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J-GLOBAL ID：201602252800950664   整理番号：16A0959220

未知軌道要素と慣性テンソルをもつ非協力宇宙機の相対動力学推定【Powered by NICT】

Relative dynamics estimation of non-cooperative spacecraft with unknown orbit elements and inertial tensor

著者 (5件)： Yu Han (Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering) ,  Zhang Xiujie (Academy of Fundamental and Interdisciplinary Science, Harbin Institute of Technology) ,  Liu Lingyu (Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering) ,  Wang Shuo (Center for Control Theory and Guidance Technology, Harbin Institute of Technology) ,  Song Shenmin (Center for Control Theory and Guidance Technology, Harbin Institute of Technology)
資料名： Zhongguo Hangkong Xuebao(Yingwenban)  (Zhongguo Hangkong Xuebao(Yingwenban))
巻： 29  号： 2  ページ： 479-491  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2638A  ISSN： 1000-9361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ランデブ・ドッキング(RVD)における非協調宇宙船に関しての相対運動のための状態推定は困難な問題である。本論文では,完全に非協力する場合を考え,これはターゲット衛星の軌道要素と慣性テンソルの両方は知られていないことを意味している。チェイサ衛星の軌道面の相対的並進動力学の方程式を定式化することにより,未知の軌道要素の問題を解いた。また未知の慣性テンソルの問題に対して,著者らはこれを扱うように相互作用立体求積法Kalmanフィルタ(InCKF)と呼ばれる新しいロバスト推定器を提案した。新しいフィルタは,最大事後確率(MAP)推定器を用いた多重同時CKFs交錯から構成されている。多重CKFsによって提供された初期推定を慣性テンソルに関する事後確率の説明をまとめるためにBayesフレームワークに使用され,MAP推定器は最適推定を与えるに適用した。球-ラジアル(SR)則の特別な性質を利用して,慣性テンソルの尤度確率を近似するに関して新しい方法を提案した。添加では,チェイサ衛星の中心質量を持つinconformity視覚センサの位置に関する問題についても考察した。このフィルタの性能は最終段階でのRVDの推定問題で実証した。またシミュレーション結果は,InCKFの性能は拡張Kalmanフィルタ(EKF)のそれよりも良く,姿勢と姿勢の推定精度は完全に協調的ケースにおいても比較的高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *テンソル ,  視覚センサ ,  フィルタ ,  状態推定 ,  Kalmanフィルタ ,  並進 ,  *軌道要素 ,  ロバスト推定 ,  相対運動 ,  事後確率
準シソーラス用語： 推定精度 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  尤度 ,  MAP推定 ,  最大事後確率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 立体求積法Kalmanフィルタ ,  MAP推定器 ,  非協力宇宙機 ,  相対運動 ,  ステレオビジョン

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  運航技術  (QK05030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軌道要素 ,  協力 ,  宇宙機 ,  動力学 ,  推定