CN105628056B - 一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台 - Google Patents

Abstract

一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台，所述的姿控系统包括直流稳压电源、实时仿真目标机、三轴速率转台、三轴陀螺仪、太阳敏感器、太阳仿真器、姿态确定模块、姿态控制模块及反作用飞轮；所述的针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法，首先设计随机游走噪声估计器得到随机游走噪声估计值，其次利用随机游走噪声估计值构建姿态滤波器，最后求解滤波器增益抑制随机游走噪声估计误差；所设计的精细滤波方法具有抵消与抑制随机游走噪声的性能，该方法实时运行于姿控系统的姿态确定模块；本发明的姿控系统验证了精细滤波方法的有效性，适用于航空航天领域飞行器姿态信息高精度滤波及其地面仿真验证。

Description

一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台

技术领域

本发明涉及一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台，该姿控系统可用于验证包括飞行器精细滤波方法在内的多种滤波方法；针对陀螺仪的随机游走噪声提出了一种精细滤波方法对其加以抵消与抑制，该方法能显著提高陀螺仪的滤波精度，进一步改善姿控系统的控制性能。

背景技术

陀螺仪作为敏感角运动的一种装置，它不仅是运载体航行驾驶的重要仪器仪表，而且是运载体控制系统、惯性导航系统和惯性制导系统的核心元件。陀螺仪在各种运载体的测量、控制和导航中有着重要应用，运载体的测量、导航和控制精度很大程度上取决于陀螺仪精度，而陀螺仪精度受限于其噪声影响。在飞行器姿控系统中所选用的陀螺仪型号已经确定的情况下，难以再从硬件上继续提高姿态信息的测量精度。因此，从滤波方法上进一步提高陀螺仪测量精度，进而改善控制性能是一种重要思路。2004年发表于期刊《中国惯性技术学报》的文献《光纤陀螺随机游走系数的分析研究》指出随机游走噪声是陀螺仪工作时的主要噪声之一，成为衡量陀螺仪噪声水平的重要指标，因此，抑制随机游走噪声对提高飞行器姿态控制精度至关重要，研究针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法具有重要意义。

姿控系统测试平台已经在飞行器研制过程中得到了广泛应用，国内航天五院502所、航天八院812所，还有哈工大、清华、北航等高校都曾研制出姿控系统测试平台，但现有的姿控系统测试平台通常针对特定型号的飞行器而研制，未见专用于研究陀螺仪对姿控系统性能影响的测试平台，更无法用于针对陀螺仪噪声的精细滤波方法的测试、分析与评估。中国专利CN101576750B和中国专利CN101554926B都涉及了航天器的姿控系统，但两者都未针对陀螺仪噪声的滤波方法进行研究。目前的姿控系统测试平台还无法用于研究针对陀螺仪噪声的滤波方法，多种针对陀螺仪噪声的滤波方法也无法在姿控系统测试平台上完成分析、测试与评估。

发明内容

本发明的技术解决问题是：所设计的一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台，克服现有姿控系统测试平台对陀螺仪噪声研究缺失的问题，该测试平台可以研究飞行器飞行过程中姿态信息的主要敏感器件陀螺仪噪声对姿控系统控制精度的影响。针对陀螺仪随机游走噪声提出一种精细滤波方法，抵消并抑制陀螺仪随机游走噪声，该方法提高了滤波精度，改善了控制性能。

