一种GEO卫星的智能自主运行系统技术方案

本发明专利技术公开了一种GEO卫星的智能自主运行系统，基于相对运动方程，利用神经网络设计轨道保持控制的控制律，利用神经网络状态观测器对轨道保持控制期间的卫星状态进行实时估计，作为轨道保持控制期间的自主定轨结果；将估计状态输送到控制器，通过控制器实现对GEO卫星的自主轨道保持控制，从而实现GEO导航卫星的自主运行。

【技术实现步骤摘要】
一种GEO卫星的智能自主运行系统
本专利技术涉及一种GEO卫星的智能自主运行系统，属于卫星自主导航和控制

技术介绍
卫星导航系统能够全天候、高精度的为整个地球空间提供导航定位和授时服务，是极其重要的空间信息基础设施。世界各大国都在大力发展自己的卫星导航系统，中国北斗卫星导航系统与美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧盟的GALILEO等系统一并成为国际上发展最为迅速的导航系统。北斗卫星导航系统作为国家的重大基础设施，是国家产业转型的重要推动力。在北斗卫星导航系统的研究中，导航卫星的精密轨道确定是保证卫星导航系统正常运行的核心关键技术。当前，导航卫星主要依靠地面站来维持其运行，随着在轨卫星数目的增多，地面站测轨负担越来越重。此外，战时地面站极易成为首要打击目标，从而造成整个导航系统的瘫痪。因此，提高导航星座自主运行能力，使其尽量少依赖甚至不依赖地面支持，就显得越来越重要了。我国北斗导航卫星星座首次采取了GEO+IGSO+MEO混合星座方案，虽然这种技术方案有利于实现先区域、后全球服务的发展思路。但星座设计的独特性导致导航卫星(如GEO卫星)轨道机动多，平台控制模式建模困难。因此，如何实现导航卫星轨道保持控制期间的自主运行是关系到北斗导航系统的高精度、连续性等导航定位服务性能提升的核心技术问题，轨道保持控制期间的自主运行主要涉及到自主导航和自主控制两部分内容。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种GEO卫星的智能自主运行系统，将自主导航与控制一体化设计，实现导航星座中GEO卫星轨道保持控制过程中的自主运行。为了实现上述目标，本专利技术采用如下的技术方案：一种GEO卫星的智能自主运行系统，其特征是，包括如下步骤：步骤1)系统初始化；步骤2)读取GEO卫星与其它导航卫星之间的测距和测角数据；步骤3)利用观测数据计算观测残差，作为利用深度神经网络设计的摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输入；步骤4)摄动估计神经网络利用GEO卫星的观测残差作为输入，对摄动加速度udx、udy、udz和未建模摄动项进行估计，用于补偿相对运动模型；步骤5)神经网络鲁棒项模块以GEO卫星的观测残差作为输入，输出一个鲁棒项；步骤6)读取控制量加上摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输出作为输入，利用神经网络状态观测器，基于动力学模型：x,y,z分别为GEO卫星相对于标称轨道的相对运动状态在以标称轨道为坐标原点的动坐标系的三个坐标轴分量；n为GEO卫星标称轨道的旋转角速度，等于地球的自转角速度；r标为GEO卫星轨道半径；udx、udy、udz分别是三个坐标轴上的摄动加速度，ucx、ucy、ucz为三个坐标轴上的控制量；μ为地球引力系数；确定GEO卫星的相对运动状态，结合已知的标称状态输出GEO卫星的估计状态；步骤7)利用神经网络控制器所实现的控制律，计算控制量；步骤8)将控制量输入给GEO卫星，得到新的卫星状态，并得到新状态对应的新的观测数据；步骤9)返回步骤2)，循环运行自主运行系统。前述的一种GEO卫星的智能自主运行系统，其特征是，所述步骤7)中的控制律公式为：式中：为拉格朗日插值多项式，τ为转化后的时间参数，τi为选择的LG插值点，N为插值点个数；U(τi)为控制量在τi时刻的值；拉格朗日多项式在LG点的导数用微分近似矩阵D表示，D中元素vx,vy,vz为GEO卫星在动坐标系中的三轴速度分量，tf是末段时间，ω为卫星的轨道角速度，x(i),y(i)和z(i)为τi时刻状态量在三个坐标轴上的坐标，x(k),y(k)和z(k)为τk时刻状态量在三个坐标轴上的坐标。本专利技术所达到的有益效果：本专利技术所提出的GEO卫星智能自主运行系统，基于相对运动方程，利用神经网络设计轨道保持控制的控制律，利用神经网络状态观测器对轨道保持控制期间的卫星状态进行实时估计，作为轨道保持控制期间的自主定轨结果；将估计状态输送到控制器，通过控制器实现对GEO卫星的自主轨道保持控制，从而实现GEO导航卫星的自主运行。附图说明图1是GEO导航卫星的智能自主运行系统原理图；图2是GEO导航卫星的智能自主运行流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。