[发明专利]一种基于视线概率密度的导航敏感器安装构型确定方法有效
申请号: | 201810195417.6 | 申请日: | 2018-03-09 |
公开(公告)号: | CN108871347B | 公开(公告)日: | 2022-04-05 |
发明(设计)人: | 李爽;佘宇琛;李文丹 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G01C21/24 | 分类号: | G01C21/24 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人: | 贺翔;王慧颖 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视线 概率 密度 导航 敏感 安装 构型 确定 方法 | ||
本发明公开了一种基于视线概率密度的导航敏感器安装构型确定方法,属于飞行器设计领域。将负责深空探测任务各个阶段中天体相对于探测器的位置离散化后投影到探测器本体系下;引入视线概率密度的概念,计算各个约束天体在任务全周期中出现在探测器各个方向的概率;将得到的视线概率密度图像进行膨胀处理后得到高概率和低概率区域;将对应天体的高/低概率区域作为寻优范围,最终优化以得到导航敏感器最优安装构型。本发明弥补了现有复杂深空探测任务中导航敏感器最优安装构型确定困难、需要反复迭代等缺点,极大提高了寻优效率,适用于复杂深空探测任务中导航敏感器最优安装方位的快速确定。
技术领域
本发明涉及飞行器设计领域,尤其涉及一种快速确定复杂深空探测任务导航敏感器最优安装构型快速确定的方法。
背景技术
据了解,深空探测任务往往存在任务周期长、任务目标多、距离地球远和通信控制困难等特点,这也使得探测器对于自主导航技术的依赖大大增加。导航敏感器对探测器周围环境的感知是自主导航技术的基础和前提,因此,深空探测器往往携带着种类繁多,数量较大的各类型导航敏感器。由于每种导航敏感器的指向目标和规避约束都不尽相同,加上探测任务本身的复杂性,使得导航敏感器安装构型的确定成了一个急需解决的难题。随着我国深空探测任务的起步,对于航天器自主导航的要求不断提高。本发明从这一需求出发,提出了一种可以快速准确地确定导航敏感器最优安装构型的方法。
深空探测器的设计与制造是一个极其复杂的多学科优化过程。其中,导航分系统的设计是关系到整个探测任务成败与否的核心工作。导航敏感器是导航分系统最重要的组成部分,因此,敏感器的选择和安装方案都需要进行严密的研究和论证。由于探测器本身尺寸和质量的限制,加上探测任务过程中探测器的位置姿态变化剧烈且频繁,使得导航敏感器最优安装位置和指向的确定成了一个急需解决的技术难题。目前国内外学者针对这一问题的处理方式往往采用将数学建模和传统寻优算法相结合的思路。譬如,在BepiColombo任务中,学者们就采用了将需要观测的目标相对于航天器的位置矢量投影为仰角和方位角,并通过跟踪角度的变化情况来确定科学载荷的安装指向。将多阶段任务分块、进行模块化建模也是一个可取的思路,通过对任务阶段的进一步分析,隔离每个阶段中影响因子较低的天体和探测器部件,使得多学科优化的寻优过程被控制在一个较小的范围内寻找局部最优解,也为相关仿真引擎和软件的开发提供了便利。还有学者提出了基于知识库的研究思路,通过以往任务的数据经验,对寻优算法的搜索方向进行指引,从而起到提高寻优效率和准确性的目的。对于第一种角度曲线跟随方案,由于没有采用拟合和解析解的形式,使得这种方案的仿真精度较高,很适合与单目标单传感器指向的确定。但是对于多种类多目标多敏感器的耦合优化,这种方法往往存在计算量过大、效率较低的缺点。对于分段分块化建模的思想,由于各阶段每个天体以及探测器分系统的“影响因子”概念是人为确定的,导致这种隔离处理的依据不免会出现欠妥当的情形,加上模块化寻优仅仅是寻求每个阶段的局部最优解,导致敏感器的探测效率偏低。最后对于知识库的思想,由于我国的深空探测刚刚起步,知识库尚不完备,且知识库本身仅仅是起到寻优方向指引作用,本质上起到的仍是缩小搜索域的效果,因此对于核心的建模策略和寻优算法的集成并无直接帮助。
发明内容
本发明针对目前我国的工程任务需求和现阶段技术的不足,提出了一种基于视线概率密度和图形膨胀的复杂深空探测任务导航敏感器最优安装构型快速确定方法,通过引入视线概率密度概念,拟合构建概率密度函数,从而大大提高寻优算法的搜索效率和准确性,解决了现有技术中存在的问题。
本发明是这样实现的:
一种基于视线概率密度的导航敏感器安装构型确定方法,步骤如下:
步骤一:将深空探测任务全周期中的相关天体与探测器的相对运动进行离散化,并将所获得的单位视线矢量全部投影进探测器本体坐标系;将深空探测任务全周期中所有相关天体相对于探测器的位置投影变换到探测器本体坐标系下,构建出相对运动数据库,并通过对各个方向上的视线概率密度分析,给出导航敏感器安装的粗略解作为精确寻优算法的初始解。
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