運用信息融合式高階UKF的微小衛星姿態確定算法

作者：張賀,秦偉偉,周城,宋恒辛,華玉峰,王宇

摘要：為提高微小衛星微型低成本姿態敏感器的姿態確定精度,基于磁強計/太陽敏感器/陀螺儀的姿態敏感器配置以及無跡卡爾曼濾波方法(Unscented Kalman Filter,UKF),設計了一種基于高階UKF算法并且融合磁強計與太陽敏感器觀測信息的微小衛星姿態確定算法.為提高系統狀態方程非線性函數的一步預測精度,采用基于五階UT變換的高階UKF算法,增加了Sigma采樣點數量,提高了系統狀態預測精度.單一觀測向量濾波算法不能同時滿足多個不同量綱觀測數據,本文提出一種同時利用兩個觀測向量的信息融合式濾波算法,根據磁強計和太陽敏感器的觀測信息,通過卡爾曼濾波原理中的增益計算,分別得出地磁矢量和太陽矢量對應的卡爾曼增益信息.采用高斯概率密度準則進行信息融合,進而完成預測值的修正,得到同時滿足磁強計以及太陽敏感器觀測需求的四元數估計值,降低了觀測誤差的影響.仿真分析驗證了算法的優越性.

發文機構：火箭軍工程大學核工程學院

關鍵詞：微小衛星姿態確定信息融合高階無跡卡爾曼濾波高斯概率密度準則Micro-satelliteAttitude determinationInformation fusionHigh-order unscented Kalman filterGaussian probability density criterion

分類號： V412.42[航空宇航科學與技術—航空宇航推進理論與工程]