本专利技术的目的是利用神经网络状态观测器实现GEO卫星轨道保持控制期间的自主定轨，利用神经网络控制器实现GEO导航卫星的轨道保持控制律设计，通过自主导航和自主控制的一体化设计，实现了GEO卫星轨道机动期间的自主运行，具体包括如下步骤：步骤1)系统初始化；步骤2)读取观测数据；步骤3)利用观测数据计算观测残差，作为摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输入；步骤4)摄动估计神经网络利用GEO卫星的观测残差作为输入，对摄动加速度udx、udy、udz和未建模摄动项进行估计，用于补偿相对运动模型；步骤5)神经网络鲁棒项模块以GEO卫星的观测残差作为输入，输出一个鲁棒项，用于提高神经网络状态观测器的鲁棒性；步骤6)读取控制量加上摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输出作为输入，利用神经网络状态观测器，基于动力学模型：x,y,z分别为GEO卫星相对于标称轨道的相对运动状态在以标称轨道为坐标原点的动坐标系的三个坐标轴分量；n为GEO卫星标称轨道的旋转角速度，等于地球的自转角速度；r标为GEO卫星轨道半径；udx、udy、udz分别是三个坐标轴上的摄动加速度，ucx、ucy、ucz为三个坐标轴上的控制量；确定GEO卫星的相对运动状态，结合已知的标称状态输出GEO卫星的估计状态；步骤7)利用神经网络控制器所实现的控制律，其中控制律为神经网络控制器以相对运动状态为被控对象实现以时间最短为优化指标的最优控制律，计算控制量；控制律公式为：式中：为拉格朗日插值多项式，τ为转化后的时间参数，τi为选择的LG插值点，N为插值点个数；U(τi)为控制量在τi时刻的值；拉格朗日多项式在LG点的导数用微分近似矩阵D表示，D中元素vx,vy,vz为GEO卫星在动坐标系中的三轴速度分量，tf是末段时间，ω为卫星的轨道角速度。x(i),y(i)和z(i)为τi时刻状态量在三个坐标轴上的坐标，x(k),y(k)和z(k)为τk时刻状态量在三个坐标轴上的坐标。步骤8)神经网路状态观测器以观测残差，神经网络控制器的输出以及摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输出作为输入量，对GEO卫星机动过程中的状态进行实时估计，输出估计状态作为自主轨道保持过程中的定轨结果，并发送给神经网络控制器为后续的控制量生成提供输入数据。从而实现自主导航和自主控制的有机结合。将控制量输入给GEO卫星，得到新的卫星状态，并得到新状态对应的新的观测数据；步骤9)返回步骤2)，循环运行自主运行系统。本专利通过设计神经网络状态观测器实现GEO导航卫星的自主定轨，基于相对运动方程，充分考虑了GEO卫星所受摄动的影响。利用神经网络逼近GEO导航卫星相对运动模型中的未建模项，提高了自主定轨的模型精度，利用神经网络设计鲁棒项，使得该神经网络具有很强的鲁棒性，因此具有较好的通用性。将自主导航和自主控制作为一个综合系统来设计，充分考虑两部分的耦合影响，可以提高GEO卫星的自主运行能力。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种GEO卫星的智能自主运行系统，其特征是，包括如下步骤：步骤1)系统初始化；步骤2)读取GEO卫星与其它导航卫星之间的测距和测角数据；步骤3)利用观测数据计算观测残差，作为利用深度神经网络设计的摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输入；步骤4)摄动估计神经网络利用GEO卫星的观测残差作为输入，对摄动加速度udx、udy、udz和未建模摄动项进行估计，用于补偿相对运动模型；步骤5)神经网络鲁棒项模块以GEO卫星的观测残差作为输入，输出一个鲁棒项；步骤6)读取控制量加上摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输出作为输入，利用神经网络状态观测器，基于动力学模型：

【技术特征摘要】
1.一种GEO卫星的智能自主运行系统，其特征是，包括如下步骤：步骤1)系统初始化；步骤2)读取GEO卫星与其它导航卫星之间的测距和测角数据；步骤3)利用观测数据计算观测残差，作为利用深度神经网络设计的摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输入；步骤4)摄动估计神经网络利用GEO卫星的观测残差作为输入，对摄动加速度udx、udy、udz和未建模摄动项进行估计，用于补偿相对运动模型；步骤5)神经网络鲁棒项模块以GEO卫星的观测残差作为输入，输出一个鲁棒项；步骤6)读取控制量加上摄动估计神经网络和神经网络鲁棒项模块的输出作为输入，利用神经网络状态观测器，基于动力学模型：x,y,z分别为GEO卫星相对于标称轨道的相对运动状态在以标称轨道为坐标原点的动坐标系的三个坐标轴分量；n为GEO卫星标称轨道的旋转角速度，等于地球的自转角速度；r标为GEO卫星轨道半径；udx、udy、udz分别是三个坐标轴上的摄动加速度，ucx...

【专利技术属性】
技术研发人员：高有涛，游志成，徐波，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32