【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于无迹卡尔曼算法的卫星快速定位方法，属于通信网络。
技术介绍
1、随着物联网技术的迅速发展，卫星通讯技术成为物联网移动通讯的一大技术方向，在极端环境下，如沙漠戈壁，海洋等一些缺失基站信号覆盖的偏远地区，或是遭受地震或洪水侵袭的受灾地区，都有快速卫星通讯的需求以进行与外界的实时沟通。因此如何快速地校准卫星通讯设备，使其成功对星以构建空地网络成为亟需解决的技术难点。
2、传统的对星算法通常采用张量分解处理坐标进行校准，但往往计算量较大并容易出现较大误差。基于基于无迹卡尔曼算法的对星方法表现较为出色，该方法搭载无迹卡尔曼算法强大的数据统计处理能力，故被用于应对这一挑战。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于针对上述现有技术的缺陷和不足，提出了一种基于无迹卡尔曼算法的卫星快速定位方法，该方法包括一个定位系统依据卫星的方位角和俯仰角得到目标系统的方向，在相对于卫星的卫星坐标系中捕捉所需的目标低轨卫星，一个用于计算直线与地球球体的交点并给出目标卫星辐射源的经纬度坐标算法，一个基于无迹卡尔曼的滤波算法用于快速建模估计。本专利技术能够对低轨卫星信号分布情况进行计算，从而进行更加快速的卫星通讯设备对星校准。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于无迹卡尔曼算法的卫星快速定位方法,该方法包括以下步骤：
3、s1，对低轨卫星活动情况进行捕捉，获得基于三维坐标的张量数据，其中张量特征为每间隔1秒对卫星位置的估算及辐射信号的位置测算；
4、s2，构建基于侧向角的定位系统模型，该定位系统模型中星载坐标系和卫星坐标系均以卫星质心为原点。星载坐标系的三个坐标轴相对应卫星的滚转轴、俯仰轴和偏航轴；
5、s3，使用单卫星定位算法引入参数方程，可以得到目标低轨卫星的二次方程，通过求解方程可以得到目标在地心定地坐标系中的坐标；
6、s4，使用数据构建无迹卡尔曼矩阵系统，将观测数据输入并生成卡尔曼矩阵，更新系统均值与协方差。
7、s5，输入系统卡尔曼矩阵，使用无迹卡尔曼滤波算法(ukf)的单星定位算法得到卫星坐标系中的位置坐标，将张量数据输入并进行快速对星定位。
8、进一步的，基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，步骤s2中，所述定位系统算法还包括以下步骤：
9、s21卫星坐标系中的x轴是卫星的运动方向，z轴指向卫星下点，y轴与x轴、z轴构成右手定则。从卫星本体坐标系到星载坐标系的变换矩阵如下：
10、
11、其中，ω为偏航角，β为俯仰角，φ为滚转角；
12、s22以地球为中心的惯性坐标系选择地球的中心为原点，z轴与地球的自转轴重合，x轴指向地球的春分点轨道，y轴与x轴、z轴构成右手定则。由地心惯性坐标系变换到卫星坐标系的旋转矩阵如下：
13、
14、其中，ξ为卫星轨道上升点，η为卫星轨道倾角，为卫星近地点与近点之和；
15、s23将地心惯性坐标系转换为地心定地坐标系地心定地坐标系以地球的中心为原点，以赤道平面为基本平面。x轴是在基本平面上从重心到格林尼治子午线圆与赤道的交点，z轴垂直于基本平面并与地球自转轴重合，y轴与x、z轴组成右手系。由地心惯性系变换到地心定地坐标系的旋转矩阵如下：
16、
17、其中ωk代表地球自转的角速度，ρ代表春分点角度和格林尼治角度；
18、s24转换以地球为中心的地球固定坐标系到纬度，经度，高度的三维地面坐标系，转换坐标公式如下：
19、
20、其中，x，y，z分别代表地面坐标系的经度，纬度与高度，n表示球体的局部半径，其表达式为：
21、
22、其中，a代表地球的半径，为0.6378137m，e代表第一偏心率，其平方为e2＝0.00669437999013。
23、进一步的，本专利技术步骤s3中，所属坐标转换算法还包括以下步骤：
24、s31进行参数初始化，可得
25、
26、
27、px为样本期望，差值函数选取参数δ，k、ε，δ为样本点与均值之间的距离，为一个较小的数字。k≥0为辅助尺度因子，一般取0。正常情况下ε＝2；λ＝ε2*(l+k)-l是一个比例因子，用于减少整体预测误差；l是状态向量的维数。
28、s32计算样本点的sigma点集以及加权系数，表达式如下：
29、
30、
31、k≥0为辅助尺度因子，δ为样本点与均值之间的距离，为一个较小的数字，正常情况下ε＝2；λ＝δ2*(l+k)-l是一个比例因子，用于减少整体预测误差；l是状态向量的维数，表示取平均值。
32、s33计算sigma点集的一步预测值，其表达式如下：
33、xsigma(k+1|k)＝f*xsigma(k|k)
34、f为相关系数，x为权重系数
35、s34基于sigma点集的一步预测值计算系统状态的一步预测值与协方差矩阵，其表达式如下：
36、
37、
38、q为所使用的协方差矩阵，k≥0为辅助尺度因子。
39、s35根据上述一步预测值，重复步骤s32，得到新的sigma点集xsigma(k+1|k)
40、s36预测观测值的数量，计算其系统的均值与协方差
41、zpre(k+1|k)＝h[xsigma(k+1|k)]
42、
43、
44、h表示增益系数，表示取算术平均值，k≥0为辅助尺度因子，ωc为角动量。
45、s37计算卡尔曼增益矩阵并更新系统的状态以及协方差，其表达式如下：
46、
47、
48、
49、pxz表示x对z的增益系统状态，表示z对z的增益系统状态取反，k≥0为辅助尺度因子。
50、进一步的，本专利技术步骤s4中，所属单星定位算法还包括以下步骤：
51、s41由于定位目标是地面上的固定目标，其在地心定地坐标系中的位置是不变的，因此可以得到固定坐标系在地心定地坐标系中的状态方程:
52、xk＝xk-1
53、转换地面固定目标和卫星在地心定地坐标系的坐标为目标在卫星坐标系中的位置，转换关系表达式为
54、
55、其中，地面固定目标和卫星在地心定地坐标系中分别为和目标在卫星坐标系中的位置为
56、
57、m为对星精度系数矩阵。
58、s42，可得测量方程为：
59、
60、
61、
62、其中，l与r分别代表系统的测量噪声协方差矩阵。根据状态方程和观测方程，采用上述ukf算法步骤完成滤波过程。
63、有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，其特征在于，步骤S2中，所述定位系统算法还包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，其特征在于，步骤S3中，所属坐标转换算法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，其特征在于，步骤S4中，所属单星定位算法还包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于测向角的无迹卡尔曼卫星快速定位方法，其特征在于，步骤s2中，所述定位系统算法还包括以下步骤：
3.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺雲翔，赵海涛，龙乐天，胡志翔，田卓然，束子轩，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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