明该算法具有更强的自适应性、滤波精度更高、鲁棒性更强。     

自适应渐消UKF算法及其在仅测角被动定位中的应用

针对仅测角被动定位受多径、镜像和干扰源影响,噪声无法准确建模,传统EKF及其改进滤波算法容易发散的问题,将自适应渐消因子引入UKF算法中,调整滤波增益以及状态误差协方差矩阵,提出一种自适应渐消UKF算法,给出了具体的计算流程。仿真了不同雷达诱饵布置干扰下滤波算法的稳定性。仿真结果表明,与传统的EKF以及自适应渐消EKF算法相比,该算法收敛速度更快,稳定性更好。     

基于机动检测的参数自适应跟踪算法

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调...     

MIMU／GPS组合导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

针对组合导航初始对准中存在模型误差时常规卡尔曼滤波容易发散的问题,提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法采用模糊控制规则,根据新息的方差和均值变化自适应调整量测噪声权值矩阵。此算法运用于MIMU/GPS组合导航初始对准中,获得了较高的导航精度。仿真结果表明,该算法能够有效防止滤波发散,减少模型误差对滤波结果的影响,提高了滤波精度,实现了参数的在线调整。     

无线电静默下数据链端机的时间同步守时优化

在无线电静默的情况下所有数据链端机无法进行往返校时,这会导致端机间时间同步精度的降低。国内外普遍使用卡尔曼滤波的方法来实现守时优化,但当模型建立不准确时,容易出现滤波发散的现象。提出了一种改进的卡尔曼滤波算法,在自适应渐消卡尔曼滤波渐消因子计算方法的基础上,将其与奇异点剔除技术相结合来防止滤波的发散。该方法计算过程比较简单,满足工程所需的实时性要求。多次仿真实验证明数据链端机可以满足10 m测距所要求的33 ns以内的时间同步精度要求,使得数据链端机在静默结束后可以完成更高要求的任务。