太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究

在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。     

基于矢量观测的最小方差姿态估计算法

提出了适用于航天飞行器单点实时姿态估计的间接姿态估计算法（IRQE）。该算法在精度上与目前使用的算法（QUEST）相同,而计算速度更快,并且没有奇异。通过协方差分析证明：在给定权系数和测量误差为零均值高斯噪声假设下,IRQE算法得到的姿态估计既是最小方差估计,又是极大似然估计;同时,其方差达到了Cramer\|Rao下界,这意味着其精度在所有无偏估计中最佳。
     

一种基于Madgwick-EKF融合算法的卫星姿态测量方法

针对低地球轨道卫星姿态测量时,传感器易受噪声干扰、陀螺仪漂移等问题,提出一种基于Madgwick扩展卡尔曼滤波合算法(EKF)的卫星姿态测量方法。该方法采用陀螺仪、加速度计、磁强计等多传感器数据进行融合,并结合Madgwick算法和EKF算法的优点,实现姿态测量。首先,通过Madgwick算法,利用多个传感器测量数据计算初始姿态。然后,基于初始姿态和实际测量数据,应用EKF算法进行数据融合和噪声滤除,以获得最终准确的姿态估计。实验结果表明:相较Madgwick算法,本算法在测量精度上提升了65.8%,且具有较高的鲁棒性,为低地球轨道卫星姿态测量提供了一种有效的方案。     

低成本动中通姿态估计算法

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助敏感器的改进型非线性观测器姿态估计算法。与经典观测器相比,改进算法利用观测器估计姿态代替加速度计估计姿态计算北向矢量的观测矢量,有效解决了加速度计精度与单基线GPS精度不匹配的问题。在单基线GPS不能正常工作的状态下,设计了状态判断开关,成功减少了载体机动加速度对估计结果的影响。试验结果表明：在单基线GPS一直正常工作的条件下,设计的改进非线性观测器的姿态估计精度达到±0.5°;在单基线GPS不能一直正常工作的情况下,在GPS可见弧段其姿态估计精度也达到±0.5°,均优于传统非线性观测器,满足低成本动中通要求。     

基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。     

基于GPS的多基线姿态系统研究

在QUEST算法的基础上,提出了非单位向量前提下的四元数估计算法。该算法考虑了基线长度对精度的影响,将其应用于自制的GPS多基线姿态系统,计算载体的姿态角,验证系统及算法的精度。通过两次实验结果对比表明:该套GPS姿态系统具有较高的精度,非单位向量的四元数估计算法计算精度明显高于TRIAD算法。     

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。     

联邦滤波器在卫星姿态估计中的应用

本文介绍了由惯性器件、GPS姿态传感器、太阳敏感器、地球敏感器组成的卫星姿态测量系统 ,利用联邦滤波器对载体姿态进行分散化估计 ,计算机仿真表明该方案不仅有与集中滤波器相当的精度 ,且容错性好。在本文给出的系统中 ,选取不同的信息分配因子进行联邦滤波器的设计 ,可以获得不同的子滤波器性能 ,以利于故障诊断。     

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.