[发明专利]星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的确定方法

权利要求书

1.一种星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

针对星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的误差因素模型，进行误差因素试验设计，获取误差因素试验的最优设计；

对误差因素试验的最优设计求解，获得误差因素试验的最优设计的数值求解算法；

根据误差因素试验的最优设计和误差因素试验的最优设计的数值求解算法，确定星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的主要影响因素；

其中，所述星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的误差因素模型包括：可参数化建模的误差模型、半参数或非参数建模的误差模型、多响应误差模型，以及定性、定量因素模型；

针对可参数化建模的误差模型，结合可参数化建模的误差模型的设计参数和所述设计参数的先验分布函数，进行可参数化建模的误差试验设计，得到可参数化建模的误差因素试验的贝叶斯最优设计，具体包括：

按照贝叶斯框架，设定可参数化建模的误差模型的设计参数；

根据所述设计参数，设定设计指标的条件分布函数；

由历史数据构造所述设计参数的先验分布函数；

由所述设计参数、条件分布函数和设计参数的先验分布函数，得到设计参数的后验分布函数；

建立效用函数，并结合设计参数的后验分布函数，得到设计参数的后验期望效用；

所述设计参数的后验期望效用最大的设计为可参数化建模的误差因素试验的贝叶斯最优设计；

所述设计参数的后验分布的函数表达式为：

其中，θ为可参数化建模的误差模型的设计参数，p(θ|ξ，y)为θ的后验分布函数，p(y|ξ,θ)为条件分布函数，π(θ)为参数θ的先验分布函数，p(y|ξ)为可参数化建模的误差因素试验的边际分布函数，y为可参数化建模的误差因素试验的设计指标向量；记离散分布ξ为试验区域χ上的一个设计：

其中，x_i表示第i次试验，ω_i(i＝1,2,…,n)为加权系数，n为试验次数；

所述设计参数的后验期望效用表达式为：

U(ξ)＝∫_Y∫_Θu(y,ξ,θ)p(θ|ξ,y)dθp(y|ξ)dy (4)

其中，u(y,ξ,θ)为效用函数，Y为指标向量空间，Θ为参数空间；

所述可参数化建模的误差因素试验的贝叶斯最优设计为：

其中，Ξ为所有设计组成的集合。

2.根据权利要求1所述的星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的确定方法，其特征在于，所述针对星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的误差因素模型，进行误差因素试验设计，获取误差因素试验的最优设计，具体还包括：

针对半参数或非参数建模的误差模型，结合半参数或非参数建模的误差模型的设计偏差与约束信息，进行半参数或非参数建模的误差试验设计，得到半参数或非参数建模的误差因素试验的贝叶斯最优设计；

针对多响应误差模型，结合各响应之间的耦合关系，将多响应误差模型转化为对应的单响应误差模型后，进行多响应误差试验设计，得到多响应因素试验的贝叶斯最优设计；所述单响应误差模型包括：可参数化建模的误差模型，以及半参数或非参数建模的误差模型；

针对定性、定量因素模型，进行定性、定量因素试验设计，得到对应最优设计。

3.根据权利要求1所述的星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的确定方法，其特征在于，所述根据误差因素试验的最优设计和误差因素试验的最优设计的数值求解算法，确定星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的主要影响因素，具体包括：

根据误差因素试验的最优设计和误差因素试验的最优设计的数值求解算法，针对星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的各误差因素模型，组织试验；

按照误差分布特性、误差模型和影响关系，建立试验水平，并将试验水平划分为若干个判定水平；

根据所述各误差因素模型在试验中，判定试验水平变化时对星敏感器在轨姿态测量精度的影响，利用阈值方法，界定主成分因素；

将主成分因素多次迭代筛选，并利用主成分分析法对主成分因素进行处理，确定得出星敏感器在轨姿态测量数据综合误差模型中的主要影响因素。