Адаптивное формирование выборки измерений аппаратуры спутниковой навигации высокоорбитального космического аппарата

Г. В. Скорынина, А. В. Доронкин

Труды ИПА РАН, вып. 59, 14–18 (2021)

DOI: 10.32876/ApplAstron.59.14-18

Ключевые слова: спутниковая навигация, высокоорбитальный космический аппарат, плохая обусловленность

Аннотация

С 2017 г. в АО «Корпорация «Комета» ведётся разработка аппаратуры спутниковой навигации для высокоорбитальных космических аппаратов (КА). Алгоритмы определения положения и скорости КА для такой аппаратуры должны работать в разрывном навигационном поле при малом числе одновременно видимых навигационных спутников и медленном изменении взаимного расположения навигационных спутников и КА. Указанные обстоятельства часто приводят к плохой обусловленности задачи обработки измерений аппаратуры спутниковой навигации. В комплексе алгоритмов для вышеупомянутой аппаратуры спутниковой навигации задача определения вектора положения и скорости КА решается в несколько этапов: получение начального приближения, накопление сглаженных измерений, формирование нормального места, обработка нормальных мест. Наиболее трудным с вычислительной точки зрения является этап формирования нормального места, на котором с помощью метода наименьших квадратов обрабатываются сглаженные измерения. Чтобы избежать плохой обусловленности в задаче формирования нормального места, используется алгоритм адаптивного формирования выборки. В его основе лежит оценка обусловленности решаемой задачи при каждом поступлении новых сглаженных измерений. Алгоритм обработки запускается только в том случае, если задача оказывается хорошо обусловленной. В отличие от специальных методов решения плохо обусловленных задач алгоритм адаптивного формирования выборки измерений не требует большого объёма дополнительных вычислений и сложного анализа их результатов. При его применении автоматически определяется величина интервала накопления сглаженных измерений для формирования нормального места. По результатам моделирования использование этого алгоритма обеспечивает сходимость алгоритма формирования нормальных мест примерно в 98 процентах случаев, позволяя получить оценку вектора положения и скорости КА с необходимой точностью.

Цитирование