蒋 虎，李天姣，任 波

(沈阳理工大学 装备工程学院，辽宁 沈阳110159)

卫星的平面轨道估计无论是在执行航天任务中，还是在太阳系各种小天体的发现过程中，都是不可缺少的工作.卫星轨道是由卫星的初始位置和速度、卫星所受作用力确定的[1].卫星实际的运动轨迹受多种非地球引力的影响，如地球非球形引力、日月引力等.地面观测站的雷达受天气等原因的影响而无法保证观测精度，因此在进行卫星平面轨道估计时容易产生轨道偏离[2].具体来说，因为卫星在运动中受多种摄动力的复杂作用，利用地面监控系统对卫星进行监测，难以可靠、准确地测定这些作用力，并且无法掌握它们的作用规律，所以卫星平面轨道估计时会产生较大的误差[3-4].

卫星轨道的确定应根据卫星轨道的当前观测信息，对下一时刻的轨道信息进行估计，通常使用卡尔曼滤波器，而卫星轨道运动模型是非线性的，因此应采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)来实现对卫星平面轨道运动的估计[5].为了尽量减小卫星平面轨道估计的误差，降低各种干扰因素的影响，本文拟引入扩展卡尔曼滤波器.

1 扩展卡尔曼滤波器在卫星平面轨道估计中的应用

扩展卡尔曼滤波器采用将非线性系统线性化之后再滤波的算法.与线性化滤波相比，其优势在于能够保证滤波偏差足够小.不同于卡尔曼滤波器的是，扩展卡尔曼滤波器要对状态方程和观测方程中非线性部分进行泰勒展开，求得近似的线性化方程，即求出雅可比矩阵后进行卡尔曼滤波算法递推估计，从而实现对复杂的卫星轨道运动的估计[6-7].