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基于STLS的卫星质量质心在轨估计
引用本文:林佳伟,王平. 基于STLS的卫星质量质心在轨估计[J]. 中国空间科学技术, 2010, 30(2): 76
作者姓名:林佳伟  王平
作者单位:北京控制工程研究所;空间智能控制技术国家级重点实验室;
摘    要:提出了一种使用结构总体最小二乘(Structured Total Least Squares,STLS)进行卫星质量和质心参数在轨估计的方法。其相对于现有方法有三个优点:采用完整的动力学模型,考虑敏感器测量误差,估计模型中不包含误差很大的推力值。首先推导了卫星质量和质心参数的估计方程,将其化为STLS模型的形式,对该模型定义了质量质心参数的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured Total Least Norm,STLN)算法进行具体求解。证明了当敏感器噪声为高斯分布时,该估计为极大似然估计。仿真结果验证了该STLS估计方法的有效性。

关 键 词:结构总体最小二乘  在轨估计  质心  结构总体最小范数  极大似然估计  卫星  

In-orbit Estimation of Satellite Mass and Center of Mass Using STLS
Lin Jiawei,Wang Ping. In-orbit Estimation of Satellite Mass and Center of Mass Using STLS[J]. Chinese Space Science and Technology, 2010, 30(2): 76
Authors:Lin Jiawei  Wang Ping
Affiliation:Lin Jiawei1,2 Wang Ping1(1 Beijing Institute of Control Engineering,Beijing 100190)(2 National Laboratory of Space Intelligent Control,Beijing 100190)
Abstract:The structured total least norm (STLN) algorithm was used to estimate the mass and center of mass parameters.This method has three advantages comparing with the existing methods:the dynamic equations of satellites were not simplified;practically inaccurate thrust force and torque were not used in the equations,sensor noise was considered.Theoretical analysis shows that the STLS solution is maximum likelihood estimate when the sensor noise is Gaussian.Simulation confirms the usefulness of the method.
Keywords:Structured total least squares In-orbit estimation Center of mass Structured total least norm Maximum likelihood estimate Satellite  
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