多站测速实时定轨：容积卡尔曼滤波新方法

"多站仅测速实时定轨的容积卡尔曼滤波方法，通过三阶球面-径向容积准则对非线性高斯加权积分进行近似，提高滤波估计精度和数值计算稳定性。在低轨卫星轨道动力学模型中考虑J2项非球形引力和大气阻力摄动，结合四阶龙格库塔法离散化处理，提高状态模型精度。实验证明，三站实时定位均方误差7.059m，定速精度0.065m/s，满足低轨卫星实时定轨需求。" 在卫星轨道确定领域，实时定轨是一项关键的技术，尤其是在应急测控条件下，当常规测控站受到破坏或干扰时，机动测控设备的多站测速系统显得尤为重要。本文提出的“多站仅测速实时定轨的容积卡尔曼滤波方法”是一种针对低轨卫星的创新解决方案，旨在解决在数据有限且条件苛刻的情况下，如何高效、准确地估算卫星轨道状态。 容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）是一种非线性滤波方法，相较于传统的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF），CKF利用容积积分的近似方法，能提供更精确的估计。CKF在处理非线性问题时，通过球面-径向容积准则进行高斯积分，这使得它在保持数值稳定性的同时，提高了滤波精度。这种方法特别适合于仅依赖测速数据的实时定轨问题，因为测速数据相对简单但又包含了足够的信息用于轨道估计。 在低轨卫星轨道动力学模型中，考虑到地球形状的不规则性，J2项非球形引力摄动被纳入考虑，以更准确地模拟地球引力对卫星的影响。同时，大气阻力摄动也是一个不可忽视的因素，特别是在低轨道中，它会显著改变卫星的运动轨迹。采用四阶龙格库塔法进行离散化处理，能够有效地将这些物理效应转化为数学模型，以便于在滤波过程中使用。 滤波系统方程由状态模型（包括J2项摄动和大气阻力摄动的动态模型）和非线性的量测方程（即测速值）共同构成。每次获取新的测速数据时，CKF都会更新轨道状态的估计，以实现实时定轨。 仿真实验结果显示，使用三站测速数据，该方法能够达到实时定位均方误差7.059米，定速精度为0.065米/秒，这样的精度水平满足了对低轨卫星实时定轨的需求。这一成果验证了容积卡尔曼滤波在多站测速条件下的有效性和实用性，对于应急测控环境下的卫星轨道确定提供了有力的理论和技术支持。 本文提出的方法是针对低轨卫星实时定轨的一个重要进展，通过优化的非线性滤波技术，实现了在资源有限情况下的高精度轨道估算。这对于提高卫星跟踪控制的效率和可靠性，以及在特殊条件下的任务执行能力具有重要意义。