卫星姿态确定融合结构设计及乘性噪声处理方法研究

论文摘要

高精度高稳定度的卫星姿态确定作为现代卫星的关键技术,己受到国内外的广泛关注。为满足卫星高精度高稳定度姿态确定的发展要求,人们通过增加测量数据实现多源融合或者是精确卫星姿态模型、深入研究模型误差来实现。针对上述两种研究方向,本文以最优估计理论和微分方程理论为基础,采用信息融合技术、推广的卡尔曼滤波技术、线性回归技术以及现代数值计算方法,对卫星的姿态确定方法进行了较为全面的研究和分析。在研究了多种经典姿态确定方法的基础上提出新的姿态确定方法,计算简单,易于实现,且具有较高的姿态确定性能。本文的主要研究工作如下:一、首先简述了卫星姿态描述及姿态运动学模型,并对目前被普遍采用的几种单敏感器(星敏感器/陀螺/红外地平仪/太阳敏感器)的测量原理及测量方程进行了分析。二、传统的联邦滤波器都对于各个子系统得到的滤波信息按照统一的原则进行融合,并不考虑各个子系统测量数据质量和实时工作状态的影响,这样就使融合模型过于简单化,有时不符合实际的情况。在给出太阳敏感器/陀螺、地平仪/陀螺和星敏感器/陀螺等子系统的滤波测量方程的基础上,设计了一种改进的联邦滤波器复合结构,对传统的联邦滤波结构进行了改善,以达到全局最优化融合,及减少计算量、提高卫星姿态确定的精度。并进行大量的仿真实验验证了该算法,在同等条件下,姿态确定的精度有很大的提高。三、针对星敏感器/陀螺组合配置的姿态确定系统,分析了乘性噪声的产生的原因并推导了其在系统中的表现形式。针对带乘性噪声的情况,建立了星敏感器及陀螺的测量模型,建立了带乘性噪声的系统模型。在最小方差意义下,研究了最优滤波算法。利用滤波算法的中间变量,推导了固定区间的最优平滑算法。计算机仿真验证了算法的可行性与有效性,并在不同乘性噪声的情况下比较了两种算法。实验结果表明:当乘性噪声较小时,两者效果相当;当乘性噪声较大时,平滑算法的姿态确定的精度提高了40%左右。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 卫星姿态确定的研究现状
• 1.2.1 姿态敏感器
• 1.2.2 卫星姿态确定算法现状
• 1.2.3 多敏感器融合结构
• 1.2.4 乘性噪声产生的原因及处理方法
• 1.3 论文的主要内容及贡献
• 1.3.1 主要研究内容及结果
• 1.3.2 主要成果
• 1.3.3 论文结构安排
• 第二章 卫星姿态确定方法基础
• 2.1 引言
• 2.2 卫星姿态描述和姿态运动学模型
• 2.2.1 卫星姿态描述
• 2.2.2 卫星姿态运动学方程
• 2.2.3 误差四元数
• 2.3 敏感器测量模型
• 2.3.1 陀螺测量模型
• 2.3.2 星敏感器测量模型
• 2.3.3 太阳敏感器测量模型
• 2.3.4 红外地平仪测量模型
• 2.4 推广卡尔曼滤波（EKF）方法
• 2.5 小结
• 第三章 基于复合结构的全局最优卫星姿态确定方法
• 3.1 引言
• 3.2 多敏感器故障规避模型
• 3.3 复合结构的姿态确定方法
• 3.3.1 信息分配因子
• 3.3.2 子滤波器
• 3.3.3 系统滤波流程
• 3.4 仿真实验及结果分析
• 3.4.1 仿真条件
• 3.4.2 仿真结果及分析
• 3.5 小结
• 第四章 处理带乘性噪声的卫星姿态确定方法
• 4.1 引言
• 4.2 带乘性噪声卫星姿态确定的系统模型
• 4.2.1 系统状态方程
• 4.2.2 测量模型
• 4.3 带乘性噪声系统最优滤波算法
• 4.3.1 假设条件
• 4.3.2 带乘性噪声系统的滤波算法推导
• 4.4 带乘性噪声系统的最优平滑算法
• 4.5 仿真实验及结果分析
• 4.5.1 算法过程
• 4.5.2 仿真条件
• 4.5.3 仿真结果及分析
• 4.6 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 内容总结
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果