本发明的技术解决方案是：一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台，其特征在于：测试平台包括直流稳压电源(1)、实时仿真目标机(2)、三轴速率转台(3)、三轴陀螺仪(4)、太阳敏感器(5)、太阳仿真器(6)、姿态确定模块(7)、姿态控制模块(8)以及反作用飞轮(9)；所述直流稳压电源(1)用于为三轴陀螺仪(4)、太阳敏感器(5)、姿态确定模块(7)、姿态控制模块(8)以及反作用飞轮(9)提供工作电压；所述实时仿真目标机(2)包括飞行器姿态动力学仿真机(21)与飞行器姿态运动学仿真机(22)，分别实时运算飞行器的姿态动力学与运动学模型；所述三轴速率转台(3)是飞行器的运动仿真器，用于模拟飞行器的姿态运动；所述三轴陀螺仪(4)是角速度姿态信息敏感器，敏感三轴速率转台的角速度；所述太阳敏感器(5)通过敏感太阳光方位而获得飞行器姿态信息；所述太阳仿真器(6)为太阳敏感器(5)提供模拟太阳方位；所述姿态确定模块(7)实时运行精细滤波方法，对三轴陀螺仪(4)与太阳敏感器(5)测量得到的姿态信息进行实时滤波与解算，该模块包括数字运算单元(71)、RS422/232通信单元(72)、电源管理单元(73)、复位电路(74)、扩展备用I/O口(75)、存储器(76)以及时钟单元(77)，其中RS422/232通信单元(72)、电源管理单元(73)、复位电路(74)、扩展备用I/O口(75)和存储器(76)都与数字运算单元(71)相连，数字运算单元(71)是姿态确定模块(7)的运算核心，RS422/232通信单元(72)是姿态确定模块(7)的输入输出端，接受三轴陀螺仪(4)与太阳敏感器(5)实测姿态信息，输出滤波后的姿态信息，电源管理单元(73)负责供电，复位电路(74)可恢复数字运算单元(71)的初始状态，扩展备用I/O口(75)提供可扩展的输入输出端口，存储器(76)存储数字运算单元(71)的程序与数据，时钟单元(77)为数字运算单元(71)提供时钟频率；所述姿态控制模块(8)运算姿态控制方法并解算出力矩指令，为反作用飞轮(9)提供力矩控制指令，包括了数字处理单元(81)、RS422/232串口(82)、电源(83)、复位(84)、备用串口(85)、存储单元(86)及晶振(87)，其中RS422/232串口(82)、电源(83)、复位(84)、备用串口(85)、存储单元(86)都与数字处理单元(81)相连，数字处理单元(81)是姿态控制模块(8)的运算核心，RS422/232串口(82)是姿态控制模块(8)的输入输出端，接受姿态确定模块(7)产生的滤波后姿态信息，输出指令力矩信号给反作用飞轮(9)，电源(83)负责供电，复位(84)可恢复数字处理单元(81)的初始状态，备用串口(85)提供可扩展的输入输出端口，存储单元(86)存储数字处理单元(81)的程序与数据，晶振(87)为数字处理单元(81)提供时钟频率；所述反作用飞轮(9)作为姿控系统的执行机构，在接收力矩控制指令后，将输出力矩信号传给实时仿真目标机(2)；测试平台的数据流回路如下：飞行器的期望姿态信号通过姿态控制模块(8)的RS422/232串口(82)导入系统回路，该期望姿态信号通过与姿态确定模块(7)滤波后的姿态信息进行比较，得到偏差信号；将此偏差信号传递给姿态控制模块(8)，该模块中的姿态控制算法解算出指令力矩信号，该信号经RS422/232串口(82)传送至反作用飞轮(9)；反作用飞轮(9)在接收指令力矩信号后输出执行力矩信号，执行力矩信号通过RS422/232串行数据通信接口传入实时仿真目标机(2)中的飞行器姿态动力学仿真机(21)与飞行器姿态运动学仿真机(22)；飞行器姿态动力学仿真机(21)与飞行器姿态运动学仿真机(22)分别运算飞行器姿态动力学与运动学模块，得到飞行器转动角速度，该飞行器转动角速度经RS422/232串行数据通信接口传送至三轴速率转台(3)；三轴速率转台(3)受飞行器转动角速度驱动而转动，装配在三轴速率转台(3)上的三轴陀螺仪(4)以及太阳敏感器(5)将敏感到的姿态信息经RS422/232串行数据通信接口传递给姿态确定模块(7)；姿态确定模块(7)中的精细滤波方法实时运算并将由精细滤波方法得到的姿态信息与期望姿态作比较后获得新的偏差信号，形成了测试平台的数据流回路。

一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法是一种递推算法，该方法的滤波周期包括以下步骤：首先构建含有陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程，其次针对陀螺仪的随机游走噪声设计随机游走噪声估计器，然后构造飞行器姿态滤波器，最后结合状态估计误差方程和随机游走噪声估计误差方程求取随机游走噪声估计器增益与滤波器增益，在补偿随机游走噪声的基础上进一步抑制高斯白噪声，具体步骤如下：

第一步：设计含陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程；

状态方程含陀螺仪随机游走噪声与高斯白噪声，其状态变量是用四元数形式表示的飞行器姿态角；太阳敏感器的量测方程为含有陀螺仪随机游走噪声的状态方程提供修正信息，状态方程与量测方程为Σ₁：

