针对X射线脉冲星导航(XNAV)难以获取准确的过程噪声统计特性及导航精度低的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF),融合地月夹角的多信息融合XNAV.首先通过处理从光学相机获得的月球图像得到视场角度和方向矢量的测量模型;然后将该测量模型和传统脉冲星计时观测模型集成到航天器轨道动力学中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证.实验结果表明:在相同的初始状态和初始噪声误差下,与无迹卡尔曼滤波器(UKF)和差分滤波器(DDF)相比,ADDF具有良好的噪声自适应能力,其导航位置估计精度提高60％以上,速度估计精度提高25％以上;较之传统计时观测XNAV,融合视场角和月球方向矢量的XNAV方法能够将导航精度提高50％以上.
X射线脉冲星导航 自适应差分滤波器 信息融合 到达时间 状态估计