[发明专利]一种顾及虚拟观测值的卫星姿态融合估计方法

说明书

本发明公开了一种顾及虚拟观测值的卫星姿态融合估计方法，首先构建星敏感器和陀螺观测值信息的状态方程和观测方程模型，再采用UKF滤波融合方法递推某一历元时刻的滤波估计值，并将其作为虚拟观测值，然后根据观测值与虚拟观测值构建最小二乘平差模型并进行解算，接着利用Helmert方差分量估计方法进一步自适应定权调整修正，并采用动态二次规划解决Helmert负方差问题，最后当所有姿态信息的单位权方差满足近似相等条件时，输出卫星姿态融合估计结果。本发明能够充分融合观测值与虚拟观测值的信息，提高星敏感器和陀螺姿态融合估计的收敛速度和融合精度。

技术领域

本发明属于卫星姿态确定技术领域，具体涉及一种顾及虚拟观测值的卫星姿态融合估计方法的设计。

背景技术

近年来，高分辨率遥感卫星技术的发展迅猛，卫星姿态确定作为高分辨率卫星重要组成部分，其精度将会直接影响卫星平台成像质量与后续对地观测精度。目前，卫星姿态确定方法普遍是基于星敏感器和陀螺联合确定姿态结果。星敏感器观测精度高且观测值为绝对姿态，是目前姿态测量精度最高的传感器；陀螺具有短时精度高的特点，其观测得到的姿态数据为卫星惯性坐标下的角速度，即相对姿态；将星敏感器与陀螺二者的姿态数据通过联合滤波处理可以得到较高精度的绝对姿态。然而，基于星敏感器与陀螺姿态融合的现有卡尔曼滤波方法是二者姿态数据的直接融合处理，忽略滤波过程中的一些有用信息，进而会导致星敏感器与陀螺观测值融合不充分，姿态融合精度较低、收敛速度慢的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有卡尔曼滤波方法针对星敏感器与陀螺观测值融合不充分，导致姿态融合精度较低和收敛速度慢的问题，提出了一种顾及虚拟观测值的卫星姿态融合估计方法。

本发明的技术方案为：一种顾及虚拟观测值的卫星姿态融合估计方法，包括以下步骤：

S1、获取星敏感器和陀螺的观测值，并根据观测值构建状态方程和观测方程模型。

S2、根据状态方程和观测方程模型，采用UKF滤波融合方法递推某一历元时刻的滤波估计值，并将其作为虚拟观测值。

S3、根据观测值与虚拟观测值构建最小二乘平差模型。

S4、对最小二乘平差模型进行解算，得到观测值改正数与单位权方差的关系模型。

S5、根据观测值改正数与单位权方差的关系模型构建Helmert方差分量估计模型。

S6、判断Helmert方差分量估计模型是否存在负方差，若是则进入步骤S7，否则进入步骤S8。

S7、对Helmert方差分量估计模型进行动态二次规划。

S8、判断各单位权方差是否都小于设定阈值，若是则输出卫星姿态融合估计结果，否则进入步骤S9。

S9、对最小二乘平差模型进行重定权，返回步骤S4。

进一步地，步骤S1中构建的状态方程和观测方程模型为：

其中x_k表示k时刻的卫星姿态角和姿态角速度，F(·)表示姿态动力学模型，ω_k-1表示k-1时刻的过程噪声，z_k表示k时刻的观测值，H(·)表示姿态观测模型，v_k表示k时刻的观测噪声。

进一步地，步骤S2中采用UKF滤波融合方法递推某一历元时刻的滤波估计值的公式为：

其中表示k时刻的状态量滤波估计值，表示k时刻的状态量一步预测值，K_k表示k时刻的增益矩阵，表示k时刻的观测量一步预测值，表示k时刻滤波估计值的误差协方差阵，表示k时刻状态量一步预测值的误差协方差阵，表示状态量一步预测的自协方差阵，上标T表示矩阵的转置。