專利匯可以提供一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法專利檢索,專利查詢,專利分析的服務(wù)。并且一種星敏感器安裝誤差矩陣與 導(dǎo)航系統(tǒng) 星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法,本 發(fā)明 涉及星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有星敏感器標(biāo)定方法不能較好地完成對星敏感器的安裝矩陣誤差的標(biāo)定,以及不能定期對星敏感器安裝矩陣和導(dǎo)航系統(tǒng)偏差進(jìn)行標(biāo)定和校正的問題。按以下方案實現(xiàn):一:信息θt,m和Xt,m;二:建立 姿態(tài) 信息和軌道參數(shù)信息測量模型;三:確定和四:計算和五:求取算術(shù)平均值;六:建立星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣和軌道參數(shù)信息校正模型;七:確定Δθ的方向;八:對六進(jìn)行校正;九:進(jìn)行姿態(tài)確定和軌道參數(shù)信息確定;十:每隔N個姿態(tài)重新執(zhí)行。本發(fā)明應(yīng)用于衛(wèi)星姿態(tài)確定技術(shù)與衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域。,下面是一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法專利的具體信息內(nèi)容。
1.一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法,其特征在于,一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法具體是按照以下步驟進(jìn)行的:
步驟一:在衛(wèi)星星下點軌跡下的固定空間坐標(biāo)上建立M個地面測量接收站,衛(wèi)星向M個建立好的地面測量接收站發(fā)射激光信息,激光信息包括衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,m和軌道參數(shù)信息Xt,m數(shù)據(jù),M為正整數(shù);
步驟二:地面測量接收站對步驟一中的衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,m和軌道參數(shù)信息Xt,m進(jìn)行測量,得到地面測量接收站測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,m和地面測量接收站測量到的軌道參數(shù)信息Xt,m,并建立衛(wèi)星姿態(tài)信息測量模型和軌道參數(shù)信息測量模型;
步驟三:利用多矢量定姿方法結(jié)合步驟二中得到的衛(wèi)星姿態(tài)信息測量模型,計算出由地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值 利用衛(wèi)星軌道動力學(xué)模型,結(jié)合濾波方法計算出由地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值 將由地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值 和由地面測量接收站確定軌道參數(shù)信息估計值 進(jìn)行存儲;
步驟四:衛(wèi)星姿態(tài)確定系統(tǒng)利用星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,n、衛(wèi)星姿態(tài)運動學(xué)、衛(wèi)星姿態(tài)動力學(xué)模型和濾波方法計算出星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息的估計值并進(jìn)行存儲;
衛(wèi)星自主導(dǎo)航系統(tǒng)利用星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息Xt,n、軌道動力學(xué)模型和濾波方法計算出星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息的估計值 并進(jìn)行存儲;
步驟五:對步驟三中的由地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值
