压缩感知与最小二乘联合的卫星姿态抖动估计

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1、１８航天电子对抗第３０卷第４期压缩感知与最小二乘联合的卫星姿态抖动估计马超，邓新蒲，杨俊刚，汪璞，陈军（国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙４１００７３）摘要：卫星在轨运行时姿态存在一定频率的抖动，目前的星敏感器和陀螺等测量仪器受限于测量频率，无法直接测量高频抖动。提出了一种压缩感知和最小二乘相结合的卫星姿态抖动估计方法。根据姿态抖动中的频率稀疏信息，通过压缩感知方法从姿态欠采样数据中恢复出抖动频率，进一步利用最小二乘方法，精确估计出卫星姿态的高频抖动。与单纯采用压缩感知方法或最小二乘方法相比，该方法提高了卫

2、星姿态抖动的估计精度。关键词：卫星姿态；抖动；压缩感知（CS）；最小二乘中图分类号：V４４８．２２文献标识码：AAnestimationmethodofsatelliteattitudejitterbasedonCSandleast‐squareMaChao，DengXinpu，YangJungang，WangPu，ChenJun（CollegeofElectronicScienceandEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha４１００７

3、３，Hunan，China）Abstract：AnovelmethodbasedonCSandleast‐squaremethodisproposedtoestimatethesatelliteattitudejitterswithcertainfrequenciesthatinstrumentssuchasstar‐sensorandgyrocannotmeasuredirectly，limitedbythecurrenttechnologicallevel．Firstly，accordingtothespar

4、seinformationofsatelliteattitudejitterfrequencies，jitterfrequenciesareobtainedpreciselywiththeunder‐sampleddatausingCS，andfurthersatelliteattitudeisestimatedaccuratelywiththesefrequenciesbyleast‐squaremethod．ComparedwithtraditionalCSorleast‐squaremethod，theon

5、eproposedcanimprovetheestimationaccuracyofsatelliteattitudeinconditionofcomplexsatellitejittering．Keywords：satelliteattitude；jitter；compressedsensing；least‐square恢复原始信号，压缩感知法对频率值的恢复精度较高，0引言但是对幅度和相位参数的恢复精度通常较低。最小二卫星姿态确定系统是卫星姿态控制系统的重要组乘法广泛应用于参数估计，可以估计信号的频率、相成部分

6、。卫星在轨运行时，由于受到星上部件运动的位、幅度等参数信息，进而得到原始信号的估计，但是干扰力矩和外界干扰力矩等因素的影响，不可避免地其对信号频率的初始值选取较敏感，初始值选取不当会产生一定频率的姿态抖动。根据奈奎斯特采样定将导致无法收敛［２］。本文结合这两种方法，先利用压律，星上姿态传感器需要采用高于二倍姿态抖动频率缩感知恢复得到较精确的姿态抖动的频率值，再把该进行采样。当卫星姿态存在微小高频抖动时，需要解频率值作为最小二乘估计的初始值，准确估计出频率、决通过欠采样数据得到姿态抖动参数的高精度估计幅度和相位等参

7、数，进而得到姿态抖动的准确估计。问题。压缩感知（CS）理论提供了以低于奈奎斯特采样1卫星姿态抖动模型［１］频率高概率重构信号的方法，通过欠采样数据直接由内外干扰力矩引起的周期性姿态抖动通常由若［３］干个周期性分量叠加组成，因此周期性抖动的卫星收稿日期：2014－03－31；2014－05－08修回。姿态分量可作如下数学描述：作者简介：马超（1989－），男，硕士研究生，研究方向为空间信息获取与处理技术。２０１４（４）马超，等：压缩感知与最小二乘联合的卫星姿态抖动估计１９p０（t）χ＝a０＋∑Aisin（２πfit

8、＋i）φ（１）3压缩感知与卫星姿态抖动信号重构i＝１式中，a０表示姿态的稳定分量，t表示卫星运行时间，3．1压缩感知原理Aisin（２πfit＋i）表示姿φ态抖动i个谐波分量，Ai、fi、压缩感知理论表明，当信号具有稀疏性或可压缩i分别表示φ其幅度、频率和初始相位，p为姿态抖动性时，通过采集少量的信号投影值就可实现信号的准波数。确或近似重构。压缩感知理论的核心思想是将压缩