本發(fā)明涉及航天器姿軌控系統(tǒng)星敏感器(后面簡稱“星敏”)和陀螺之間數(shù)據(jù)融合方法，本方法適用于衛(wèi)星姿態(tài)機動期間星敏和陀螺數(shù)據(jù)融合。

背景技術(shù)：

卡爾曼濾波是信息融合算法中應(yīng)用最普遍的算法之一，主要用于實時融合動態(tài)多敏感器冗余數(shù)據(jù)。其要點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，以測量的確定性抑制模型的不確定性。當(dāng)系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程均為線性并且系統(tǒng)噪聲與傳感器的測量噪聲均為高斯白噪聲時，應(yīng)用經(jīng)典卡爾曼濾波算法可以為融合數(shù)據(jù)提供唯一的統(tǒng)計意義下的最優(yōu)估計。用卡爾曼濾波器對數(shù)據(jù)進行融合后，既能獲得系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)估計，又可預(yù)報系統(tǒng)的未來狀態(tài)。

經(jīng)典卡爾曼濾波只適用于系統(tǒng)模型為線性的情況，而實際系統(tǒng)都包含非線性因素，擴展卡爾曼濾波(ekf)利用線性化技巧將非線性濾波問題轉(zhuǎn)化為近似線性濾波問題，具體做法是假設(shè)步長足夠小，圍繞標稱狀態(tài)把狀態(tài)量和觀測量展開成泰勒級數(shù)，并取一次近似值。

總之，擴展卡爾曼濾波(ekf)是一種常用的線性化方法，將非線性問題轉(zhuǎn)換為標稱狀態(tài)附近的線性問題?？朔私?jīng)典卡拉曼濾波僅用于線性估計的不足。

實際工程上，采用擴展卡爾曼濾波的方式對星敏和陀螺數(shù)據(jù)進行融合，可以獲得衛(wèi)星穩(wěn)態(tài)工作時高精度姿態(tài)數(shù)據(jù)，取得較好的應(yīng)用效果。但是，隨著衛(wèi)星應(yīng)用越來越多，衛(wèi)星任務(wù)也越來越復(fù)雜，姿態(tài)確定精度也越來越高，比如某些衛(wèi)星要求在姿態(tài)機動過程中仍需要進行高精度的星敏和陀螺數(shù)據(jù)融合，由于姿態(tài)機動的存在，不滿足擴展卡爾曼濾波線性化的假設(shè)前提，即傳統(tǒng)擴展卡爾曼濾波不適用于衛(wèi)星姿態(tài)機動期間的星敏和陀螺高精度數(shù)據(jù)融合問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種適用于任意姿態(tài)機動情況下星敏感器和陀螺數(shù)據(jù)融合的方法，解決現(xiàn)有擴展卡爾曼濾波算法在姿態(tài)期間姿態(tài)估計不準確的問題。

為了達到上述目的，本發(fā)明提供一種適用于姿態(tài)機動工況下的星敏和陀螺數(shù)據(jù)融合方法，其包含以下過程：

第一：基于最小二乘原理，確定星敏測量增益系數(shù)；

第二：基于上節(jié)拍估計姿態(tài)和當(dāng)前陀螺測量角速度，一步遞推得到當(dāng)前拍姿態(tài)；

第三：融合星敏測量姿態(tài)數(shù)據(jù)和陀螺遞推姿態(tài)數(shù)據(jù)。

本發(fā)明采用最小二乘法，將星敏數(shù)據(jù)和陀螺積分數(shù)據(jù)進行融合，利用陀螺積分姿態(tài)噪聲小的特點提高姿態(tài)估計精度，利用星敏測量值準確的特點來保持姿態(tài)不發(fā)散。

本發(fā)明提供了一種針對星敏感器和陀螺聯(lián)合濾波的改進手段，與現(xiàn)有技術(shù)相比，其優(yōu)點和有益效果是：

1)采用最小二乘法對星敏和陀螺數(shù)據(jù)進行融合，可同時保證數(shù)據(jù)融合的準確性和精確性；

2)避免了kalman濾波線性化要求，使得星敏和陀螺數(shù)據(jù)融合算法不僅適用于穩(wěn)態(tài)，也適用于姿態(tài)機動等模式。

3)算法原理簡單，參數(shù)物理意義清晰，軟件實現(xiàn)簡單可靠，具備極好的工程可操作性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明方法的流程示意圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合實施例對本發(fā)明的方法作進一步詳細說明。

第一：基于最小二乘原理，確定星敏測量增益系數(shù)kxm

其中，σtl為陀螺積分姿態(tài)白噪聲，σxm為星敏測量姿態(tài)白噪聲。

說明：σtl和σxm可以根據(jù)測量數(shù)據(jù)在線估計，也可以通過地面上注決定。

特殊地：如果陀螺當(dāng)前節(jié)拍故障，可認為σtl→∞，此時kxm＝1；同理，如果星敏當(dāng)前節(jié)拍故障，可認為σxm→∞，此時kxm＝0

第二：基于上節(jié)拍估計姿態(tài)和當(dāng)前陀螺測量角速度一步遞推得到當(dāng)前拍姿態(tài)

其中：為的范數(shù)，φ為歐拉軸轉(zhuǎn)角，為的函數(shù)；分別等于

其中，為的三軸角速度分量，δt為濾波算法的迭代周期。

第三：融合星敏測量姿態(tài)數(shù)據(jù)和陀螺遞推姿態(tài)數(shù)據(jù)

化簡得：

注：本發(fā)明假設(shè)星敏和陀螺之間的所有系統(tǒng)誤差標定方式很多，這里不再進行詳細描述。因此，對于本發(fā)明來說，星敏和陀螺的測量數(shù)據(jù)均只包含白噪聲，不包含系統(tǒng)噪聲。

盡管本發(fā)明的內(nèi)容已經(jīng)通過上述優(yōu)選實施例作了詳細介紹，但應(yīng)當(dāng)認識到上述的描述不應(yīng)被認為是對本發(fā)明的限制。在本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀了上述內(nèi)容后，對于本發(fā)明的多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)由所附的權(quán)利要求來限定。