[发明专利]一种用于卫星姿态确定的交互式滤波方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种用于卫星姿态确定的交互式滤波方法，属于利用最优K矩阵方法和非线性滤波技术进行卫星姿态估计的技术领域。

背景技术：

卫星姿态估计技术是航天技术的关键技术之一，由陀螺与星敏感器组成的卫星姿态估计系统由于测姿精度高、可靠性好以及自主性强等优点得到了广泛的应用。K矩阵姿态估计方法是基于Wahba问题的四元数确定方法，具有计算效率高的优点。在QUEST算法的基础上，Itzhack Y.Bar-Itzhack提出了利用陀螺量测更新K矩阵的REQUEST算法，进一步提高了QUEST算法的估计精度，但是REQUEST算法具有增益因子不可调节的缺点，无法根据实际的量测误差，自动调节增益因子，使得算法的适用性存在一定问题。在此基础上，D.Choukroun等于2004年提出了optimal-REQUEST算法，在经典Kalman滤波框架的基础下，利用最优增益因子提高了姿态估计精度。但是optimal-REQUEST算法存在不能估计陀螺常值漂移的缺点，而且最优增益因子无法补偿陀螺常值漂移带来的影响，使得算法存在发散现象。

为克服optimal-REQUEST算法无法估计陀螺常值漂移的缺陷，采用CKF算法与optimal-REQUEST算法相结合的方式实现陀螺常值漂移的估计，提高算法的适用性。由于陀螺常值漂移估计为非线性状态空间模型，常用的方法有EKF、UKF和CKF算法，但是EKF算法存在理论上的局限性：模型线性化引入了截断误差，导致滤波精度下降，同时要计算雅克比矩阵，计算复杂。UKF与CKF算法同是基于最优高斯滤波框架，相比于UKF，CKF采用三阶球面相径容积规则来近似非线性函数的均值和方差，可以保证在理论上以三阶多项式逼近任何非线性高斯状态的后验均值和方差，具有实现简单，收敛性好等优点。将optimal-REQUEST算法与CKF算法相结合的滤波方式，可以发挥各自的优势，optimal-REQUEST算法具有线性特征，估计最优四元数，可以避免四元数规范化带来的误差，而采用CKF算法估计陀螺常值漂移，也可以解决量测方程非线性化带来的估计精度差的缺点，使得算法的估计精度得到提高，提高了算法的适用性。

发明内容：

本发明的目的是为了提高姿态估计精度和增强系统的适用性，提出了一种用于卫星姿态确定的optimal-REQUEST与CKF交互式滤波方法。发明采用optimal-REQUEST算法估计卫星姿态四元数，采用CKF算法估计陀螺常值漂移，并将optimal-REQUEST算法估计的最优四元数，作为CKF算法的输入，同时CKF算法估计的陀螺常值漂移作为optimal-REQUEST算法的更新补偿，实现两种算法的交互，达到系统的最优性能。

本发明的技术方案具体如下：

本发明的用于一种用于卫星姿态确定的交互式滤波方法，包括以下几个步骤：

步骤1：读取传感器量测数据，所述传感器测量数据包括陀螺仪数据和星敏感器数据；

步骤2：建立卫星姿态估计系统的状态空间模型；

所述的卫星姿态估计系统状态空间模型包括：

(1)陀螺常值漂移估计状态空间模型

β_k+1＝β_k+η_k

式中：β_k表示k时刻陀螺常值漂移；β_k+1为k+1时刻陀螺常值漂移；表示k时刻最优估计四元数；Δt表示采样时间；η_k为零均值高斯白噪声，方差为Φ(·)为四元数更新矩阵；ω_k表示k时刻载体转速，[ω_k×]表示向量叉乘矩阵；r_k+1为k+1时刻向量观测器参考向量；b_k+1为k+1时刻向量观测器量测向量；为陀螺仪量测值，量测噪声方差为δb_k+1为零均值高斯白噪声，方差为A(·)表示姿态旋转矩阵。以上是单向量观测量测模型，对于一般星敏感器，在同一时间往往能够观测多颗有效星，其量测模型可以扩充为：

式中，z_k+1,i表示第i个有效矢量观测；δb_k+1,i为相应的随机噪声；N(k+1)表示k+1时刻的有效向量个数；x_k表示组合之后的状态参量，此处表示陀螺常值漂移β_k；v_k表示组合之后的零均值高斯白噪声；h(·)表示非线性量测函数；