Метод відносної навігації для орбітальних об'єктів

Автор(и)

  • Успенський Валерій Борисович Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-5960-7347

DOI:

https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.1.324136

Ключові слова:

орбітальні об'єкти, відносна навігація, GPS, слідкуюча система, розширений фільтр Калмана, налаштування фільтру.

Анотація

Сьогодні проблема космічного сміття є вельми актуальною, бо кількість уламків штучного походження у навколоземному просторі робить небезпечними подальші космічні польоти. Існують різні програми по знищенню такого сміття, але є багато наукових і технологічних проблем для їх реалізації. Однією з таких проблем є відстеження пасивного орбітального об'єкту та прогнозування його руху в умовах втрати контакту з ним з борту іншого апарату. Особливістю такої задачі є те, що для пасивного об'єкту можливі тільки відносні виміри, а вихідна модель його руху апріорі не повна. У зв'язку з цим у статті викладено результати вирішення навігаційної задача для двох орбітальних об'єктів, один з яких є активним, другий ‒ пасивним. На першому об'єкті розміщена навігаційна система, яка містить систему визначення орієнтації, обчислювач, приймач сигналів GPS, радіотехнічну слідкуючу систему. Задача полягає у розробці алгоритмів визначення поточних координат та швидкості за наявними вимірами від GPS для першого об'єкту та відносними вимірами віддаленості між об'єктами та напряму лінії візування до пасивного об'єкту від слідкуючої системи для другого об' єкту. В обох випадках використовується 9-вимірний розширений фільтр Калмана у дискретному вигляді. Корекція здійснюється за замкненою схемою. Додатковою компонентою вектору стану фільтру призначено поправку до модельного прискорення, яка визначається у процесі фільтрації. Шляхом моделювання обгрунтовано вибір саме такого фільтру серед інших схем корекції. Виявлено необхідність спеціального налаштування обраного фільтру під конкретні умови функціонування. Описано алгоритм розв'язку задачі та наведено конкретні формули для налаштування розширеного фільтру, а саме для обрання матриць дисперсій вхідних шумів. Моделювання роботи фільтрів для конкретних моделей похибок GPS та слідкуючої системи демонструє покращення точності визначення координат відносно точності GPS для активного об'єкту до 10 разів, для пасивного об'єкту в 3‒4 рази. Додатково оцінюються також поправки до модельного прискорення, які зменшують рівень невизначеного фактичного прискорення в рази. Така властивість корисна в автономному режимі навігації, коли тимчасово відсутні ті чи інші зовнішні виміри. Проаналізовано аспекти практичної реалізації алгоритмів у складі бортового програмного забезпечення.

Біографія автора

Успенський Валерій Борисович, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерного моделювання процесів та систем

Посилання

Alpatov A. P., Assessment of perspectives for the orbital utilization of space debris / A. P. Alpatov, Yu. M. Goldshtein // Space Science and Technology, 2021, 27, №3 (130), pp. 3—12. https://doi.org/10.15407/knit2021.03.003

Svotina, V. V., Space debris removal - Review of technologies and techniques. Flexible or virtual connection between space debris and service spacecraft /V. V. Svotina, M. V. Cherkasova // Acta Astronautica, 2023, vol. 204, pp. 840–853. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2022.09.027

Bhandari, J., M., Real-Time Satellite Tracking and Switching Algorithm / J. M, A. M. Bhandari, C. Tejeswar, H. A and L. Dash // 2024 5th International Conference for Emerging Technology (INCET), Belgaum, India, 2024, pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/INCET61516.2024.10593526

Zhang, Z., A Survey of Precision Formation Relative State Measurement Technology for Distributed Spacecraft / Z. Zhang, L. Deng, J. Feng, et al // Aerospace 2022, 9, (7), 362. https://doi.org/10.3390/aerospace9070362

Jain, R., Inter-satellite tracking methods and applications: A comprehensive survey / R. Jain, S. Speretta, D. Dirkx, E. K. A. Gill // Advances in Space Research, 2024, 74, (8), pp. 3877-3901. https://doi.org/10.1016/j.asr.2024.08.022

Turan, E., Autonomous navigation performance of cislunar orbits considering high crosslink measurement errors / E. Turan, S. Speretta, E. Gill // 2022 IEEE Aerospace Conference (AERO), 2022. https://doi.org/10.1109/aero53065.2022.9843772

Shi, Y., Real-Time Precise Orbit Determination of Low Earth Orbit Satellites Based on GPS and BDS-3 PPP B2b Service / Y. Shi, T. Xu, M. Li, K. Wei, S. Wang, D. Wang // Remote Sens. 2024, 16, 833. https://doi.org/10.3390/rs16050833

Uspenskyi, V., Relative navigation of UaAV in a swarm / V. B. Uspenskyi, N. V. Shyriaieva // 2023 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), Kharkiv, Ukraine, 2023, pp. 1-5. https://doi.org/10.1109/KhPIWeek61412.2023.10312895

Zhang, M., Comparison of Kalman Filters for Inertial Integrated Navigation / M. Zhang, K. Li, B. Hu, C. Meng // Sensors, 2019, 19, 1426. https://doi.org/10.3390/s19061426

Tang, Pham Van, 15-State Extended Kalman Filter Design for INS/GPS Navigation System / Pham. Van Tang, Van Thang Nguyen, D. T. Chu and Duc-Tan Tran // Journal of Automation and Control Engineering, 2015, 3 (2), pp.109-114. https://doi.org/10.12720/joace.3.2.109-114

Wickert, Mark A., Exploring the Extended Kalman Filter for GPS Positioning Using Simulated User and Satellite Track Data / Mark A. Wickert, C. Siddappa // SciPy, 2018. https://doi.org/10.25080/Majora-4af1f417-00d

Kallapur, A. G., Ali, S. S., Anavatti, S. G. (2007). Application of Extended Kalman Filter Towards UAV Identification. In: Mukhopadhyay, S. C., Gupta, G. S. (eds) Autonomous Robots and Agents. Studies in Computational Intelligence, vol 76. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-73424-6_23

Wang, Y.; Sun, S.; Li, L. Adaptively robust unscented Kalman filter for tracking a maneuvering vehicle / Y. Wang, S. Sun, L. Li // J. Guid. Control Dyn, 2014,37, pp. 1697–1701. https://doi.org/10.2514/1.G000257

Feng, K., An Improved Strong Tracking Cubature Kalman Filter for GPS/INS Integrated Navigation Systems / K. Feng, J. Li, X. Zhang, X. Zhang, C. Shen, H. Cao // Sensors, 2018,18, 1919. https://doi.org/10.3390/s18061919

Zhou, J., INS/GPS Tightly-coupled Integration using Adaptive Unscented Particle Filter / J. Zhou, S. Knedlik, O. Loffeld // J. Navig, 2010,63, pp. 491–511. https://doi.org/10.1017/S0373463310000068

Jiao, Z., Kalman/Particle Filter for Integrated Navigation System / Z. Jiao, R. Zhang // Adv. Mater. Res., 2013, 756, pp. 2142–2146. https://doi.org/10.2991/iccia.2012.236

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-09-03