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《基于聯(lián)合濾波的衛(wèi)星姿態(tài)確定.pdf》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第30卷2013年第6期上海航天AEROSPACESHANGHAI文章編號: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: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)高精度對地觀測等性能的重要技術(shù)支
5、撐。姿態(tài)確定是利用各種姿態(tài)測量敏感器的測量信息結(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,它只對子濾波器的估計(jì)信息采用信息分配原則,通過對系統(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量信息?,F(xiàn)有的聯(lián)合濾波器需對系統(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)融合動態(tài)多傳感器冗余數(shù)據(jù)。其要點(diǎn)是通過測量手段校正模型的不確定性,以模型的連續(xù)性克服測量的離散性,以測量的準(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n個(gè)傳感器的測量數(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