利用零相位Kaiser窗滤波器改善MEX多普勒数据定轨精度

精密轨道确定在深空探测中至关重要,而定轨数据中的白噪声会影响定轨性能.基于零相位分析,比较了FRR(forward-filter reverse-filter reverse-output)、RRF(reverse-filter reverse-filter forward-output)和Matlab中的filtfilt这3种滤波器的优劣,设计了一种零相位Kaiser窗低通滤波器.利用火星快车号(Mars Express,MEX)的仿真数据和实测数据验证了零相位Kaiser窗低通滤波器的性能,结果发现滤除白噪声后MEX数据的定轨精度有了显著改善.双程测速数据残差均方根(root mean square,RMS)减小为原来的1/3左右,达到了0.031 mm/s;轨道位置和速度与欧空局(European Space Agency,ESA)精密轨道的差异明显变小.该滤波算法作为定轨前的数据预处理可以提高定轨精度,从而为中国火星探测器的轨道数据处理提供一定的参考.