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基于PPP算法的低轨卫星轨道确定序贯方法研究

杨洋  
【摘要】:如今低轨卫星被大量应用于海洋监测、地球重力场反演、地球电磁场探测、地形测绘、大气及空间环境探测等领域,这些科学任务需要精确的航天器定轨信息。星载GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)技术因其具有监测连续、全天候、独立自主、定轨质量高等特点而备受关注,成为航天器轨道确定领域的研究热点。其中,美国的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)已经被应用于航天任务中二十余年,成为低轨卫星厘米级定轨的最佳选择。实现该精度,通常使用批处理最小二乘的事后定轨方法。随着航天任务中对定轨要求的不断提高,航天器实现高精度自主实时导航成为航天技术发展趋势。与最小二乘法相比,卡尔曼滤波更适合于GNSS动态数据序贯处理,收敛速度较快,为低轨卫星精密实时轨道确定提供了可能性。本文以星载GNSS低轨卫星轨道确定为研究对象,基于序贯卡尔曼滤波框架,使用精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)算法处理GNSS观测数据,分别在星载GPS运动学定轨方法(Kinematic Orbit Determination,KOD)、简化动力学定轨方法(Reduced-dynamic Orbit Determination,ROD)、精密单点定位模糊度求解与固定、GPS/北斗联合观测的运动学定轨方法等方面展开了深入研究,从定轨精度、实时性、多观测信息融合等方面进行定轨方法改进,具体工作如下:在扩展卡尔曼滤波框架下,研究了基于精密单点定位算法的运动学星载GPS低轨卫星轨道确定方法,提出了基于接收机钟差建模辅助的运动学定轨方法。推导得出二阶和三阶的接收机钟差模型,包括确定和随机模型两部分。使用GRACE-B飞行数据进行验证,与传统的运动学方法比较,该方法能够显著地改善定轨精度,尤其是径向分量。其中使用二阶钟差模型获得的轨道坐标系下(径向、切向和法向)三轴定轨残差RMS分别为0.088m,0.071m和0.064m。三阶钟差模型辅助的运动学定轨精度与二阶方法相当。同时直接使用广播星历估计GPS轨道和钟差,实时场景下定轨径向分量误差减小了40.0%以上。在运动学定轨方法的基础上,引入低轨卫星轨道模型实现了简化动力学定轨方法。基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的简化动力学传统方法(EKF-ROD)处理GRACE-B卫星飞行数据获得了优于8cm的3D RMS定轨误差。为了实现航天器实时自主轨道确定,提出了基于Consider卡尔曼滤波(Consider Kalman Filter,CKF)的简化动力学方法(CKF-ROD),推导了其数学模型。与EKF-ROD相比,大气阻力和太阳光辐射压力系数仅仅是被“考虑”而不是被直接估计。通过这些“考虑”参数的协方差递推可以吸收未建模或者建模不准确的轨道摄动,实现理想轨道精度下的快速收敛;同时缩小了状态估计空间,提高了算法的实时性。在CKF框架内比较了不同阶地球重力场模型(Earth Gravity Model,EGM)对定轨精度的影响,使用低阶次的EGM获得了分米级的事后定轨精度。利用广播星历求解GPS轨道和钟差,在轨道动力学模型中仅仅使用5?5阶次的EGM,可以获得了3D RMS1.5m的实时定轨精度。研究了PPP算法中的载波相位模糊度求解与固定问题。在非差的PPP算法中,由于硬件延迟误差难以分离,模糊度总是以实数的形式出现在载波相位观测方程中,导致模糊度参数求解收敛时间很长以及定轨精度的损失。本文详细推导了三种PPP模糊度求解方法,即未校正偏差/小数周偏差估计法、钟差解耦法以及相位整数钟法;使用星间单差消除接收机端的硬件延迟误差,对相位整数钟方法进行了改进。最后通过地面站观测数据以及GRACE-B卫星飞行数据对基于相位整数钟产品的PPP整周模糊度求解方法进行了分析与验证:使用10个小时的数据进行简化动力学定轨并固定模糊度,精度能提高15%(3D RMS)。随着我国北斗导航系统的建成与完善,北斗单系统及GPS/北斗组合系统导航定位技术必将应用航天任务中。研究了基于PPP的GPS/北斗运动学定轨方法,建立了基于系统间偏差(Inter-System Biases,ISB)估计的双系统观测量模型。比较了单GPS系统定位与GPS/北斗双系统定位精度,其中双系统动态PPP算法能获得10cm左右的定位精度。并且考虑到北斗星座的地球静止轨道卫星只在亚太地区可见,利用自主开发的软件特别评估了没有北斗地球静止卫星观测量条件下的PPP定位性能。


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