卫星姿态确定与三轴磁强计校正

讨论了三轴磁强计观测存在系统误差情况下的地磁姿态确定问题并提出几个可行算法。首先,通过将三轴磁强计系统误差参数扩展到四元数和陀螺常漂组成的原状态量中,提出一个姿态确定扩维UKF滤波器,接着利用姿态确定与参数辨识双重滤波器思想提出2个与姿态信息有关/无关的姿态确定双重UKF滤波器。最后,利用计算机仿真分析了扩维状态系统的可观性并检验了新滤波器的有效性与可行性。     

基于低成本陀螺和倾角仪的姿态估计

针对动中通测控系统中低成本陀螺和倾角仪的姿态估计和陀螺误差校正问题,提出一种利用UKF（Uncented Kalman Filter）滤波器对载体姿态角进行估计,然后利用互补滤波器对陀螺漂移进行估计的算法。该算法通过设计三维完全可观测UKF滤波方程和陀螺误差校正模型对姿态角和陀螺漂移分别进行估计,有效避免了利用卡尔曼滤波进行姿态估计和陀螺漂移误差估计时由于误差模型不准确而产生的发散问题,同时降低了滤波器维数。试验中姿态角估计误差在1°以内,x轴陀螺漂移估计误差为0.0148°/s,y轴陀螺漂移估计误差为0.0017°/s,试验结果表明该算法能有效提高姿态角估计和陀螺漂移估计的精度。     

矢量观测确定卫星姿态的预测粒子滤波算法

在矢量观测的基础上,针对单独的星敏感器定姿,提出了一种将粒子滤波(PF)和预测滤波相结合的姿态确定算法,通过设计粒子初始化,结合重要性采样、重采样和规则化等手段,成功地将姿态四元数作为状态粒子进行更新和传递,避免了状态方程的线性化和协方差矩阵的计算;利用预测滤波算法估计模型误差和姿态角速度,在保证滤波精度的同时,有效降低了粒子滤波器的维数.实验在某对地观测通用小卫星平台上进行,选取卫星自由飞行状态和飞轮控制对地稳定模式,分别对滤波器进行了仿真,实验结果验证了该算法对本质非线性、非高斯的卫星姿态估计问题具有快速的收敛性能和良好的稳定精度.该方法还为粒子滤波器的设计和无角速度敏感器测量的飞行器姿态确定提供了借鉴.     

基于UKF的无陀螺姿态确定

针对无陀螺卫星的姿态和角速度估计问题,提出了基于UKF(Unscent-ed Kalman Filtering)的无陀螺的姿态确定算法。采用星敏感器作为姿态敏感器,构造了基于罗德里格参数的UKF滤波器。与EKF相比,UKF不必计算Jacoabian矩阵而且能够至少精确到泰勒展开的二阶。通过EKF和UKF仿真结果的比较,表明UKF比EKF具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于修正Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波（UKF）设计了一种全姿 态估 计算法。修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用 于全姿态运动情况。利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现 象的发生。UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计。本文针对 “陀螺+矢量观测”这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换 的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器。状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变, 引起姿态估计器的滤波波动。为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法 。最后通过仿真验证了算法的有效性     

无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数，提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法，即二阶插值非线性姿态估计算法，它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单，其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当，但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且，在二阶插值非线性姿态估计算法中，不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。     

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....     

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。     

基于修iE Rodrigues参数和UKF的姿态估计算法

以修正Rodrigues参数作为姿态参数,利用无味Kalman滤波(uKF)设计了一种全姿态估计算法.修正Rodrigues参数在姿态估计中具有简洁高效的优点,然而,因其奇异性不能用于全姿态运动情况.利用修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法可以避免奇异现象的发生.UKF直接利用非线性模型而不需要线性化,适用于高精度的姿态估计.本文针对"陀螺 矢量观测"这种典型的姿态确定模式,以修正Rodrigues参数与其影子参数相互切换的方法描述姿态,利用UKF设计了姿态估计器.状态协方差阵在姿态参数切换时发生突变,引起姿态估计器的滤波波动.为此,提出了在姿态参数切换时对姿态估计器进行修正的方法.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

