[发明专利]基于自适应测量噪声方差估计的星载GPS定轨方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种星载GPS定轨方法，尤其涉及一种基于自适应测量噪声方差估计的星载GPS定轨方法。

背景技术

随着全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的发展，为航天器导航定轨提供了一种全新的方式。与传统的地基定轨相比，星载GPS能够提供更加精确、连续的导航、定轨服务，因此星载GPS技术已逐渐成为低轨卫星定轨的一条有效途径。

目前，根据是否采用低轨卫星动力学信息，星载GPS定轨主要分为以下3种：1)几何法，该方法直接利用星载GPS接收机的伪距信息进行定位计算，其最大特点是不受动力学模型误差的影响，但对观测量误差及GPS卫星几何分布敏感，只能确定观测时刻的卫星位置，不能对卫星轨道进行预报；2)动力法，该方法利用卫星动力学模型建立含参数的卫星运动方程，确定卫星理论轨迹，然后利用实测数据做轨道改进，能以较少的观测数据获得可靠的卫星轨道，并能对影响卫星运动的各种摄动力进行定量估计，对卫星长期运动趋势定量预报，但由于动力学模型的误差会随时间而增长，限制了其长弧段定轨的精度；3)约化动力法，该方法通过在低轨卫星的动力学模型上附加一个假想的力(过程噪声)，并在定轨过程中进行估计来平衡几何观测和动力学模型的贡献，解决了动力法对动力学模型误差非常敏感和几何法取决于相对几何与测量精度的问题。约化动力法定轨通常都可以采用卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)进行数学描述，每次使用一个时刻的观测数据，序贯输出当前时刻的估计结果，十分适合于实时定轨，而且精度与事后处理相当。

KF算法只有在函数模型和随机模型精确已知的条件下才具有最小的均方误差，其中随机模型参数通常是根据经验选取的，需要良好的关于过程噪声方差Q和测量噪声方差R的先验知识，这通常来自于大量的实验分析。然后，它们的值在整个估计过程中都被认为是保持不变的。这种不变性结构会导致KF不能获得最优的估计结果，有时甚至会导致滤波器发散，因为过程噪声和测量噪声往往取决于实际的应用环境和动态条件。为了能够在不同的环境下正常工作，Q和R的值必须取得比较保守，以保持KF算法在最差情况下的稳定性，这会导致滤波结果变差。因此，需要寻找更加合理的确定随机模型参数的方法，这对于提高星载GPS定轨精度具有十分重要的意义。

发明内容

为了克服传统KF定轨方法在随机模型参数取值上的问题，本发明提出了一种基于自适应测量噪声方差估计(Adaptive Measurement Noise Variance Estimation,AMNVE)的星载GPS定轨方法，该方法可以根据接收机载噪比(Carrier Noise Ratio,C/N₀)自适应调整R，从而使其更好地反映测量值的噪声统计特性，能够获得更高的定轨精度。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：一种基于自适应测量噪声方差估计的星载GPS定轨方法，该方法包括如下步骤：

(1)根据星载GPS接收机跟踪环中的I、Q两路信号，利用窄带宽带功率比值法估计信号载噪比C/N₀；

(2)根据各通道跟踪环C/N₀，计算L1、L2双频信号的伪距测量误差；

(3)组合L1、L2双频伪距测量值得到无电离层延迟的伪距测量值ρ_IF及其误差σ_IF；

(4)以ρ_IF为观测量，利用EKF算法对卫星的轨道信息进行估计。

进一步的，所述利用窄带宽带功率比值法估计信号载噪比的具体过程如下：

(1.1)根据星载GPS接收机跟踪环中的I、Q支路信号，计算宽带功率和窄带功率，其中第k时刻的宽带功率WBP_k为：

第k时刻的窄带功率NBP_k为：

式中，M表示计算宽带和窄带功率的累加样点数，通常取1≤M≤20；I_i表示第i时刻I(同相)支路积分清零输出；Q_i表示第i时刻Q(正交)支路积分清零输出；

(1.2)进一步计算第k时刻的窄带和宽带功率比值：

(1.3)为了降低噪声误差，对N个时刻的NP计算平均值μ_NP：

(1.4)求得GPS接收机的信号载噪比C/N₀：

其中，T表示相干积分时间。

进一步的，所述步骤(2)具体如下：