其中，t表示时间，x(t)＝[q₀(t) q₁(t) q₂(t) q₃(t)]^T为四元数形式表示的飞行器姿态角；为x(t)的一阶微分；n(t)＝[n_x(t) n_y(t) n_z(t)]^T为三轴陀螺仪的随机游走噪声；w(t)＝[δ₀(t) δ₁(t) δ₂(t) δ₃(t)]^T为四元数形式表示的陀螺仪高斯白噪声；y(t)＝[y₀(t) y₁(t) y₂(t) y₃(t)]^T为四元数形式表示的太阳敏感器测得的输出变量，v(t)＝[v₀(t)v₁(t) v₂(t) v₃(t)]^T为四元数形式表示的太阳敏感器高斯白噪声；矩阵C为量测矩阵，是四阶单位阵，系统状态矩阵A(t)为随机游走噪声系数矩阵B(t)为

w_x(t)、w_y(t)、w_z(t)分别为飞行器相对轨道坐标系的滚动轴角速率、俯仰轴角速率及偏航轴角速率；

陀螺仪连续型随机游走噪声满足数学模型：

式中为n(t)的一阶微分，w₁(t)＝[σ_x(t) σ_y(t) σ_z(t)]^T为三轴陀螺仪高斯白噪声；

将含有陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程Σ₁离散化，可以得到如下模型Σ₂：

其中x(k+1)为k+1时刻以四元数形式表示的状态变量，x(k)为k时刻以四元数形式表示的状态变量，n(k)为k时刻的陀螺仪随机游走噪声，w(k)为k时刻以四元数形式表示的陀螺仪高斯白噪声，y(k)为k时刻以四元数形式表示的太阳敏感器输出变量，v(k)为k时刻以四元数形式表示的太阳敏感器高斯白噪声，式中 A(k)为k时刻的系统状态矩阵，B(k)为k时刻的随机游走噪声系数矩阵，I为单位阵，T为采样时间；

将陀螺仪连续型随机游走噪声的数学模型离散化为：

n(k+1)＝n(k)+w₁(k)

式中n(k+1)为k+1时刻的陀螺仪随机游走噪声，w₁(k)为k时刻的三轴陀螺仪高斯白噪声；

第二步：设计随机游走噪声估计器估计陀螺仪随机游走噪声；

对于上述陀螺仪的随机游走噪声，设计随机游走噪声估计器，构建的估计器模型如下：

式中为k+1时刻的随机游走噪声估计值，为k时刻的随机游走噪声估计值，K(k)为k时刻的估计器增益，为k时刻的太阳敏感器输出变量估计值，由公式求得，而由第三步k-1时刻的飞行器姿态滤波器递推得到；该模型给出了随机游走噪声估计值的递推方法，k+1时刻的随机游走噪声估计值由k时刻的随机游走噪声估计值递推更新得到，初始随机游走噪声估计值可设为

第三步：构造抵消陀螺仪随机游走噪声的飞行器姿态滤波器；

式中为k+1时刻的状态变量估计值，为k时刻的状态变量估计值，L(k)为k时刻的飞行器姿态滤波器增益；该飞行器姿态滤波器模型给出了状态变量估计值的递推方法，k+1时刻的状态变量估计值由k时刻的状态变量估计值递推更新得到，初始状态估计值可设为

第四步：结合状态估计误差方程和随机游走噪声估计误差方程，求解估计器增益与滤波器增益；

令与通过将含陀螺仪随机游走噪声的离散化状态方程与飞行器姿态滤波器作差得到状态估计误差方程，将随机游走噪声离散化模型与随机游走噪声估计器作差得到随机游走噪声估计误差模型，如下式Σ₃：

可以写成如下形式：

利用MATLAB中的LMI工具箱求取随机游走噪声估计器增益K(k)与飞行器姿态滤波器增益L(k)，使得状态估计误差与随机游走噪声估计误差均能收敛；

第五步：判断终止条件，若满足，则滤波方法运行结束，若不满足，则循环调用；

终止条件为滤波方法的总运行时间，当该方法运行时间没有达到总运行时间，则更新时间，以下一个离散时刻k+1代入第一步，循环调用该滤波算法；若满足终止条件，则退出该方法。

本发明与现有技术相比的优点在于：

针对陀螺仪的主要噪声之一——随机游走噪声，设计了一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法；该方法考虑到陀螺仪随机游走噪声的可建模特性，首先设计随机游走噪声估计器给出其估计值，用以抵消陀螺仪随机游走噪声，其次构建飞行器姿态滤波器，最后结合状态估计误差方程与随机游走噪声估计误差方程抑制随机游走噪声；该方法显著提高姿态信息的滤波精度，改善姿控系统的控制性能。

