一種自適應非接觸式失效衛星的形態參數測算方法與流程
本發明涉及航天領域的空間在軌服務技術，屬于涉及翻滾衛星的位姿、轉動慣量與目標質心位置的測量領域，特別涉及一種自適應非接觸式失效衛星的形態參數測算方法。
背景技術：
隨著航天科技的發展與各類航天任務的開展，越來越多的衛星被應用于各種任務中。由于使用年限，未知故障以及空間環境影響等各種內外因素影響，有一定數量的衛星已經或正在結束其服務。然而，由于這類太空資產價值昂貴且占據寶貴的太空軌道資源，僅僅由于一些故障而使其不得不終止服務或任由其占據空間位置將會對后續空間任務產生重大影響并且造成資源大幅浪費。因此，對這類失效的衛星進行在軌服務是當前急需完成的任務，對其進行抓捕前的非接觸式形態參數測算是亟待解決的問題之一。
對失效衛星的形態參數進行自適應非接觸式測算有著重要意義：其一，測算出的形態參數能夠對失效衛星的狀態進行評估；其二，利用已經獲得的形態參數能夠對下一步的抓捕提供重要參考。
對失效衛星而言，現有的參數測算技術大多是接觸式的參數辨識技術，這類技術雖然具有一定的精度，然而由于需要服務航天器與目標接觸而限制了其使用范圍。同時，對失效衛星進行參數測算的應用中，極少有對失效衛星的形態參數一并測算的技術。大多數只是對其姿態或者位置進行分開測算，而忽略其質量特性參數的測算。這樣會造成參數測算不完全，并且參數測算效率較低。
技術實現要素：
本發明要解決的技術問題是在非接觸的情況對翻滾狀態的失效衛星的形態參數進行一體化的測算，提供一種基于對偶矢量四元數的自適應非接觸式失效衛星的形態參數測算方法，從而獲得對失效衛星準確的形態參數測算。
本發明是通過以下技術方案來實現：
一種自適應非接觸式失效衛星的形態參數測算方法，包括以下步驟：
1)基于矢量對偶四元數，建立失效衛星相對于服務航天器的運動學與動力學模型；
2)對失效衛星的姿態與相對距離做出帶噪聲的測量；
3)在建立基于對偶矢量四元數相對運動學與動力學模型的基礎上，以測得的含有噪聲的衛星姿態四元數以及相對距離數據作為觀測量，構建自適應卡爾曼濾波算法，實時地估計出系統的形態參數信息。
所述的形態參數信息包括：相對位置參數、相對姿態參數、失效衛星的轉動慣量比值參數及失效衛星的質心參數。
所述的自適應卡爾曼濾波算法是基于擴展卡爾曼濾波器，并且采用新息信息作為自適應輸入，針對不確定的空間環境以及測量誤差對失效衛星的形態參數做出測算。
所述的自適應擴展卡爾曼濾波算法具體步驟為：
a、初始化；
b、對偶矢量四元數擴展卡爾曼濾波；
c、新息計算；
d、故障檢測；
e、若有故障，自適應對偶矢量四元數擴展卡爾曼濾波；
若無故障，卡爾曼增益計算；
f、對偶矢量卡爾曼濾波更新
h、返回步驟b。
采用激光成像系統對失效衛星的姿態與相對距離做出帶噪聲的測量。
基于對偶矢量四元數運動學方程為：
其中為
對偶矢量四元數的動力學方程為：
定義運算：
以及：
其中，
形態參數狀態為：
其中，
測量相對距離的觀測方程為：
其中，qm，rm為測量的失效衛星相對姿態四元數與相對距離v為觀測噪聲。
與現有技術相比，本發明具有以下有益的技術效果：
本發明的方法針對空間中的失效衛星采用對偶矢量四元數建立其運動學與動力學的模型，因此能夠一體化獲得有關失效衛星的形態參數；針對空間環境的復雜性以及測量的不確定性設計了自適應形態參數測算濾波算法，能夠更利于實際應用。本發明所建立的基于對偶矢量四元數的相對運動學與動力學模型的基礎上，根據測量輸入設計自適應卡爾曼形態參數測算算法對所需要測算的失效衛星形態參數進行測算。所采用的自適應卡爾曼濾波器的觀測量是用現有的觀測技術獲得的帶有噪聲的失效衛星姿態四元數以及相對距離的測量值。采用基于新息的自適應濾波測算算法能夠處理在形態參數測算過程中出現的不確定性環境以及測量誤差所帶來的形態參數錯誤估計等問題，構建新型自適應卡爾曼濾波算法，實時地估計出系統的位姿參數，質量參數等形態參數信息，從而獲得對失效衛星準確的形態參數測算。