和由地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值 求取算術(shù)平均值,即:
消除系統(tǒng)隨機測量誤差;
其中,所述 為地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值; 為地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值;
對步驟四中星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息的估計值 和星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息估計值 求取算術(shù)平均值,即: 消除系統(tǒng)隨機測量誤
差;
其中,所述 為星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值; 為星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值;
步驟六:建立星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣和軌道參數(shù)信息校正模型;
步驟七:將步驟五中得到的地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值和地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值 發(fā)送給衛(wèi)星,衛(wèi)星將步驟五中得到的星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值 與步驟五中得到的地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值 作差,即:
姿態(tài)誤差角信息△θ為:
衛(wèi)星將步驟五中得到的星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值 與步驟五中得到的地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值 作差,即:
軌道參數(shù)誤差信息△X為:
利用步驟五中地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值 步驟五中星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值 和星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣確定姿態(tài)誤差角信息△θ的正負(fù)方向;
步驟八:將步驟七得到的具有正負(fù)方向的姿態(tài)誤差角信息△θ和軌道參數(shù)誤差信息△X代入星敏感器誤差安裝矩陣 和步驟六中的軌道參數(shù)信息校正模型,對步驟六中的星敏感器安裝矩陣和軌道參數(shù)信息進(jìn)行校正;
步驟九:利用衛(wèi)星結(jié)合姿態(tài)動力學(xué)、運動學(xué)方程和軌道動力學(xué)方程對步驟八中校正后的星敏感器安裝矩陣和軌道參數(shù)信息進(jìn)行姿態(tài)確定和軌道參數(shù)信息確定;
步驟十:每隔N個姿態(tài),重新執(zhí)行步驟一至步驟九。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法,其特征在于,所述步驟二中地面測量接收站對步驟一中的衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,m和軌道參數(shù)信息Xt,m進(jìn)行測量,得到地面測量接收站測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,m和地面測量接收站測量到的軌道參數(shù)信息Xt,m,并建立衛(wèi)星姿態(tài)信息測量模型和軌道參數(shù)信息測量模型;
具體過程為:
(1)衛(wèi)星姿態(tài)信息測量模型的建立
設(shè)兩個平面法向量各自為n1和n3,記入射光矢量為 s0
為光能量密度,ω為激光矢量與x軸的夾角,φ為激光矢量與y軸的夾角, 為激光矢量與z軸的夾角,e為X軸坐標(biāo)單位長度,j為Y軸坐標(biāo)單位長度,k為Z軸坐標(biāo)單位長度,s為地面測量到的激光矢量,
則光敏感器的輸出分別是:
式中,n1為第一個平面的法向量;n3為第三個平面的法向量;b1為第一個平面的光敏感器的測量矢量;b3為光敏感器的測量矢量;T為姿態(tài)矩陣;