基于UKF的航天器最小参数姿态矩阵估计方法

钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统，选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的，针对系统模型的非线性，将UKF（Unscented Kalman Filter）与最小参数姿态矩阵估计方法结合，设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明：在敏感器精度较差的情况下，该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外，UKF和EKF（Extended Kalman Filter）的仿真对比结果表明：UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器，状态估计的精度也优于EKF滤波器，且数值稳定性好。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

基于GPS/IMU/太阳敏感器的空间飞行器组合姿态确定

GPS定姿是GPS在空间飞行器上应用的一个重要方向 ,本文在建立GPS 惯性组件 太阳敏感器组合定姿系统的非线性模型的基础上 ,采用扩展卡尔曼滤波实现了该组合定姿方案。通过理论分析和仿真结果均验证了方案的可行性。为GPS定姿在空间飞行器的实际应用提供一定的参考。     

利用GPS进行航天器姿态确定的EKF方法

姿态确定是ＧＰＳ在航天器上应用的一个重要方面。采用广义卡尔曼滤波（ＥＫＦ）方法利用ＧＰＳ进行航天器姿态确定，建立了ＧＰＳ载波相位观测和航天器姿态运动的线性误差方程，并进行了仿真计算。     

卫星地球-射频敏感器组合定姿滤波算法研究

基于卡尔曼滤波理论以及卫星定姿技术的发现状况，对卡尔曼滤波在静止轨道三轴稳定卫星红外地球敏感器和射频敏感器组合定姿中的应用作了一定的研究。建立了静止轨道三稳定卫星姿态动力学模型和红外－射频敏感器组合定姿的姿态量测模型，针对这一模型，应用推广的卡尔曼滤波进行姿态估计，并进行了计算机仿真，验证了滤波方法应用于静止轨道三轴稳定卫星红外地球敏感哭和射频敏感器组合定姿的有效性和优越性。     

Nonlinear filtering methods for spacecraft navigation based on differential algebra

The paper investigates the problem of nonlinear filtering applied to spacecraft navigation. Differential algebraic (DA) techniques are proposed as a valuable tool to implement the higher-order numerical and analytic extended Kalman filters. Working in the DA framework allows us to consistently reduce the required computational effort without losing accuracy. The performance of the proposed filters is assessed on different orbit determination problems with realistic orbit uncertainties. The case of nonlinear measurements is also considered. Numerical simulations show the good performance of the filter in case of both complex dynamics and highly nonlinear measurement problems.     

利用UKF的航天器自主导航方法研究

UKF(Unscented卡尔曼滤波)是一种新型的直接针对非线性系统的滤波方法。用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”为观测量的天文自主导航方法,其状态方程和量测方程都是非线性的,使用以往的EKF(推广卡尔曼滤波)进行导航滤波,需将上述两方程分别线性化,故精度较低。本文提出在航天器天文自主导航系统中采用UKF方法,并从仿真计算结果中看到,导航精度有显著提高。     

一种星间相对状态估计方法

编队自主导航是实现分布式遥感系统星间协同观测的基础。为实现分布式遥感系统星间相对状态的精确确定，提出一种基于MEMS激光雷达与纳型星罗盘的星间相对状态估计方法。借助相对姿态、轨道运动学方程建立了星间相对状态的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，解决了MEMS激光雷达测量与参考航天器姿态耦合的问题，并利用预定入轨参数及高精度轨道外推(HPOP)对方法进行仿真校验。结果表明，该方法具有可行性和实用性，估计精度满足分布式遥感任务需求，能够较好解决中远距离星间相对状态估计问题。     

自旋卫星姿态确定和系统偏差估计

以最小二乘为指标,应用Powell直接寻优算法,对近地轨道自旋卫星姿态确定数据进行加工处理,得出了某些系统偏差的估计值,然后再用Kalman滤波器进行滤波估计。实践证明,将此法用于可观性较弱的系统,可显著改善仅用Kalman滤波器所得的结果。     

基于GPS及其与磁强计组合的姿态确定算法研究

提出了一种组合敏感器定姿算法，针对卫星上同时装备有磁强计与全球卫星定位系统（GPS）的情况，利用两者的测量信息，在卡尔曼滤波算法的基础上，对两者信息融合定姿算法进行了设计和仿真，旨在提高卫星自主定姿精度和可靠性，结果表明，组合定姿算法使姿态确定的精度得到提高。