附圖說明
圖1為服務航天器與失效衛星的相對模型；
圖2為設計的自適應對偶矢量四元數形態參數濾波算法流程圖；
圖3為位姿參數估計值的誤差收斂實例圖；
圖4為質量特性參數(轉動慣量比值)估計值的誤差收斂過程的實例圖；
圖5為質量特性參數(失效衛星的質心位置)估計值的誤差收斂過程的實例圖。
圖中，1為航天服務器，2為視覺敏感器，3為識別位置，4為空間非合作目標。
具體實施方式
本發明首先采用新型的對偶矢量四元數對失效衛星進行運動學與動力學的建模；其次，采用激光成像系統對失效衛星的姿態與相對距離做出帶噪聲的測量。隨即，在上述模型和測量的基礎上，設計基于對偶矢量四元數自適應形態參數濾波算法，在外界干擾下對失效衛星的位置參數，姿態參數，轉動慣量比值與失效衛星的質心位置進行一體化的自適應參數測算。具體包括以下步驟：
步驟一：建立基于對偶矢量四元數運動學方程：
其中為
步驟二：建立對偶矢量四元數的動力學方程：
定義運算：
以及：
其中，
步驟三：建立形態參數狀態：
其中，
步驟四：考慮到失效衛星的翻滾，其姿態四元數以及相對服務航天器的距離可以借助現有的技術直接觀測到，建立觀測方程：
其中，qm，rm為測量的失效衛星相對姿態四元數與相對距離v為觀測噪聲。
步驟五：結合基于對偶矢量四元數的運動學與動力學方程以及觀測方程，設計針對失效衛星基于對偶矢量四元數的形態參數測算濾波算法。
步驟六：在上一步得到的濾波算法基礎上，針對失效衛星所處的空間環境干擾以及測量誤差進行分析，設計基于對偶矢量四元數的自適應參數測算濾波算法。翻滾衛星的形態參數中，位姿參數與質量參數同時測算，并且形態參數包括：相對位置參數，相對姿態參數，失效衛星的轉動慣量比值參數，失效衛星的質心參數。
為了更好地說明本發明的目的和優點，下面結合附圖和實例對本發明內容做進一步說明。
圖1展示了服務航天器與失效衛星的相對模型。其中{i}為慣性坐標系，{b}為失效衛星本體坐標系，失效衛星的姿態四元數所反映的就是從慣性坐標系到本體坐標系的旋轉。服務航天器使用立體視覺設備或激光測距儀可以測得姿態四元數四個變量隨時間變化的函數。由于干擾力矩和觀測誤差的影響，測量結果是受噪聲污染的。應用本方法，可以利用這些觀測噪聲實時地估計出該失效衛星的形態參數(轉動慣量比值以及失效衛星的質心位置)，具體包括以下步驟：
步驟一：基于矢量對偶四元數，建立失效衛星相對于服務航天器的運動學與動力學模型。詳見方程(0.1)～(0.9)。
步驟二：令x表示失效衛星將被估計的形態參數，以姿態四元數q以及相對距離rim的實時觀測量為輸入，構建基于對偶矢量四元數的擴展卡爾曼濾波算法。
步驟三：利用步驟二所設計的基于對偶矢量四元數的擴展卡爾曼濾波算法時所獲得的新息信息，針對不確定空間環境以及觀測誤差，設計基于對偶矢量四元數的自適應擴展卡爾曼濾波算法，算法流程圖如圖2所示。
a、初始化；
b、對偶矢量四元數擴展卡爾曼濾波；
c、新息計算；
d、故障檢測；
e、若有故障，自適應對偶矢量四元數擴展卡爾曼濾波；
若無故障，卡爾曼增益計算；
f、對偶矢量卡爾曼濾波更新
h、返回步驟b。
步驟四：利用步驟三所設計的算法得到有關x的測算結果如圖3、圖4、圖5所示，可見估計值與真實值的相對誤差隨著觀測量的增加而趨近于零。
本實例中采用的系統真實初始參數值如表1所示。
表1
本實例中采用的系統仿真初始參數的值如表2所示。
表2
本發明保護范圍不僅局限于實施例，實施例用于解釋本發明，凡與本發明在相同原理和構思下的變更或修改均在本發明公開的保護范圍之內。
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