一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法与流程

本发明属于航天器导航技术领域，具体涉及集群星间相对测量技术，尤其涉及一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法。

背景技术：

随着各国卫星技术的不断发展，对卫星的高时效性、高分辨率、高效费比、高可靠性等方面提出了更高需求。微纳卫星集群凭借快速响应、灵活部署、自主组网、成本低廉等特点，成为卫星领域主要研究方向之一。微纳集群的结构分离，仅通过无线互连，形成编队飞行协同观测，可达更高效能，针对热点信息可短时间内获取海量数据。因此微纳星群的星间相对定位技术，成为微纳集群协同运作的关键前提和基础。

传统的星间测量技术，远程阶段是根据各自的卫星导航接收机进行绝对定位，由绝对定位信息间接推导出相对定位信息；近程阶段是通过专用的星间相对测量单机进行一对一测量，如被动测量的视觉相机、主动测量的雷达、主被动结合的光电设备等。采用传统远程相对定位手段，微纳集群中的各星均需要安装卫星导航接收机，并对时钟同步性有较高要求，同时集群间数据通信量巨大，对单颗卫星的数传能力要求较高；采用传统近程相对定位手段，微纳集群中的各卫星均需要再另外配备测量单机，对成员卫星的单机配置要求较高，同时，每颗卫星需要对各成员星逐个展开测量，完成集群测量的耗时过长，不适用于动态集群，且依然存在各星之间通信数据量过高的问题。

因此，为适应当前卫星技术的发展，为满足微纳集群星间快速相对定位的应用需求，需要提出一种兼顾动态环境、快速定位、单机配置、通信数据量等多方面需求的相对定位技术，即本发明提出的一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法，在微纳卫星集群动态环境下，仅通过星间通信链路和简单接收装置即可完成相对定位，对单机配置要求低，通信数据量小，可实现成员快速定位，方法简单可靠，可同时完成集群整体的星间相对定位，适用于微纳卫星、商业卫星的集群飞行。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法，包含以下步骤：

s1、在微纳集群中设定n颗动态基准星，成为集群相对定位的ap，并依据集群需要，建立动态坐标系；

s2、基于真实采样数据和自由空间传播模型，建立动态指纹库；

s3、基准星周期广播；

s4、成员星接收场强信号，并下载指纹库，完成位置指纹识别；

s5、各成员星通过星间定向通信，告知基准星相对定位的测量结果，基准星根据相对运动进行滤波，从而获得连续的集群相对定位信息。

进一步，所述的步骤s1中包含的动态基准星为：

微纳卫星集群中，作为接入热点的卫星，称为基准星。由于该基准星在惯性坐标系和动态坐标系中的位置均非固定，因此成为动态基准星，记为(r1,r2,...,rn)，n为动态基准星个数，根据集群规模确定n的具体数值。为满足集群相对定位的需求，动态基准星需配置卫星导航接收机，实时获得自身在惯性坐标系下的绝对位置。动态基准星还需配置全向天线，可在全空域无方向性的均匀辐射信号。动态基准星需要同时接收来自集群内所有成员星的位置解算信息，较成员星的数据接收能力强。

进一步，所述的步骤s1中包含的动态坐标系om为：

根据集群任务规划，设计集群虚拟中心卫星sc及其运动轨迹。定义动态坐标系om与集群虚拟中心星sc的轨道系重合，即原点为sc的质心，x方向指向sc的前进方向，z方向指向地心方向，y方向满足右手螺旋准则。由于sc在惯性系下一直运动，因此集群相对定位的基准坐标系om是动态坐标系。

进一步，所述的步骤s2中包含的真实采样数据为：

n颗基准星互为其它基准星的在轨巡游采样卫星，即提供场强的在轨真实采样数据。

进一步，所述的步骤s2中包含的动态指纹库为：

指纹库是描述从场强信号空间到实际位置空间的映射关系的数据库。由于实际位置空间在惯性系下时变，因此本发明中的位置指纹库是动态指纹库，记为database＝(stri,posi)，i＝1,2,...,l，l表示参考点数量。其中，场强信号空间表示为stri＝(stri1,stri2,...,strin)，n为动态基准星；实际位置空间在动态坐标系om下表示为posi＝(xmi,ymi,zmi)。动态指纹库database＝(stri,posi)是依据自由空间传播方程结合在轨巡游采样卫星的真实测量数据构建而成。

