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《基于自適應聯(lián)邦濾波的衛(wèi)星姿態(tài)確定》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、2013年4月第2期中國空間科學技術Ch———i——n———eseSpaceScienceandTechnology基于自適應聯(lián)邦濾波的衛(wèi)星姿態(tài)確定李鵬1唐健1段廣仁2宋申民2(1湘潭大學信息工程學院智能計算與信息處理教育部重點實驗室，湘潭411105)(2哈爾濱工業(yè)大學航天學院，哈爾濱150001)摘要卡爾曼濾波采用常值量測噪聲協(xié)方差陣，當量測噪聲統(tǒng)計特性發(fā)生變化時，易導致估計誤差增大，甚至濾波發(fā)散。針對該問題，在聯(lián)邦卡爾曼濾波子系統(tǒng)中采用自適應卡爾曼濾波，形成自適應聯(lián)邦卡爾曼濾波算法，新算法采用模糊推理系統(tǒng)實時
2、調(diào)整量測噪聲協(xié)方差陣的加權系數(shù)，使模型量測噪聲逐漸逼近真實噪聲水平。將該算法應用于多傳感器衛(wèi)星姿態(tài)確定系統(tǒng)，仿真結果驗證了算法的有效性。關鍵詞自適應卡爾曼濾波聯(lián)邦濾波多傳感器系統(tǒng)姿態(tài)確定衛(wèi)星DOI：10．3780／j．issn．1000—758X．2013．02．0111引言隨著衛(wèi)星智能自主控制技術的發(fā)展，對衛(wèi)星姿態(tài)確定的精度和可靠性提出了越來越高的要求，僅僅依靠單一姿態(tài)敏感器提供的信息已經(jīng)遠遠不能滿足用戶多方面的需求，因此多傳感器系統(tǒng)的發(fā)展成為必然趨勢。目前航天器主要利用慣性單元、紅外地平儀、太陽敏感器和星敏感器
3、進行定姿。聯(lián)邦濾波是組合導航的主流算法，它根據(jù)信息分配原則保證了各子濾波器運算的獨立和整體結果的最優(yōu)。根據(jù)聯(lián)邦濾波原理，將多敏感器的量測信息構成姿態(tài)確定信息融合系統(tǒng)，從而可解算出高精度姿態(tài)信息；同時，通過信息融合可以將多敏感器組合成高可靠性的智能容錯姿態(tài)確定系統(tǒng)，實現(xiàn)故障診斷與系統(tǒng)重構，從而大大提高航天器的可靠性[1。2]。聯(lián)邦卡爾曼濾波器的子濾波器為卡爾曼濾波，采用常值噪聲矩陣，無法反映各子系統(tǒng)量測噪聲統(tǒng)計特性的變化，使得子系統(tǒng)估計誤差變大，最終導致聯(lián)邦卡爾曼濾波器出現(xiàn)估計誤差變大，甚至濾波發(fā)散。本文提出在聯(lián)邦卡
4、爾曼濾波算法中采用模糊自適應卡爾曼濾波代替卡爾曼濾波，形成模糊自適應聯(lián)邦濾波算法。最后將新算法運用到衛(wèi)星多傳感器姿態(tài)確定系統(tǒng)中，進行試驗驗證。2聯(lián)邦卡爾曼濾波聯(lián)邦濾波算法采用信息分配原理來實現(xiàn)各個子濾波器的信息分享，各子濾波器并行運行，獲得建立在子濾波器局部量測基礎上的局部最優(yōu)估計。這些局部最優(yōu)估計在第二級濾波器即主濾波器內(nèi)按融合算法合成，獲得建立在所有量測基礎的全局估計，全局估計再按照信息守恒原則反饋給各子濾波器‘3‘。聯(lián)邦濾波器結構如圖1所示嘲。863國家高科技計劃(2009AA***5004)，湖南省教育廳一
5、般項目(11c1217)，湖南省科技廳支撐項目(2012GK3141)資助項目收稿日期：2012-04—14。收修改稿日期：2012—10一23中國空間科學技術2013年4月n#△l；镕l。全局濾波器l”“9’4“l(fā)廠．一?疊破．子系統(tǒng)t、：l局部濾波器lL一>圭!：L．I時間遞推
6、‘廠··、．?型?鰻-·X．Px，畦P子系統(tǒng)2l、j局部濾波器2LL迅；；?．、x∥PI最優(yōu)融合l山l子系統(tǒng)Jvl、引局部濾波器ⅣL—L丑圖1聯(lián)邦卡爾曼濾波Fig．1FederatedKalmanfiltering考慮兩個子濾波器的模型
7、：X。(忌)一①i(k／k一1)X。(曼一1)+L(k／k一1)W，(忌一1)1z。(忌)一Hi(是)x(愚)+y。(是)fq’式中x，(志)為子系統(tǒng)i的狀態(tài)變量；Z：(志)為第i個傳感器的觀測量；W。(五)和Vi(志)分別為子系統(tǒng)i的系統(tǒng)噪聲和量測噪聲，EEw。(是)]一0，EEW。(k)WT(j)]一Q。(忌)艿坷，EEV。(忌)]一0，EEVi(k)V7(歹)]一Ri(愚)艿¨聯(lián)邦濾波器的設計步驟在文獻E33中已經(jīng)有詳細的說明，本文不再贅述。3可信度加權自適應聯(lián)邦卡爾曼濾波在聯(lián)邦濾波算法中引入模糊自適應卡爾曼
8、濾波代替卡爾曼濾波，形成模糊自適應聯(lián)邦濾波算法，對各子系統(tǒng)量測噪聲統(tǒng)計特性的變化進行檢測、調(diào)整。模糊自適應卡爾曼濾波算法原理是應用模糊推理系統(tǒng)不斷地調(diào)整量測噪聲協(xié)方差陣的加權系數(shù)，使模型量測噪聲逐漸逼近真實噪聲水平H]。3．1自適應卡爾曼濾波器自適應卡爾曼濾波通過不斷調(diào)整量測噪聲協(xié)方差矩陣系數(shù)，使模型量測噪聲逐漸逼近真實噪聲。X(k／k一1)一@(k／k一1)支(志一1)(2)P(k／k一1)一①(k／k一1)P(k一1)①T(k／k一1)+Q(k一1)(3)K(志)=P(k／k一1)H7(愚)[H(k)P(k／k
9、一1)HT(忌)+k(k一1)](4)支(正)=Jr(k／k一1)+K(忌)[z(志)一H(k)X(k／k一1)](5)P(是)一[I—K(志)JH(k)P(k／k一1)(6)盈(是)一Sb(忌)袁(愚一1)(7)S6(是)一FIS[-q(k)](8)式中P(忌)為協(xié)方差陣；K(愚)為增益矩陣；受(是)表示第k步的量測噪聲矩陣估計值；S(忌)為對量測噪聲陣R