記法向量n1=e+k,n3=-e+k,于是兩個光敏感器的輸出為:
根據(jù)上述兩式,有
同理,可以得到:
式中,b2為第二個平面的光敏感器的測量矢量;b4為第二個平面的光敏感器的測量矢量;
根據(jù)約束條件: 得出:
結(jié)合式(5)、式(6)、式(7)和(9),從而可以得到地面測量到的激光矢量s;
若衛(wèi)星發(fā)射的參考矢量為p,則衛(wèi)星姿態(tài)信息測量模型方程為:
p=At,ms (10)
式中,At,m為姿態(tài)矩陣,其中包含姿態(tài)信息θt,m;
若地面有M個地面測量接收站,則有pi=At,msi,i=1,2,…,M,pi為衛(wèi)星發(fā)射的第i個參考矢量,si為地面測量到的第i個激光矢量,M為正整數(shù);
(2)軌道參數(shù)信息測量模型的建立:
式中,di為衛(wèi)星到第i個接收站的偽距,h(Xt,m)為軌道參數(shù)信息測量方程,xi為第i個接收站在地球慣性坐標(biāo)系X軸下的位置矢量,yi為第i個接收站在地球慣性坐標(biāo)系Y軸下的位置矢量,zi為第i個接收站在地球慣性坐標(biāo)系Z軸下的位置矢量,x為衛(wèi)星在地球慣性坐標(biāo)系X軸下的位置矢量,y為衛(wèi)星在地球慣性坐標(biāo)系Y軸下的位置矢量,z為衛(wèi)星在地球慣性坐標(biāo)系Z軸下的位置矢量,vi為測量高斯白噪聲,n為接收站個數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法,其特征在于,所述步驟三中利用多矢量定姿方法結(jié)合步驟二中得到的衛(wèi)星姿態(tài)信息測量模型,計算出由地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值 利用衛(wèi)星軌道動力學(xué)模型,結(jié)合濾波方法計算出由地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值 將由地面測量接收站確定的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值 和由地面測量接收站確定的軌道參數(shù)信息估計值 進(jìn)行存儲;具體過程為:
(1)多矢量定姿方法結(jié)合步驟二中測量到的包含衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,m的數(shù)據(jù),確定衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值
衛(wèi)星發(fā)射的參考矢量為p={p1,p2,…,pM},M為M個地面站,地面測量到的激光矢量為s={s1,s2,…,sM},其中,p為衛(wèi)星發(fā)射的參考矢量的3×M矢量陣;p1為衛(wèi)星發(fā)射的參考矢量的3×M矢量陣中第一個量;p2為衛(wèi)星發(fā)射的參考矢量的3×M矢量陣中第二個量;pM為衛(wèi)星發(fā)射的參考矢量的3×M矢量陣中第M三個量;s為地面測量到的激光矢量的3×M矢量陣;s1為地面測量到的激光矢量的3×M矢量陣中第一個量;s2為地面測量到的激光矢量的3×M矢量陣中第二個量;sM為地面測量到的激光矢量的3×M矢量陣中第M個量;M為正整數(shù);
姿態(tài)矩陣為At,m,則:
p=At,ms (12)
則可得姿態(tài)矩陣的代數(shù)解為:
矩陣 為非正交,而正交化后,若矩陣 不滿足上式,做如下改進(jìn),即實際觀測量si為某一期望矢量 和觀測誤差 之和,
因而多矢量確定姿態(tài)模式為求正交矩陣的最優(yōu)矩陣 使得下列優(yōu)化極值指標(biāo):
可認(rèn)為式(12)的偽逆解為上式優(yōu)化解的近似解;
另△A為矩陣 的正交化校正量,即有:
校正量△A的計算為:
多矢量確定姿態(tài)的最優(yōu)解為:
式中,I為單位矩陣;
定義
式中, 為 的第一行第一列元素, 為 的第一行第二列元素,
為 的第一行第三列元素, 為 的第二行第一列元素, 為
的第二行第二列元素, 為 的第二行第三列元素, 為 的第三行第一
列元素, 為 的第三行第二列元素, 為 的第三行第三列元素;
利用相應(yīng)的姿態(tài)轉(zhuǎn)換公式即可得到衛(wèi)星的姿態(tài) 公式如下:
(2)軌道參數(shù)信息 確定
建立n組連續(xù)的地面測量接收站,n為正整數(shù),則可根據(jù)衛(wèi)星的軌道動力學(xué)模型,結(jié)合濾波方法進(jìn)行遞推計算出衛(wèi)星的軌道參數(shù)信息;衛(wèi)星的軌道動力學(xué)模型為:
