[发明专利]一种航天器姿态确定方法

摘要

本发明公开了一种航天器姿态确定方法，该方法以星敏感器和陀螺为卫星的姿态敏感器，采用粒子滤波与扩展卡尔曼滤波结合的方式完成高精度的姿态确定。其中针对于粒子退化的问题，将传统的非线性滤波算法引入到粒子滤波之中，通过结合最新的观测值得到更好的重要性密度函数；此方法通过采用一种前期使用粒子滤波、后期转为EKF的混合滤波器的方式减小计算量，节省了大量繁琐而困难的计算工作，获得了适合工程应用的高精度姿态确定算法。

主权项

一种航天器姿态确定方法，其特征在于：采用星敏感器、陀螺为姿态敏感器，利用扩展卡尔曼滤波法EKF与粒子滤波法相结合的改进粒子滤波法，实现航天器姿态确定；所述的方法包括如下步骤：步骤1、根据选定的敏感器测量特性，搭建敏感器模型1‑1)采用三个星敏感器同时工作，利用星敏感器的测量数据，通过改进的粒子滤波方法对卫星姿态的估计进行校正，并估计陀螺常值漂移，得到星敏感器测量值为真实值；1‑2)确定陀螺测速模型；步骤2、根据航天器建立姿态运动学模型采用欧拉角方式，建立姿态运动学模型，星体姿态运动学方程采用312转动方式，得到航天器的姿态运动学模型；步骤3、根据敏感器模型与航天器的姿态运动学模型，得到状态方程与观测方程3‑1)以轨道坐标姿态角和陀螺常值漂移为系统状态变量，以陀螺输出角速度的测量值为输入，根据航天器的姿态运动学模型得到状态方程：3‑2)以姿态控制系统的观测值为星敏感器的输出，获得观测方程；观测方程的形式为：Z＝HX+VH=100000010000001000]]>Z为观测值，H测量状态方程，V为测量噪声，V＝[7.7×10‑8 7.7×10‑8 7.7×10‑8]T，X为系统状态变量；步骤4、采用改进的粒子滤波算法，实现航天器的姿态确定4‑1)初始化4‑2)用EKF进行粒子更新用EKF进行粒子更新状态的一步提前预测为：x^k|k-1i=f(xk-1i,0)]]>状态预测误差协方差阵为：Pk|k-1i=fk-1Pk-1i(fk-1)T+Qk-1]]>滤波增益为：Kki=Pk|k-1iHkT(HkPk|k-1iHkT+Rk)-1]]>状态滤波更新为：x^k|ki=x^k|k-1i+Kki(Zk-H(x^k|k-1i,0))]]>预测误差协方差阵为：Pki=Pk|k-1i-KkiHkPk|k-1i]]>其中Hk=∂H(x^k,0)∂xk|xk=x^k|k-1]]>fk-1=∂fk-1(xk-1,0)∂xk-1|xk-1=x^k-1|k-1;]]>k代表迭代更新至第k步，为第k‑1步第i个粒子的状态方程；为第k步第i个粒子的状态预测误差的协方差阵；fk‑1为第k‑1步的状态转移矩阵；为第k‑1步第i个粒子的状态误差协方差阵；为第k步第i个粒子的滤波增益；为第k步第i个粒子的状态估计值的观测矩阵；为第k步第i个粒子的预测误差协方差阵；Qk‑1为系统噪声的协方差阵；Rk为量测噪声的协方差阵；Zk为观测量；为第k步对每个粒子的观测矩阵求和；fk‑1(xk‑1，0)为第k‑1步对每个粒子的状态方程求和；4‑3)计算权值权值计算公式为：采样计算权值权值归一化得：为第i个粒子xik的归一化权值；4‑4)重新采样，重新采样得到新的粒子集合，并重新分配粒子权值重采样为：从中根据归一化权值重新采样得到新的N个粒子的集合，并重新分配粒子权值得：4‑5)输出状态估计。