自校准卡尔曼滤波在实时卫星定轨中的高精度应用

"自校准卡尔曼滤波实时定轨方法" 本文主要探讨了一种自校准卡尔曼滤波的实时卫星定轨技术，由周桃庚提出，旨在解决传统定轨方法中存在的问题，如复杂的轨道根数解算、低实时定轨精度以及系统误差校准不准确等挑战。该方法在构建距离和距离变化率以及测角元素的理论误差模型基础上，结合实际需求，提出了一个实用的误差模型，并详细推导出自校准卡尔曼滤波的实时定轨计算公式。 传统的卫星定轨通常依赖于六轨道根数的求解，利用多站多圈数据通过最小二乘法进行事后处理，这缺乏实时性。而在雷达测量数据中，除了随机误差，还存在系统误差，如常值误差、线性漂移误差、周期性误差和复杂规律变化误差。这些系统误差即使经过预处理，残差仍然可能影响定轨精度。 自校准卡尔曼滤波方法通过在定轨过程中同时校正系统误差，显著提升了定轨精度。卡尔曼滤波是一种有效的估计理论，它能够融合来自不同源的信息，动态地更新估计并考虑了不确定性。在本文中，它被用来处理上述提到的各种系统误差，从而在实时定轨中实现更精确的结果。 系统误差模型是描述系统误差对测量数据影响的关键。例如，距离和距离变化率的理论误差模型包含了时间误差、光速误差、频率误差、电波折射效应以及设备调零和零值漂移等影响因素。通过建立这样的模型，可以更好地理解和纠正这些误差。 文章通过仿真结果展示了该方法的有效性。在长半轴误差高达300米的情况下，经过自校准后误差可降低至10米以内，其他轨道根数的精度提升了一个量级。轨道状态的误差从772米减少到5米以下，速度误差从3.5米/秒减小到0.01米/秒。这表明，自校准卡尔曼滤波定轨方法在提高定轨精度方面具有显著优势。 这篇研究为卫星定轨提供了一种创新且高效的解决方案，特别是在处理系统误差和实现实时定轨方面。通过自校准技术与卡尔曼滤波的结合，能够有效地减小系统误差对定轨结果的影响，这对于提升卫星导航系统性能至关重要。