式中, 為Xt,m的一階導(dǎo)數(shù),f(·)為軌道動力學(xué)方程,Xt,m為軌道參數(shù)信息,分別為衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下三個方向的位置和速度,即軌道參數(shù)信息,r為為航天器位置參數(shù)矢量的模, Re為地球的平均赤道半徑,μ為引力常數(shù),J2為地球引力系數(shù),△Fx為地球非球形高階攝動項和日月攝動力的影響,△Fy為地球非球形高階攝動項和太陽光壓攝動力的影響,△Fz為為地球非球形高階攝動項和大氣壓攝動力的影響,x為X軸位置信息,y為Y軸位置信息,z為Z軸位置信息,vx為X軸速度信息,vy為Y軸速度信息,vz為Z軸速度信息,w為高斯白噪聲;
結(jié)合衛(wèi)星的軌道動力學(xué)模型(20)和軌道參數(shù)信息測量模型(11),利用濾波方法估計衛(wèi)星軌道參數(shù)信息 的算法如下:
Pk+1=(I-Kk+1Hk+1)Pk+1|k (26)
式中, 為衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下三個方向的位置和速度Xt,m在k+1時刻的預(yù)測值;k取值為正整數(shù);Kk+1為狀態(tài)增益矩陣;zk+1為k+1時刻的軌道參數(shù)測量值;
f(·)為衛(wèi)星軌道動力學(xué)模型,h(·)為地面測量接收站偽距測量模型;
Qk為過程噪聲方差矩陣;Rk為測量噪聲方差矩陣; 為軌道參數(shù)Xt,m的
第k時刻估計值;Pk+1|k為軌道參數(shù)Xt,m的第k+1時刻預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣;Fk為f(·)關(guān)于 的Jacobian矩陣;Pk為軌道參數(shù)Xt,m的第k時刻估計誤差協(xié)方差矩陣; 為Fk的轉(zhuǎn)置矩陣; 為k+1時刻的軌道參數(shù)測量估計值;Hk+1為h(·)關(guān)于 的Jacobian矩陣;
Pk+1為軌道參數(shù)Xt,m的第k+1時刻估計誤差協(xié)方差矩陣;I為單位矩陣; 為Xt,m為衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下三個方向的位置和速度的估計值; 為X軸速度估計值; 為Y軸速度估計值; 為Z軸速度估計值;為X軸位置估計值; 為Y軸位置估計值;為Z軸位置估計值; 為Hk+1的轉(zhuǎn)置矩陣;
將N個姿態(tài)信息估計值和軌道參數(shù)信息估計值求取其算數(shù)平均值 和
消除系統(tǒng)隨機測量誤差因素的影響。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種星敏感器安裝誤差矩陣與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法,其特征在于所述步驟四中衛(wèi)星姿態(tài)確定系統(tǒng)利用星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息θt,n、衛(wèi)星姿態(tài)運動學(xué)、衛(wèi)星姿態(tài)動力學(xué)模型和濾波方法計算出星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息的估計值 并進(jìn)行存儲;衛(wèi)星自主導(dǎo)航系統(tǒng)利用星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息Xt,n、軌道動力學(xué)模型和濾波方法計算出星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息的估計值 并進(jìn)行存儲;具體過程如下:
(1)確定星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息的估計值
采用四元數(shù)方法描述衛(wèi)星姿態(tài),姿態(tài)四元數(shù)定義為:
式中,q為衛(wèi)星本體相對慣性坐標(biāo)系的姿態(tài)四元數(shù),q0為姿態(tài)四元數(shù)標(biāo)量部分;q13為姿態(tài)四元數(shù)矢量部分,
衛(wèi)星姿態(tài)運動學(xué)方程為:
衛(wèi)星姿態(tài)動力學(xué)方程為:
