预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用

讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用ＦIＲ数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明：应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

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。     

多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

针对惯性陀螺、星敏感器和红外地平仪组成的卫星姿态确定系统,基于联邦卡尔曼滤波技术和多敏感器信息融合技术,提出了二级分散滤波方案,该方案能够实现系统的故障诊断与系统重构,提高系统的可靠性,最后通过仿真解算出高精度的姿态测量信息。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

偏置动量卫星偏航姿态估计与控制研究

为改善偏置动量卫星无偏航姿态敏感器时用滚动角间接控制偏航姿态的精度,基于降维观测器设计提出了一种采用偏航角估计值直接控制偏航姿态方法。在分析收敛性的基础上,给出了降维观测器的设计,以及直接控制法的系统模型。理论分析和仿真结果表明,该法能大幅提高偏置动量卫星的姿态精度,且易于软件实现,不增加系统硬件配置。     

基于容积卡尔曼滤波的卫星姿态估计

为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）的容积四元数估计器（Cubature Quaternion Estimator,CQE）估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示误差角,有效地避免了滤波过程中的奇异。为克服多传感器融合时运算效率低的问题,通过容积四元数估计器与信息滤波相结合,提出了一种容积信息四元数估计器（Cubature Information Quaternion Estimator,CIQE）。仿真表明角度和陀螺漂移初始估计误差较大时,新方法仍能取得良好的估计性能。     

人工神经网络在卫星姿态测量系统故障诊断中的应用研究

针对卫星姿态测量系统的硬件故障, 应用人工神经网络进行故障检测与诊断, 得到了较为满意的结果。研究表明, 人工神经网络结构简单, 学习速度快, 适应性广, 对于卫星姿态测量系统中的姿态传感器故障, 检出率和诊断正确率可达到百分之百     

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。     

采用简化滤波器思想的卫星姿态确定系统故障诊断

针对星上计算机运算资源有限的问题,为了降低卫星姿态确定系统故障诊断的运算量,提出一种基于卡尔曼滤波器的故障检测与分离方法。该方法首先基于卫星姿态运动方程设计了一种加性卡尔曼滤波器,然后将卡尔曼滤波器与简化观测器思想相结合,进一步提出一种采用简化滤波器思想的姿态敏感器故障诊断律。所提出的故障诊断方法既可以实现对陀螺故障的检测与分离,又能够诊断星敏感器的故障。此外,该方法只利用一个滤波器即可实现故障检测与分离,其计算量小,有利于在轨实施。最终采用一个由三正交一斜装陀螺组件和星敏感器构成的姿态确定系统对所提出的方法进行了仿真校验,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

卡尔曼滤波在卫星姿控系统测试中的应用

为解决卫星姿控系统测试中地面运动模拟器速度稳定度不能满足测试要求的问题,根据卫星姿控系统的测量值和卫星动力学方程输出的姿态参数,用非线性卡尔曼滤波估计和修正测试设备的误差,以减少测试系统误差。仿真结果表明,该法可有效减小由测试设备引入的误差,其姿态稳定度约为0.000 5(°)/s,可满足高稳定度姿控系统测试要求。     

整星零动量小卫星偏置飞行姿态解耦控制

研究了采用反作用飞轮为执行机构的整星零动量卫星绕Ｘ轴大角度偏置飞行模式的姿态解耦控制问题。首先给出卫星姿态运动学和动力学模型，然后在控制作用中引入非线性项对姿态动力学模型线性化，进一步对线性模型进行状态反馈解耦和极点配置。最后，给出了数学仿真算例和仿真结果。     

多指标LMI鲁棒故障检测滤波器在卫星姿态控制系统中的应用

卫星在轨运行中,需要对其故障进行及时的检测,模型的不确定性使得如何在轨卫星的故障检测产生了很大的干扰。以往的方法是将故障、输入和干扰统一作为广义输入,通过H∞范数增益最小使得系统残差最大程度地接近于故障,然而这不能反映故障、输入和干扰三者的重要关系。为此需要研究三者到残差增益的多指标下,滤波器的参数设计方法。以推导从三者到残差的传递函数表达式为主要方法,以线性矩阵不等式为工具,把指标化为可求解模型,得到多指标下的故障检测滤波器设计方法。设计的滤波器应用于采用喷气执行机构的在轨卫星模型里,给出了滤波器的设计结果。从仿真的结果看,虽然三个增益无法满足同时远远小于1的条件,但通过自适应的阈值,可实现对在轨喷气执行器卫星的鲁棒故障检测。