进一步，所述的步骤s3中包含的基准星周期广播为：

动态基准星周期性的广播如下内容：

烽火信号，声明该基准ap的存在，使成员星在加入集群的时候可以获得来自基准星n的ap名称、str样本值；

动态指纹库，由于本发明采用的集群相对定位技术采用分布式架构，因此基准星需要周期性的将指纹库广播给成员星供其定位；

连续的集群相对定位信息，基准星将成员间相对位置信息广播给成员，成员可即时获取自身在整个集群中的位置。

进一步，所述的步骤s4中包含的位置指纹识别为：

成员星(m1,m2,...,mq)，q为成员星个数，在进入集群后，通过信号接收装置接收场强信号，并下载指纹库，识别各动态基准星的ap后，在成员星内部，根据场强信息完成位置指纹识别。位置指纹识别算法，采用基于场强距离信息的加权近邻选择位置指纹定位法，即knn法。

进一步，所述的步骤s5中包含的星间定向通信为：

成员星无需参照基准星配置全向天线，成员星只需配置定向天线，增益指向基准星，定向回传成员星的位置指纹识别结果。

进一步，所述的步骤s5中包含的滤波为：

根据基准星和成员星的定位信息，结合相对运动动力学，采用卡尔曼滤波算法，提高成员星与基准星之间的相对定位精度。

附图说明

图1为一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法流程图；

图2为集群相对定位动态坐标系示意图；

图3为场强指纹识别原理示意图。

具体实施方式

以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。

如图1所示，一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法，包含以下步骤：

s1、在微纳集群中设定n颗动态基准星，成为集群相对定位的ap，并依据集群需要，建立动态坐标系；

步骤s1中包含的动态基准星是

微纳卫星集群中，作为接入热点的卫星，称为基准星。由于该基准星在惯性坐标系和动态坐标系中的位置均非固定，因此成为动态基准星，记为(r1,r2,...,rn)，n为动态基准星个数，根据集群规模确定n的具体数值。考虑到集群相对定位是三维定位，因此n的个数至少大于等于3。为满足集群相对定位的需求，动态基准星需配置卫星导航接收机，实时获得自身在惯性坐标系下的绝对位置。动态基准星还需配置全向天线，可在全空域无方向性的均匀辐射信号。动态基准星需要同时接收来自集群内所有成员星的位置解算信息，较成员星的数据接收能力强。

步骤s1中包含的集群相对定位是

由微纳卫星构成的集群整体，具有低成本、简配置、高灵活等特性。本发明研究的集群相对定位，不同于星型结构的逐一相对测量，而是指在一个测量周期内，所有成员卫星同时获取自身与群内其它所有卫星之间的相对位置，即明确自身在集群中的位置关系。该位置关系表述在下述动态坐标系中。

结合图2所示，步骤s1中包含的动态坐标系om是

虚拟中心星是根据微纳集群在轨主要任务而规划得到的期望中心卫星及其轨迹，集群的轨道控制以此星的质心为编队中心，虚拟中心星的运动轨迹反映了微纳集群的星群整体轨迹。定义动态坐标系om与集群虚拟中心星sc的轨道系重合，即原点为sc的质心，x方向指向sc的前进方向，z方向指向地心方向，y方向满足右手螺旋准则。由于sc在惯性系下一直运动，因此集群相对定位的基准坐标系om是动态坐标系。动态坐标系om与地球惯性坐标系oi之间存在转换关系，如下所示：

om＝c1·oi

其中，

其中，u为纬度幅角，i为轨道倾角，ω为升交点赤经。因此，动态基准星通过卫星导航接收机获得的自身在地心惯性坐标系中的绝对位置信息，可以直接转换到动态坐标系om中，用以后续完成基准星在集群星间的相对定位。

s2、基于真实采样数据和自由空间传播模型，建立动态指纹库；

步骤s2中包含的自由空间传播模型是

场强信号在空间中，主要考虑大尺度衰落。随着作为信号发射端的动态基准星rn与信号接收端的成员星mq之间的物理距离增加，场强信号强度会依据自由空间传播模型发生一定程度的衰减，模型如下：

