[发明专利]一种基于多模型滤波的空间目标定位方法

权利要求书

1.一种基于多模型滤波的空间目标定位方法，其特征在于步骤如下：

(1)选择空间目标的位置矢量和速度矢量作为状态变量，根据所述状态变量建立状态转移函数、测量函数和由多个不同的系统噪声方差阵构成的模型集；

(2)将步骤(1)中得到的所述模型集中的各个元素代入并行扩展卡尔曼滤波方程，利用步骤(1)得到的状态转移函数和测量函数，通过并行扩展卡尔曼滤波算法进行递推解算，获得并行扩展卡尔曼滤波算法的状态变量估计值，并计算并行扩展卡尔曼滤波算法的测量残差；

(3)根据步骤(2)得到的测量残差计算并行扩展卡尔曼滤波算法的权值；

(4)根据步骤(2)得到的各个并行扩展卡尔曼滤波算法的状态变量估计值和步骤(3)得到的各个并行扩展卡尔曼滤波算法的权值，计算状态变量估计值的加权和，加权和即为当前时刻多模型滤波的状态变量估计值；

(5)将步骤(2)到步骤(4)进行重复迭代，获得不同时刻多模型滤波的状态变量估计值，即获得了空间目标的位置和速度信息，从而实现基于多模型滤波的空间目标定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于多模型滤波的空间目标定位方法，其特征在于：所述步骤(1)中状态变量为：x^k(τ)=r^k(τ)v^k(τ),]]>其中，r^k(τ)=r^x,k(τ)r^y,k(τ)r^z,k(τ),]]>v^k(τ)=v^x,k(τ)v^y,k(τ)v^z,k(τ),]]>表示空间目标的状态变量，表示空间目标的三维位置矢量，表示空间目标的三维速度矢量；式中下标k用于区分不同的时刻，括号中的符号τ用于区分不同的模型；

所述模型集为：

{Q_k(1),Q_k(2),…,Q_k(L)}

其中，Q_k(τ)＝θ(τ)Q₀，τ＝1,2,…,L，表示不同的系统噪声方差阵，L表示模型集中的模型数，是预设的正整数，θ(τ)为预设参数，Q₀为可调矩阵；

所述状态转移函数为：

f(x^k(τ))=x^k(τ)+φ(x^k(τ))T]]>

其中，

φ(x^k(τ))=v^x,k(τ)v^y,k(τ)v^z,k(τ)-μr^x,k(τ)|r^k(τ)|3{1+32J2(Re/|r^k(τ)|)2[1-5(r^z,k(τ)/|r^k(τ)|)2]}-μr^y,k(τ)|r^k(τ)|3{1+32J2(Re/|r^k(τ)|)2[1-5(r^z,k(τ)/|r^k(τ)|)2]}-μr^z,k(τ)|r^k(τ)|3{1+32J2(Re/|r^k(τ)|)2[3-5(r^z,k(τ)/|r^k(τ)|)2]}]]>

|r^k(τ)|=[(r^x,k(τ))2+(r^y,k(τ))2+(r^z,k(τ))2]0.5]]>

μ表示地球引力常数，R_e表示地球半径，J₂表示地球重力场带谐项系数，T表示滤波周期；

基于星间方向测量的空间目标定位系统的观测量为空间目标相对于追踪航天器的视线方向矢量，所述测量函数为：

h(x^k(τ))=r^k(τ)-rk1|r^k(τ)-rk1|r^k(τ)-rk2|r^k(τ)-rk2|]]>

其中，是第一追踪航天器的位置矢量，是第二追踪航天器的位置矢量。