[发明专利]基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法

说明书

本发明公开了一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法，包括：S1，建立地基观测条件下的卫星光度信号观测模型；S2，建立卫星的“几何‑姿态‑光度”数据库：S3，辨识卫星的几何模型和尺度；S4，建立被观测卫星的姿态运动学方程；S5，设置无损卡尔曼滤波器的初始参数；S6，将姿态运动学方程和卫星光度信号观测模型分别作为无损卡尔曼滤波算法的时间更新模型和观测更新模型，采用无损卡尔曼滤波算法对下一观测时刻卫星姿态参数进行更新估计；S7，将步骤S6估计的卫星姿态参数作为新的观测时刻卫星状态参数重复步骤S6，当卫星姿态参数估计值误差小于设定阈值或卫星超出观测范围时停止迭代，从而获得高精度的卫星姿态参数估计值。

技术领域

本发明涉及空间光学信息处理技术领域，特别是涉及一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法。

背景技术

近年来，日益紧张的空间资源和国际关系对各国空间态势感知能力提出更高、更新的要求。空间目标关键特征的准确辨识是空间态势感知的主要任务之一，对目标类型识别、状态判断、威胁评估和战略决策等任务具有重要意义。地基光度信号只包含能量信息，是空间目标多种关键特征耦合作用的结果，可综合体现空间目标几何形状、尺度与姿态的时序变化，已经成为中、高轨卫星几何特征辨识和姿态估计的重要手段。

由于空间目标表面材料在各方向上反射率不同，地基观测系统属于典型非线性系统，基于地基光度信号的目标特征参数估计问题可转化为对非线性系统未知状态参数的估计问题。目前，针对非线性系统参数估计问题的分析方法较多，其中以无损卡尔曼滤波(UKF)为代表的非线性卡尔曼滤波算法，具有可定量、可实时估计的优点，因此具有广泛的应用前景。然而，目前多数针对光度曲线的研究仍有一些局限，一方面，这些研究多是建立在目标几何模型已知的基础上的，但实际上，目标的准确几何特征是难以获取的，导致接下来的姿态估计工作难以开展；另一方面，有约束的四元数通常被用来描述空间目标的姿态，而UKF的估计对象是无约束的参数，因此，UKF无法直接应用于空间目标姿态参数的估计。

在几何模型数据库已知的情况下，可以通过轨迹搜索计算匹配度，该匹配度表征衡量目标属于某几何模型的可能性。同时，罗德里格斯参数作为表征姿态的另一种方式，具有无约束、小角度内稳定无奇点的优点，适用于表征姿态的采样距离。综上分析，考虑到地基观测系统优势以及无损卡尔曼滤波算法(UKF)能够对非线性动态系统状态参数进行准确估计，提供一种结合地基光学观测系统以及无损卡尔曼滤波算法的卫星几何模型辨识和姿态估计方法具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法，以地基观测的卫星时序光度信号作为输入，利用卫星几何数据库、卫星姿态运动学方程对卫星的几何特征进行辨识，在此基础上进行空间目标姿态的状态更新，并利用卫星地基观测模型对卫星地基观测光度信号进行观测更新，采用无损卡尔曼滤波算法对卫星地基观测系统进行非线性滤波，进而实现卫星姿态的高精度估计。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法，该方法包括以下步骤：

S1，从卫星光度信号形成机理出发，建立地基观测条件下的卫星光度信号观测模型，并利用该卫星光度信号观测模型对卫星光度信号进行观测更新；

S2，建立卫星的“几何-姿态-光度”数据库：

S3，基于观测到的卫星光度信号计算卫星自转周期，并计算卫星光度信号的采样序列与实际观测序列的匹配度，根据匹配度辨识卫星的几何模型和尺度；

S4，在确定卫星的几何模型和尺度的基础上，建立被观测卫星的姿态运动学方程；

S5，根据被观测卫星的姿态运动学方程与地基观测系统噪声先验信息设置无损卡尔曼滤波器的初始参数；