基于联合滤波的卫星姿态确定.pdf

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1、第30卷2013年第6期上海航天AEROSPACESHANGHAI文章编号：1006—1630(2013)06—002305基于联合滤波的卫星姿态确定葛益明，矫媛媛，王炯琦，周海银(国防科学技术大学理学院，湖南长沙410073)摘要：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。关键词：卫星姿态确定；信息融合；联合滤波；分配因子中图分类号：V448．22文献标志码：ASatellite

2、AttitudeEstimationBasedonModelofFederatedFilteringGEYi—ming，JIAOYuan—yuan，WANGJiong—qi，ZHOUHai—yin(CollegeofScience，NationalUniversity。fDefenseTechnology，Changsha410073，Hunan，China)Abstract：Thesystemmodeloftheattitudedeterminationandfilteringequationofthesubsystemforsatellitewereestablishedaimtoth

3、eintegrateattitudesystemconsistingofthestarsensor，gyro，sunsensorandmagnetometerinthispaper．Theimprovedfederatedfilteringwasdesignedbasedontheinformationfusion．Thedeterminationoftheinformationdistributionfactorwasdiscussed．TheimprovedflowchartofthesystemfilteringwasgivenOUt．Thesimulationresultsshow

4、edthattheimprovedalgorithmforthesatelliteattitudedeterminationcouldimprovetheaccuracysatelliteattitudeestimationeffectively．Keywords：Satelliteattitudedetermination；Sensorfusion；Federatedfihering；Informationdistributionfactor0引言卫星自主智能控制技术的发展对卫星姿态控制精度和稳定性提出了更高的要求。卫星姿态确定是卫星姿控的基础，是卫星实现高精度对地观测等性能的重要技术支

5、撑。姿态确定是利用各种姿态测量敏感器的测量信息结合姿态确定算法实现的。为提高精度便于计算，CARI。SON于1988年提出了分布式联合滤波方法，现已被众多学者认为是一种新的信息融合方法，它只对子滤波器的估计信息采用信息分配原则，通过对系统信息进行不同的分配，从而获得最佳结果。子滤波器为平行结构形式，采用Kalman滤波算法处理各自传感器的测量信息。现有的联合滤波器需对系统噪声方差阵和滤波协方差阵同时进行信息分配，再由各子滤波器单独进行时收稿日期：2010—11—25；修回日期：2011—01-09作者简介：葛益明(1987)．男，硕士生．主要研究方向为战场感知信息处理。间更新。针对星敏感器

6、、太阳敏感器、陀螺、磁强计等信息源组合，本文对卫星姿态确定的信息融合方法进行了研究。1信息融合技术信息融合的基本目的是通过多传感器数据的综合处理以获得较单一传感器更精确的信息。信息融合的结构一般可分为集中式、分布式与混合式三种。集中式融合是指所有传感器的数据通过预处理后由中心计算机集中作融合处理；分布式融合是指将多传感器数据作分类处理后再送中心计算机集中进行融合处理；混合式融合兼有上述两种融合结构。卡尔曼滤波是信息融合算法中应用最普遍的算法之一，主要用于实时融合动态多传感器冗余数据。其要点是通过测量手段校正模型的不确定性，以模型的连续性克服测量的离散性，以测量的准确性抑制模型的不确定性。若

7、系统可用一线性模型描述，且系统噪声与传感器的测量噪声均为高斯白噪声，上海航天AERoSPACESHANGHAI第30卷2013年第6期则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一的统计意义下的最优估计。用卡尔曼滤波器对n个传感器的测量数据进行融合后，既能获得系统的当前状态估计，又可预报系统的未来状态。卡尔曼滤波算法是集中式、分散式和混合式信息融合结构的基础。集中式滤波方法存在计算量大、容错性差、一旦中心处理器出现问题将导致整个系统失