基于联合滤波的卫星姿态确定

对由星敏感器、陀螺、太阳敏感器和磁强计构成的组合姿态确定系统,建立了卫星确定系统模型、子系统滤波方程。基于信息融合设计了改进的联合滤波,讨论了信息分配因子确定,给出了改进的系统滤波流程。仿真结果表明：改进后卫星姿态确定的算法有能效提高卫星姿态的估计精度。     

微小卫星轨道姿态一体化确定算法研究

突破卫星轨道和姿态参数分别确定的传统模式,提出了以三轴磁强计和太阳敏感器为测量元件的轨道姿态一体化确定算法.由于地磁场是时间和位置的函数,而三轴磁强计指向又与卫星姿态相关,所以三轴磁强计的测量值既与轨道有关,又与姿态有关.充分利用磁强计和太阳敏感器的测量值中包含的轨道和姿态信息,推导出卫星轨道姿态一体化确定的扩展卡尔曼滤波算法.在太阳不可见区域,由于太阳敏感器没有输出信息,只采用磁强计为测量敏感器,按传统模式对卫星轨道和姿态分别确定.最后对2种模式下的滤波算法进行数学仿真验证,结果表明该算法的可行性与有效性.     

基于盒粒子滤波的低成本皮纳卫星高效姿态确定算法

针对低成本皮纳卫星姿态确定系统在质量、体积、计算量以及能耗等方面的限制问题，本文基于区间分析理论提出了卫星姿态区间化描述方法并建立了运动学区间化方程，提出了基于盒粒子滤波(BPF)的皮纳卫星姿态确定算法。该算法首先采用双矢量算法对太阳敏感器和磁强计得到的量测进行姿态解算，并将解算出的姿态四元数作为伪量测值输入传递给BPF，从而降低敏感器噪声对估计精度的影响。仿真实验表明，相比于传统粒子滤波的姿态确定算法，本文所提出的BPF姿态确定算法能够在保证姿态确定精度的同时大幅缩短算法运行时间。     

陀螺与磁强计组合定姿及漂移估计算法优化

针对陀螺长时间积分定姿精度受陀螺角速率漂移影响,单独利用磁强计不能连续确定三轴姿态的问题,提出了陀螺与磁强计组合定姿算法,利用磁强计估计的姿态误差校正陀螺积分姿态,并基于PI滤波估计陀螺漂移。仿真验证表明,基于陀螺与磁强计组合定姿的姿态确定精度为1°左右。陀螺与磁强计PI滤波组合定姿算法简单有效,适合在纳星、皮星等微小卫星上应用。     

基于修正罗德里格参数的小卫星SSUKF姿态确定

用无陀螺的三轴稳定偏置动量小卫星三轴磁强计和太阳敏感器获得观测矢量,提出了一种基于超球面分布采样Unscented变换滤波(SSUKF)和修正罗德里格参数(MRPs)的姿态估计方法,给出了算法模型.SSUKF在保证滤波性能的基础上减少了采样点个数,减轻了星载计算机的负载;用MRPs描述小卫星姿态大幅减少了计算量.某小卫星的仿真结果表明:算法兼顾了精度、收敛速度和鲁棒性,且提高了计算效率,适于小卫星.     

基于陀螺和星敏感器的卫星姿态确定算法

主要研究了基于陀螺和星敏感器配置的卫星姿态确定算法.为保证卫星姿态确定的高精度,利用星敏感器提供的姿态四元数结合扩展卡尔曼滤波,对陀螺漂移进行实时补偿.并利用在轨数据,通过matlab数学仿真,验证了高精度滤波算法的有效性.所设计的滤波器能准确估计陀螺漂移,估计误差优于5.56×10-5(°)/s;姿态估计误差优于0....     

卫星姿态四元数的连续化方法及姿态控制算法研究

对无陀螺的微小卫星,提出了一种仅利用磁强计、太阳敏感器作为定姿部件的改进双矢量定姿算法,该算法解决了四元数输出跳变问题,基于该定姿算法确定的连续四元数设计了具有滤波功能的卫星姿态控制算法。仿真结果表明,该算法可保障卫星在任意初始状态下的姿态稳定,提高了可靠性、安全性,具有良好的工程应用前景。     

基于星敏感器/陀螺组合的一种半确定性卫星定姿方法

针对星敏感器/陀螺典型卫星姿态确定系统配置,考虑确定性方法的离散性及状态估计法对模型准确程度的依赖性,提出了一种半确定性姿态确定方法.以四元数为姿态描述参数,用基于Taylor展开近似的线性回归修正陀螺预报的姿态,并用修正的姿态信息反推出陀螺漂移量.仿真结果表明:该算法实现简单,无需实时递推滤波器增益阵,计算速度快,定姿性能较佳,可有效提高陀螺的姿态预报精度.     

基于简化误差修正的卫星姿态确定算法

针对典型的星敏感器/陀螺姿态卫星确定算法运算复杂这一问题,提出了一种基于简化误差修正的星敏感器/陀螺卫星姿态确定算法.通过对陀螺角速度进行简化修正,减少了滤波器的状态变量,降低滤波器的复杂性.仿真结果表明：该算法在保证姿态确定精度的条件下,能够减少运算量,提高算法的实时性.     

小卫星多传感器融合滤波定姿算法

虽然扩展卡尔曼滤波被成功应用于许多非线性系统,但由于其对高阶项的截断误差等因素,其用于小卫星多传感器定姿系统时性能受到限制。针对上述问题,本文提出了一种将扩展卡尔曼滤波器与两步滤波器相结合的方法。利用Gibss矢量做姿态参数,避免了四元数在进行迭代时的归一化约束。以太阳敏感器、星敏感器、MEMS陀螺、磁强计为敏感器件,通过仿真,将本文算法与扩展卡尔曼滤波器进行了对比。结果说明,本文算法能将最大稳态定姿误差降低4.4×10-30。