其中，pr表示接收端的接收信号强度，pt表示发射端的发射功率，d表示接收端与发射端的物理距离，gr表示接收端的天线增益，gt表示发射端的天线增益，λ表示波长，l表示系统自由空间的路径损耗，损耗可计算为：

lpass＝20log(f)+20log(d)+32.4

步骤s2中包含的动态指纹库是

位置指纹库由数据和位置对应构成。数据由真实采样数据和地面实验室标定数据组成。对于动态基准星r1而言，通过同样在轨运行的基准星r2…rn接收的真实采样数据，配合地面实验室标定数据，获取优化的传播模型，然后利用优化的传播模型，预测其它参考点的场强指纹数据，从而建立真实采样数据与预测数据结合的动态位置指纹库。同理可知其它动态基准星rn。

指纹库是描述从场强信号空间到实际位置空间的映射关系的数据库。由于实际位置空间在惯性系下时变，因此本发明中的位置指纹库是动态指纹库，记为database＝(stri,posi)，i＝1,2,...,l，l表示参考点数量。其中，场强信号空间表示为stri＝(stri1,stri2,...,strin)，n为动态基准星；实际位置空间在动态坐标系om下表示为posi＝(xmi,ymi,zmi)。

s3、基准星周期广播；

步骤s3中的周期广播是

动态基准星周期性的广播如下内容：

烽火信号，声明该基准ap的存在，使成员星在加入集群的时候可以获得来自基准星n的ap名称、场强str样本值；

动态指纹库，由于本发明采用的集群相对定位技术采用分布式架构，因此基准星需要周期性的将指纹库广播给成员星，供其定位；

连续的集群相对定位信息，基准星将成员星i＝1,2,…,k，q为成员星个数，星间连续的相对位置信息广播给成员，各成员星可即时获取自身在整个集群中的位置。

s4、成员星接收场强信号，并下载指纹库，完成位置指纹识别；

成员星(m1,m2,...,mq)在进入集群后，通过信号接收装置接收场强信号，并下载指纹库，识别各动态基准星的ap后，在成员星内部，根据场强信息完成位置指纹识别。

步骤s4中的位置指纹识别是

采用基于场强距离信息的加权近邻选择位置指纹定位法，即采用场强距离作为在线场强样本与离线位置指纹之间相似度测量的标准。记di为成员星(m1,m2,...,mq)在轨采集的场强与离线指纹库参考点的场强均值之间的欧几里德距离，记l为参考点的数量，记n为动态基准星的数量，记(stri1,stri2,...,strin)为动态指纹库中第i个参考点的场强均值样本，记(str1,str2,...,strn)为成员星在轨测量的来自n个动态基准星的场强均值样本，依据下式，计算l个参考点的欧几里德距离

将l个场强距离升序排列，两个场强样本间的欧式几何距离越小表示越相似，选择前k个最小距离所对应的参考点posi，形成最小的k个场强距离的集合di∈{min_k(d1,...,dl)}，根据参考点的位置坐标计算成员星的位置

s5、各成员星通过星间定向通信，告知基准星相对定位的测量结果，基准星根据相对运动进行滤波，从而获得连续的集群相对定位信息。

步骤s5中的星间定向通信是

成员星(m1,m2,...,mq)只需配置定向天线，增益指向为动态基准星，定向回传成员星的位置指纹识别结果

步骤s5中的滤波算法是

选择星间相对运动方程作为状态方程，如下所示

状态量为星间相对位置和相对速度观测量为成员星的位置观测模型为

z＝h(x)+v

滤波算法采用卡尔曼滤波，即

基准星通过上述滤波算法，根据位置指纹识别结果，可得微纳卫星集群的连续相对定位结果。

综上，本发明以微纳卫星集群的过程中，存在严重依赖卫星导航系统、对成员卫星的测量单机要求较高、集群内星间相对定位只能逐一进行无法同时获取的实际，提出了一种基于位置指纹的微纳卫星集群相对定位方法。该技术的有效运用和实施，对降低集群整体对第三方导航系统依赖、降低成员卫星加入集群时的单机约束，提高集群卫星相对定位的自主性、提高紧密集群中成员相对定位的快速性等多方面具有重要的理论意义和实践意义。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。