式中,G為衛(wèi)星的慣量矩陣;Tc為控制力矩;h為動量輪角動量;ωr=[ωxr ωyr ωzr]T為衛(wèi)星本體系相對軌道系的轉(zhuǎn)動角速度;△T為干擾力矩;ω=[ωx ωy ωz]T分別為衛(wèi)星的x,y和z三軸慣性角速度, 為叉乘矩陣,ωx為叉乘矩陣?yán)飜
軸的量,ωy為叉乘矩陣?yán)飝軸的量,ωz為叉乘矩陣?yán)飠軸的量;其中:
式中,Ω(·)為矩陣符號,ωxr為衛(wèi)星本體系相對軌道系的X軸轉(zhuǎn)動角速度,ωyr為衛(wèi)星本體系相對軌道系的Y軸轉(zhuǎn)動角速度,ωzr為衛(wèi)星本體系相對軌道系的Z軸轉(zhuǎn)動角速度;
ωr和ω之間的相對轉(zhuǎn)換關(guān)系為:
式中,ωo為軌道角速率,C(q)為四元數(shù)描述的方向余弦矩陣;
作用在衛(wèi)星上的干擾力矩為:
△T=△Tc+w (32)
式中,△Tc為常數(shù),w為零均值高斯白噪聲;
基于星敏感器的測量模型為:
式中,gk為星敏感器測量輸出;n為正整數(shù);vk為矢量測量噪聲,均值為0,方差為Rk;k為正整數(shù);T為姿態(tài)矩陣;ln為第n個參考矢量在體系坐標(biāo)下的分量;l1為第1個參考矢量在體系坐標(biāo)下的分量;l2為第2個參考矢量在體系坐標(biāo)下的分量;cn為第n個參考矢量在體系坐標(biāo)和慣性坐標(biāo)下的分量,c1為第1個參考矢量在體系坐標(biāo)和慣性坐標(biāo)下的分量,c2為第2個參考矢量在體系坐標(biāo)和慣性坐標(biāo)下的分量,四元數(shù)對應(yīng)的姿態(tài)矩陣為:
式中,T(q)為姿態(tài)矩陣;I3×3為單位矩陣; 為叉乘矩陣;q1為
叉乘矩陣?yán)锏谝粋€量;q2為叉乘矩陣?yán)锏谝粋€量;q3為叉乘矩陣?yán)锏谝粋€量;
衛(wèi)星姿態(tài)確定系統(tǒng)采用濾波方法進(jìn)行姿態(tài)估計,即可得到衛(wèi)星姿態(tài)信息,將姿態(tài)為θt,n所對應(yīng)的姿態(tài)信息估計值 存儲起來,用于后面的校正用;
(2)確定星敏感器測量到的衛(wèi)星軌道參數(shù)信息 確定
結(jié)合軌道動力學(xué)模型(20),同時根據(jù)星敏感器測量模型,利用濾波算法則可以確定出衛(wèi)星軌道信息 采用星光角距作為測量量,其測量模型為:
T
式中,yk為星光角距測量量,r=[rx ry rz]為位置矢量,r為位置矢量的模,m為星光矢量方向,vθ為測量噪聲,rx為x軸位置矢量,ry為y軸位置矢量,rz為z軸位置矢量;具體濾波算法迭代步驟為:
Pt,k+1=(I-Kt,k+1Ht,k+1)Pt,k+1|k (40)
式中, 為星上導(dǎo)航系統(tǒng)得到的衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下三個方向的位置和速度Xt,n在k+1時刻的預(yù)測值;k取值為正整數(shù); 為位置和速度變量Xt,n的第k時刻狀態(tài)估計值;Kt,k+1為狀態(tài)增益矩陣;yk+1為k+1時刻的軌道參數(shù)測量值;f(·)為衛(wèi)星軌道動力學(xué)模型,h1(·)為星光仰角測量模型; Qt,k為過程
噪聲方差矩陣;Rt,k為測量噪聲方差矩陣;Pt,k+1|k為軌道參數(shù)Xt,n的第k+1時刻預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣;Ft,k為f(·)關(guān)于 的Jacobian矩陣;Pt,k為軌道參數(shù)Xt,n的第k時刻估計誤差協(xié)方差矩陣; 為Ft,k的轉(zhuǎn)置矩陣; 為k+1時刻的軌道參數(shù)測量估計值;Ht,k+1為h1(·)關(guān)于 的Jacobian矩陣;Pt,k+1為軌道參數(shù)Xt,n的第k+1時刻估計誤差協(xié)方差矩陣;I為單位矩陣; 為Xt,n為衛(wèi)星在地心慣性坐標(biāo)系下三個方向的位置和速度的估計值; 為Hk+1的轉(zhuǎn)置矩陣;
將N個姿態(tài)信息和軌道參數(shù)信息求取其算數(shù)平均值 和 和
消除系統(tǒng)隨機測量誤差的影響。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種星敏感器安裝矩陣誤差與導(dǎo)航系統(tǒng)星地聯(lián)合標(biāo)定與校正的方法,其特征在于所述步驟六中建立星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣和軌道參數(shù)信息校正模型;其具體過程如下:
