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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开的一种卫星星座自主导航优化评价选星方法，属于自主导航领域。本发明实现方法为：本用户卫星对锚定星以及星座中的其他用户卫星进行光学观测，其他用户卫星对锚定星以及本用户卫星进行光学观测；提取光学观测目标的像元像线信息，并结合相机参数计算出对应的视线矢量。结合星载姿态确定系统与星间测距，解算用户星的位置；对于每个包含本用户卫星的基础观测单元，通过对其可观测度进行分析，给出可观测度与卫星位置估计误差的关系，按本用户卫星的位置估计误差大小对其他用户星进行选取，即实现卫星星座自主导航优化选星。利用选取的其他用户卫星，进行本用户星的定位，降低光学观测的误差对导航性能的影响，提高星座卫星自主导航精度。

主权项：1.一种卫星星座自主导航优化评价选星方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：建立光学观测模型，采用光学观测模型进行光学测量得到目标在成像平面的像素坐标；定义地心惯性坐标系OXYZ：原点O为地球质心，OX轴指向春分点，即天球赤道与黄道的交点，OZ轴指向北天极，即地球自转轴在天球上的延伸点，OY轴按照右手法则确定；定义卫星本体坐标系ObXbYbZb：原点Ob位于探测器质心，ObXb轴平行于底盘指向卫星前端，ObZb轴平行于底盘平面指向卫星上方，ObYb轴按照右手法则确定；定义相机坐标系OcXcYcZc：以小孔摄像机模型的聚焦中心即光心为原点，原点与卫星本体坐标系原点重合，以摄像机光轴为OcZc轴建立的三维直角坐标系；定义相机图像坐标系Ouv：原点为相机光轴与成像平面的交点，u轴与v轴分别平行于相机坐标系OcXc轴与OcYc轴；在本用户卫星的相机图像中，以锚定星与其他用户卫星作为观测的特征点；任一其他卫星Pi在相机图像中检测的特征点测量量为： 其中，pi,li表示特征点Pi在图像坐标系下的像素坐标，f表示相机焦距，Cxi,Cyi,Czi表示特征点Pi在相机坐标系下位置矢量的三轴分量；当前观测卫星的卫星本体坐标系与相机坐标系重合，有： 其中，表示其他卫星在当前观测卫星本体坐标系中的位置矢量，Ri表示其他卫星在地心惯性坐标系中的位置矢量，r为观测卫星在地心惯性坐标系下的位置矢量，Cb为地心惯性坐标系到观测卫星本体坐标系的旋转矩阵；联立式1与式2,得到观测的特征点的观测方程为： 其中，vu表示特征点的测量误差，为互不相关的高斯白噪声；步骤二：结合坐标旋转矩阵与星间测距信息，确定两颗户卫星在地心惯性坐标系下的位置；一个基础观测单元由两颗用户星和一颗锚定星组成，两颗用户星中包含本用户星和一颗其他用户星，并且两颗用户星互相可见，同时都能观测到锚定星；在地心惯性坐标系中，锚定星的位置为rs，本用户卫星和其他用户卫星的位置分别为ri、rj，本用户卫星和其他用户卫星的本体坐标系相对于地心惯性坐标系的旋转矩阵分别为Ci、Cj，两颗用户星之间的距离测量量为ρij；根据式2，在本用户星的卫星本体坐标系下，锚定星与其他用户星的位置表示为： 在其他用户星的卫星本体坐标系下，锚定星与本用户星的位置表示为： 其中，表示本用户卫星的卫星本体坐标系下锚定星的位置，表示本用户卫星的卫星本体坐标系下其他卫星的位置，表示其他用户卫星的卫星本体坐标系下锚定星的位置，表示其他用户卫星的卫星本体坐标系下本用户卫星的位置；用户卫星之间的距离表示为：ρij＝|ri-rj|5其中，|ri-rj|表示对应向量的模长；卫星之间的视线矢量是描述观测卫星与被观测目标之间方向和位置关系的向量，由观测卫星指向被观测目标；根据式4a，在本用户星的本体坐标系下，本用户星到锚定星与其他用户星的视线矢量用像素坐标来表示： 其中，表示本用户星到其他用户星的视线矢量，表示本用户星到锚定星的视线矢量；表示在本用户星的本体坐标系下其他用户星的三轴位置分量；表示在本用户星的本体坐标系下锚定星的三轴位置分量；表示在本用户星的相机图像坐标系下其他用户星的像素坐标；表示在本用户星的相机图像坐标系下锚定星的像素坐标；根据式4b其他用户星到锚定星与本用户星的视线矢量为： 其中，表示本用户星到其他用户星的视线矢量，表示本用户星到锚定星的视线矢量；表示在其他用户星的本体坐标系下本用户星的三轴位置分量；表示在其他用户星的本体坐标系下锚定星的三轴位置分量；表示在本用户星的相机图像坐标系下其他用户星的像素坐标；表示在其他用户星的相机图像坐标系下锚定星的像素坐标；视线矢量的夹角为θi；视线矢量的夹角为θj；θi和θj的余弦值表示为： 其中，表示对应向量的模长；在两颗用户卫星与锚定星组成的三角形中，根据正弦定理有 联立式4a、4b、式7与式8，得到两颗用户卫星在地心惯性坐标系下的位置： 步骤三：对基础观测单元进行可观测度分析，得到描述可观测度的可见矩阵的迹，给出可观测度与卫星位置估计误差的关系；按本用户卫星的位置估计误差大小对其他用户星进行选取，选出定位精度最高的卫星组合，即实现卫星星座自主导航优化评价选星。

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