基于聯(lián)合濾波的衛(wèi)星姿態(tài)確定.pdf

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1、第30卷2013年第6期上海航天AEROSPACESHANGHAI文章編號(hào)：1006—1630(2013)06—002305基于聯(lián)合濾波的衛(wèi)星姿態(tài)確定葛益明，矯媛媛，王炯琦，周海銀(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)理學(xué)院，湖南長沙410073)摘要：對(duì)由星敏感器、陀螺、太陽敏感器和磁強(qiáng)計(jì)構(gòu)成的組合姿態(tài)確定系統(tǒng)。建立了衛(wèi)星確定系統(tǒng)模型、子系統(tǒng)濾波方程?；谛畔⑷诤显O(shè)計(jì)了改進(jìn)的聯(lián)合濾波，討論了信息分配因子確定，給出了改進(jìn)的系統(tǒng)濾波流程。仿真結(jié)果表明：改進(jìn)后衛(wèi)星姿態(tài)確定的算法有能效提高衛(wèi)星姿態(tài)的估計(jì)精度。關(guān)鍵詞：衛(wèi)星姿態(tài)確定；信息融合；聯(lián)合濾波；分配因子中圖分類號(hào)：V448．22文獻(xiàn)標(biāo)志碼：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引言衛(wèi)星自主智能控制技術(shù)的發(fā)展對(duì)衛(wèi)星姿態(tài)控制精度和穩(wěn)定性提出了更高的要求。衛(wèi)星姿態(tài)確定是衛(wèi)星姿控的基礎(chǔ)，是衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)高精度對(duì)地觀測(cè)等性能的重要技術(shù)支

5、撐。姿態(tài)確定是利用各種姿態(tài)測(cè)量敏感器的測(cè)量信息結(jié)合姿態(tài)確定算法實(shí)現(xiàn)的。為提高精度便于計(jì)算，CARI。SON于1988年提出了分布式聯(lián)合濾波方法，現(xiàn)已被眾多學(xué)者認(rèn)為是一種新的信息融合方法，它只對(duì)子濾波器的估計(jì)信息采用信息分配原則，通過對(duì)系統(tǒng)信息進(jìn)行不同的分配，從而獲得最佳結(jié)果。子濾波器為平行結(jié)構(gòu)形式，采用Kalman濾波算法處理各自傳感器的測(cè)量信息?，F(xiàn)有的聯(lián)合濾波器需對(duì)系統(tǒng)噪聲方差陣和濾波協(xié)方差陣同時(shí)進(jìn)行信息分配，再由各子濾波器單獨(dú)進(jìn)行時(shí)收稿日期：2010—11—25；修回日期：2011—01-09作者簡介：葛益明(1987)．男，碩士生．主要研究方向?yàn)閼?zhàn)場感知信息處理。間更新。針對(duì)星敏感器

6、、太陽敏感器、陀螺、磁強(qiáng)計(jì)等信息源組合，本文對(duì)衛(wèi)星姿態(tài)確定的信息融合方法進(jìn)行了研究。1信息融合技術(shù)信息融合的基本目的是通過多傳感器數(shù)據(jù)的綜合處理以獲得較單一傳感器更精確的信息。信息融合的結(jié)構(gòu)一般可分為集中式、分布式與混合式三種。集中式融合是指所有傳感器的數(shù)據(jù)通過預(yù)處理后由中心計(jì)算機(jī)集中作融合處理；分布式融合是指將多傳感器數(shù)據(jù)作分類處理后再送中心計(jì)算機(jī)集中進(jìn)行融合處理；混合式融合兼有上述兩種融合結(jié)構(gòu)?？柭鼮V波是信息融合算法中應(yīng)用最普遍的算法之一，主要用于實(shí)時(shí)融合動(dòng)態(tài)多傳感器冗余數(shù)據(jù)。其要點(diǎn)是通過測(cè)量手段校正模型的不確定性，以模型的連續(xù)性克服測(cè)量的離散性，以測(cè)量的準(zhǔn)確性抑制模型的不確定性。若

7、系統(tǒng)可用一線性模型描述，且系統(tǒng)噪聲與傳感器的測(cè)量噪聲均為高斯白噪聲，上海航天AERoSPACESHANGHAI第30卷2013年第6期則卡爾曼濾波將為融合數(shù)據(jù)提供唯一的統(tǒng)計(jì)意義下的最優(yōu)估計(jì)。用卡爾曼濾波器對(duì)n個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后，既能獲得系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)，又可預(yù)報(bào)系統(tǒng)的未來狀態(tài)?？柭鼮V波算法是集中式、分散式和混合式信息融合結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。集中式濾波方法存在計(jì)算量大、容錯(cuò)性差、一旦中心處理器出現(xiàn)問題將導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)失