(1)星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣
T
對于固定在衛(wèi)星上的星敏感器,記其安裝角為θ=[α β γ],則可按照x,y,z軸旋轉(zhuǎn),星敏感器輸出的衛(wèi)星相對于慣性坐標(biāo)系下的姿態(tài)矩陣 為:
式中, 為星敏感器輸出的衛(wèi)星相對于慣性坐標(biāo)系下的姿態(tài)矩陣;α為航向角;β為俯仰角;γ為橫滾角;θ為星敏感器固定在衛(wèi)星上的安裝角;
由于星敏感器在安裝過程中不可避免的存在誤差,記星敏感器的安裝誤差角為△θ=[△α △β △γ] T,其中,△α為航向角方向的安裝誤差角;△β為俯仰角方向的安裝誤差角;△γ為橫滾角方向的安裝誤差角;
由于安裝誤差角是小角度,故星敏感器安裝誤差矩陣可表示為:
式中, 為星敏感器誤差安裝矩陣;
根據(jù)星敏感器輸出的衛(wèi)星相對于慣性坐標(biāo)系下的姿態(tài)矩陣和誤差安裝矩陣,則可得星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣
根據(jù)分別得到的 和 可得星敏感器的安裝誤差角△θ為:
式中,△θ為星敏感器的安裝誤差角;由于星敏感器固定在衛(wèi)星上的安裝誤差角具有正負(fù)方向?qū)傩裕蚨€需要確定其正負(fù)方向,對于正負(fù)方向的確定如下:
將地面站測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值 代入星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣 將星敏感器測量到的衛(wèi)星姿態(tài)信息估計值的算術(shù)平均值 代入星敏感器輸出的衛(wèi)星相對于慣性坐標(biāo)系下的姿態(tài)矩陣 則可確定星敏感器的安裝誤差角△θ的正負(fù)方向,從而得到星敏感器誤差安裝矩陣 根據(jù)式(43)和(44)即可得到校正后的星敏感器實際的姿態(tài)安裝矩陣
(2)軌道參數(shù)信息校正模型:
利用地面站測量到的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值 代替星敏感器測量到的軌道參數(shù)信息估計值的算術(shù)平均值 作為初始遞推結(jié)果,進(jìn)行遞推計算,即完成對軌道信息的校正,故其軌道參數(shù)信息校正模型為:
正的方法
標(biāo)題 | 發(fā)布/更新時間 | 閱讀量 |
---|---|---|
基于角動量的無線通信加密方法 | 2020-05-13 | 671 |
一種軌道角動量天線組件、軌道角動量天線及設(shè)計方法 | 2020-05-12 | 78 |
旋轉(zhuǎn)電磁波軌道角動量無線傳輸系統(tǒng) | 2020-05-13 | 910 |
漏波微帶環(huán)軌道角動量天線 | 2020-05-14 | 529 |
衛(wèi)星大角動量補償同步性設(shè)計方法 | 2020-05-15 | 739 |
一種小型動量輪的角動量卸載方法 | 2020-05-16 | 790 |
電磁波軌道角動量隱蔽傳輸系統(tǒng) | 2020-05-13 | 892 |
一種透射式多模復(fù)用軌道角動量天線 | 2020-05-13 | 612 |
基于光束軌道角動量的光纖傳感器 | 2020-05-13 | 167 |
一種偏振調(diào)制軌道角動量的軌道角動量產(chǎn)生裝置與方法 | 2020-05-12 | 749 |
高效檢索全球?qū)@?/div>專利匯是專利免費檢索,專利查詢,專利分析-國家發(fā)明專利查詢檢索分析平臺,是提供專利分析,專利查詢,專利檢索等數(shù)據(jù)服務(wù)功能的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)服務(wù)商。
我們的產(chǎn)品包含105個國家的1.26億組數(shù)據(jù),免費查、免費專利分析。
分析報告專利匯分析報告產(chǎn)品可以對行業(yè)情報數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理分析,涉及維度包括行業(yè)專利基本狀況分析、地域分析、技術(shù)分析、發(fā)明人分析、申請人分析、專利權(quán)人分析、失效分析、核心專利分析、法律分析、研發(fā)重點分析、企業(yè)專利處境分析、技術(shù)處境分析、專利壽命分析、企業(yè)定位分析、引證分析等超過60個分析角度,系統(tǒng)通過AI智能系統(tǒng)對圖表進(jìn)行解讀,只需1分鐘,一鍵生成行業(yè)專利分析報告。