一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法

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1、V01.24No.4航天器工程第24卷第4期44SPACECRAFTENGINEERING2015年8月一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法辛宁1邱乐德1张立华2(1中国空间技术研究院通信卫星事业部,刘乃金1北京100094)(2航天东方红卫星有限公司,北京100094)摘要针对重力测量卫星质心在轨标定算法中存在的陀螺精度不高且易失效的问题,提出了一种应用星敏感器和静电加速度计的质心标定改进算法。在该算法中,将一个明显大于干扰力矩的周期性磁力矩,作用于卫星上;将星敏感器观测量代入预测滤波器中,估计卫星的角速度及角加速度;利用

2、静电加速度计信息设计扩展卡尔曼滤波,从而实现卫星质心的标定。数学仿真结果表明:此算法能够对卫星的角速度及质心位置进行实时估计,卫星质心三轴最佳标定精度均优于0.05mm,可实现陀螺失效情况下卫星质心较为精确的标定。关键词重力测量卫星;质心在轨标定;预测滤波;扩展卡尔曼滤波;星敏感器中图分类号:P228文献标志码:ADOI:10.3969/j.issn.1673—8748.2015.04.008AnImprovedAlgorithmforOn—orbitCalibrationofGravityMeasurementSatell

3、iteCenterofMassXINNin91QIULedelZHANGLihua2LIUNaijinl(1InstituteofTelecommunicationSatellite,ChinaAcademyofSpaceTechnology,Beijing100094,China)(2DFHSatelliteCo.Ltd.Beijing100094,China)Abstract:Inviewoflowprecisionandvulnerabilityofgyros,animprovedalgorithmforon—orbi

4、tcalibrationofgravitymeasurementsatellitecenterofmassbasedonstarsensorandelectrostaticaccelerometerisproposed.Aperiodicmagnetictorquewhichislargerthanotherexternaltorquesisappliedonsatellite.Theobservationofstarsensorisusedtoestimateangularrateandaccelera—tionbased

5、onpredictivefilter.TheextendedKalmanfilteriSusedtoestimatethecenterofmassofsatellitebyusingelectrostaticaccelerometerdata.Thenumericalsimulationresultsindicatethattheangularaccelerationandcenterofmasscanbereal—timeestimatedsynchronously,andtheeal—ibrationaccuracyof

6、threeaxesiSbetterthan0.05mm。whichcandemonstratetheeffectivenessoftheproposedalgorithmevenwithoutgyros.Keywords:gravitymeasurementsatellite;on—orbitcalibrationofcenterofmass;predictivefilter;extendedKalmanfiher;starsensor收稿日期:2014—11—14;修回日期:2015一Ol一28基金项目:国家自然科学基金(

7、91438205)作者简介:辛宁,男,博士,研究方向为卫星系统总体设计。Email:xinnin97@sina.corn。第4期辛宁等:一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法451引言为得到高精度的地球重力场数据,重力测量卫星要利用静电加速度计测量非重力因素对卫星轨道的影响[1]。静电加速度计中检验质量块的质心与卫星质心的位置偏差,将直接影响非重力因素的测量精度。产生上述偏差的主要因素包括:地面卫星质心校准存在的误差;卫星质量的损失,如卫星在轨飞行中燃料的消耗,卫星在空间真空电离环境中长期运行时部分物质的蒸发等;其他因素的影响

8、,如卫星发射段振动心]。因此,开展卫星质心的在轨标定算法研究,为质心在轨修正任务提供依据,具有重要的意义[3]。目前,重力测量卫星质心的在轨标定算法,必须利用陀螺来获取卫星的角速度信息,且存在一定的局限性。陀螺的误差漂移特性会使测量精度降低,而且陀螺有可能失效,从而导致质心在轨标定算法无法

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