[发明专利]基于张量积多胞鲁棒H2滤波的无陀螺卫星姿态确定方法无效
申请号: | 201210466941.5 | 申请日: | 2012-11-16 |
公开(公告)号: | CN102980580A | 公开(公告)日: | 2013-03-20 |
发明(设计)人: | 刘向东;杨帆;刘冰;陈振 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 张量积 多胞鲁棒 h2 滤波 陀螺 卫星 姿态 确定 方法 | ||
1.基于张量积多胞鲁棒H2滤波的无陀螺卫星姿态确定方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1,建立卫星姿态的状态模型和星敏感器测量模型;
选取惯性系作为参考坐标系,确定卫星本体系相对于惯性系的方位;
建立卫星姿态动力学方程:
其中,ω为在卫星本体系中相对于惯性系的角速度;J为卫星惯性阵,T为施加到卫星上的转动力矩,包含控制力矩和作用在卫星上的外部各种干扰力矩;
采用修正罗德里格参数σ作为姿态描述参数,卫星姿态运动学方程为:
采用星敏感器测量得到的测量模型为:
Sb=R(σ)Si+ΔS
其中,Si为恒星在惯性系中的单位方向矢量,ΔS为星敏感器测量噪声,R(σ)为惯性系到卫星本体系的姿态转换矩阵;
步骤2,采用雅可比线性化将步骤1建立的非线性系统变换为LPV系统,得到卫星姿态滤波状态误差模型和测量误差模型;
设系统的状态估计
结合雅可比线性化,得到:
式中:
选取误差状态变量
式中:
星敏感器测量残差为
Δσ为小量时,忽略二阶量,R(Δσ)≈I-4[Δσ×],则星敏感器的测量残差方程为:
采用m个星敏感器对卫星姿态进行测量,得到系统测量模型为:
z=[Sb1,Sb2,...,Sbm]T,
系统的测量误差模型为
式中,
步骤3,根据步骤1中的卫星姿态动力学、运动学方程,得到变参数的上下界,代入仿射参数依赖的矩阵F,得到其多胞顶点F1,F2;
对于非仿射参数依赖的矩阵通过张量积模型转换方法获得LPV系统的测量误差模型的多胞描述;
系统滤波状态和测量误差方程的多胞描述形式为:
Δz=HΔx+v
其中,
步骤4,结合鲁棒H2滤波获取姿态确定系统的状态估计校正量;
将多胞描述形式离散化,得到系统滤波状态方程和测量误差方程的离散多胞描述模型:
Δxk+1=AΔxk+Bwk
Δzk=CΔxk+Dwk
其中,A=I+FTs,B、C、D为多胞描述形式中相应参数的离散值,且
根据姿态确定滤波误差系统的离散多胞描述模型,并利用基于LMI技术的鲁棒H2滤波原理,得到姿态估计校正量的计算公式为:
其中,是中间变量,是k-1时刻测量模型到k时刻的一步测量预测,是k时刻的状态估计值;滤波系数AF、BF、CF、DF计算公式为:
其中,SA、SB、SC、SD、G2通过求解下述优化问题得到:
min trace(Z)
其中,λ1,λ2,G11,G21,G2,F11,F21,SA,SB,SC,SD,P11j,P12j,P22j为变量;
步骤5,对EKF算法获取的系统姿态进行一步预测,得到:
式中,为k-1时刻角速度估计值和MRP估计值;分别为k时刻角速度预测值和MRP预测值;
步骤6,利用步骤4得到的估计校正量对步骤5得到的预测值进行校正,获得k时刻角速度和MRP状态估计为:
步骤7,令k=k+1,将步骤6获得的k时刻状态估计值代入步骤5,得到k+1时刻一步预测;将该预测值代入步骤4,得到k+1时刻的姿态估计校正量;再进行步骤6,得到k+1时刻的角速度和MRP状态估计;
在无陀螺卫星运行过程中,按照上述方法,实现卫星姿态的实时获取。
2.根据权利要求1所述的基于张量积多胞鲁棒H2滤波的无陀螺卫星姿态确定方法,其特征在于:所述张量积模型转换方法的具体步骤为:
步骤3.1,提取张量
1)确定LPV系统的变参数空间P:由卫星姿态动力学和运动学方程得到变参数的变参数空间P;
2)对变参数空间P进行网格划分;
3)依据划分的网格分别求取矩阵在各个网格点的值,并保存在张量H′中;
步骤3.2,利用高阶奇异值分解简化张量模型,获得多胞顶点;
步骤3.2.1,对张量H′的1模式矩阵H(1)进行奇异值分解:
其中,对角矩阵D1包含被保留的1模式非零奇异值中元素是被舍弃的零奇异值;U1、V1和分别为保留的奇异值对应的矩阵和舍弃的奇异值对应的矩阵;
令
对1模式矩阵H(1)进行权系数标准化,具体过程为:
步骤(1),如果
步骤(2),取所包含元素的最小值αmin,令
式中ncol为的列数,I为单位矩阵;得到的中任意元素大于0小于1;
步骤(3),结合步骤(1)和(2)得到:
将矩阵存储为张量则张量H′表示为张量积形式为:
步骤3.2.2,采用步骤3.2.1的方法,对张量的2模式矩阵(S1)(2)进行奇异值分解,得到
D2中包含被保留的2模式非零奇异值;U2、是相应的奇异值矩阵;将保存成张量S2,并在此基础上进行权系数标准化得到
对张量的3模式矩阵(S2)(3)进行奇异值分解,得到
D3中包含被保留的3模式非零奇异值;U3、是相应的奇异值矩阵;将保存成张量S3,并在此基础上进行权系数标准化得到
最终得到高阶奇异值分解结果:
其中为n模式奇异值分解下的第in个奇异值,Rn为n模式下奇异值的总个数,In为n模式下保留的奇异值个数;当奇异值之间差值比较大时,舍弃部分非零奇异值。
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