基于星敏感器的卫星姿态确定方法研究

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1、第三届中国导航、制导与控制学术会议2009年11月14~15日中国北京基于星敏感器的卫星姿态确定方法研究宋亮亮,张涛，梁斌，杨君（清华大学自动化系导航与控制研究中心，北京市100084）摘要：本文介绍了基于星敏感器的卫星姿态确定算法，包括静态确定性算法和动态状态估计方法。从理论上推导了静态算法的TRIAD方法、Euler-q方法、QUEST方法以及SVD和FORM方法；简要分析了几种常见的动态估计方法，它们是EKF方法、UKF方法、预测卡尔曼滤波；并讨论了一些最新的方法，例如粒子滤波等。最后进行了仿真分析，并给出了一些有用的

2、结论。关键词：星敏感器；姿态确定；确定性方法；动态状态估计；卡尔曼滤波AttitudeDeterminationMethodBasedonStarSensorSongLiangliang，ZhangTao，LiangBin，YangJun(DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract：Theattitudedeterminationalgorithmbasedonstarsensorwasanalyzed,includingsta

3、ticalgorithmanddynamicstateestimationalgorithm.ThestaticmethodstodeterminetheattitudewithTRIADalgorithm,Euler-qalgorithm,QUESTalgorithm,SVDandFORMalgorithmwerededucedtheoretically.Theresearchresultsofdynamicstateestimationalgorithmwereintroduced,whichwereEKFmethod,

4、UKFmethod,predictiveKalmanfilteringandnonlinearpredictiveKalmanfiltering.Somenewalgorithmsforsatelliteattitudedeterminationwerediscussed,suchasparticlefiltering.Finally,theywerecomparedandanalyzedbysimulation,andsomeconclusionwasgiven.Keywords：starsensor;attitudede

5、termination;staticmethod;dynamicstateestimation;Kalmanfilter[1][2]1有基于牛顿迭代的数值解法、TRIAD方法以及其改进引言[4][5][1][2][8]算法、Euler-q方法、QUEST方法、最小二乘法MLS[6]星敏感器是一种以恒星作为观测目标从而确定航天器（MinimumLeastSquare）、SVD(SingularValue[7]姿态的高精度姿态敏感器。基于星敏感器的卫星自主姿态确Decomposition)方法以及FOAM(FastOptical

6、Attitude定技术在国外已经有了成熟的应用，它与惯性陀螺一样具有Matrix)方法。自主导航能力，已成为航空、航天以及军事领域备受关注的动态状态估计方法一般采用卡尔曼滤波方法及其各种改进方法，根据姿态动力学方程，建立状态方程和观测研究对象。随着我国空间飞行器有效载荷指向和跟踪精度要方程，根据观测信息得到一定准则下的最优估计状态。已求的提高，采用高精度的星敏感器进行自主定姿是一个必然[11]有文献提出的方法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤的发展趋势。[11][12][12][13][14]波、UKF方法、预测卡尔曼滤波、非

7、线性预测空间飞行器姿态确定是指通过带有噪声的姿态敏感器[15][16][17]滤波、自适应卡尔曼滤波、递归姿态预测法、扩展测量值来确定飞行器相对于某个参考坐标系的姿态参数的四元数估计、非跟踪滤波、强跟踪滤波方法。在上述动态过程。飞行器姿态有很多表示方法，目前提出的姿态描述方估计方法中只有前四种方法在相关文献中指明只需要星法有姿态矩阵（也称方向余弦矩阵）、欧拉角、四元数、旋敏感器就可以自主定姿；其他方法都需要两种或两种以上转矢量，而在实际的姿态确定算法中最常用的是欧拉角和四的姿态敏感仪器才能完成状态估计。[1]元数。本文采用基

8、于四元数的方法来表示空间飞行器姿目前也有文献提出粒子滤波在星敏感器姿态确定中态。的运用，但是没有形成成熟的理论。下面对以上常用算法1姿态确定性算法分析进行详细的说明分析并做仿真验证。1.1静态确定性算法基于星敏感器的姿态确定方法可以分为两大类：静态确[3]定性算法和动态状态估计算法。基于观