附图说明

图1为本发明一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法与测试平台的数据流回路；

图2为本发明针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法设计流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细说明。

以微纳三轴稳定卫星的姿控系统半物理仿真试验为例，来说明测试平台以及针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法。

如图1所示，给出了本发明的测试平台，其组成部分包括了直流稳压电源1、实时仿真目标机2、三轴速率转台3、三轴光纤陀螺仪4、太阳敏感器5、太阳仿真器6、姿态确定模块7、姿态控制模块8及反作用飞轮9；所述直流稳压电源1用于为三轴光纤陀螺仪4、太阳敏感器5、反作用飞轮9、姿态确定模块7以及姿态控制模块8提供工作电压；所述实时仿真目标机2接收反作用飞轮9输出的执行力矩信号，同步运算微纳卫星的动力学与运动学模型，解算出微纳卫星滚动轴、俯仰轴以及偏航轴的角速度与角度信息；所述三轴速率转台3作为卫星的运动仿真器，可以提供与微纳卫星在轨时类似或等价的运动，它受实时仿真目标机2的控制，模拟了微纳卫星的在轨运动；所述三轴光纤陀螺仪4与太阳敏感器5固定安装在三轴速率转台3的台面上，三轴光纤陀螺仪4敏感三轴速率转台3的角速度，太阳敏感器5敏感太阳方位，为陀螺仪提供量测信息；所述太阳仿真器6是在试验条件下对太阳特征进行仿真，为太阳敏感器提供模拟太阳方位；所述姿态确定模块7实时运行针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法，对三轴光纤陀螺仪4与太阳敏感器5测量的姿态信息进行滤波与解算，包括了数字运算单元71、RS422/232通信单元72、电源管理单元73、复位电路74、扩展备用I/O口75、存储器76以及时钟单元77，其中RS422/232通信单元72、电源管理单元73、复位电路74、扩展备用I/O口75和存储器76都与数字运算单元71相连，数字运算单元71是姿态确定模块7的运算核心，RS422/232通信单元72是姿态确定模块7的输入输出端，接受三轴陀螺仪4与太阳敏感器5实测姿态信息，输出滤波后的姿态信息，电源管理单元73负责供电，复位电路74可恢复数字运算单元71的初始状态，扩展备用I/O口75提供可扩展的输入输出端口，存储器76存储数字运算单元71的程序与数据，时钟单元77为数字运算单元71提供时钟频率；所述姿态控制模块8运算姿态控制方法并解算出力矩指令，为反作用飞轮9提供力矩控制指令，包括了数字处理单元81、RS422/232串口82、电源83、复位84、备用串口85、存储单元86及晶振87，其中RS422/232串口82、电源83、复位84、备用串口85、存储单元86都与数字处理单元81相连，数字处理单元81是姿态控制模块8的运算核心，RS422/232串口82是姿态控制模块8的输入输出端，接受姿态确定模块7产生的滤波后姿态信息，输出指令力矩信号给反作用飞轮9，电源83负责供电，复位84可恢复数字处理单元81的初始状态，备用串口85提供可扩展的输入输出端口，存储单元86存储数字处理单元81的程序与数据，晶振87为数字处理单元81提供时钟频率；所述反作用飞轮9作为卫星的执行机构，在接收力矩控制指令后，将输出力矩信号传送给实时仿真目标机2。

该测试平台的数据流回路如下：微纳卫星的期望姿态通过姿态控制模块8的RS422/232串口82导入系统回路，该期望姿态信号通过与姿态确定模块7滤波后的姿态信息进行比较，得到偏差信号；将此偏差信号传递给姿态控制模块8，该模块中的姿态控制算法解算出指令力矩信号，该信号经RS422/232串口82传送至反作用飞轮9；反作用飞轮9在接收指令力矩信号后输出执行力矩信号，执行力矩信号通过RS422/232串行数据通信接口传入实时仿真目标机2中的飞行器姿态动力学仿真机21与飞行器姿态运动学仿真机22；飞行器姿态动力学仿真机21与飞行器姿态运动学仿真机22分别运算微纳卫星姿态动力学与运动学模块，得到微纳卫星转动角速度，该转动角速度经RS422/232串行数据通信接口传送至三轴速率转台3；三轴速率转台3受微纳卫星转动角速度驱动而转动，装配在三轴速率转台3上的三轴光纤陀螺仪4以及太阳敏感器5将敏感到的姿态信息经RS422/232串行数据通信接口传递给姿态确定模块7；姿态确定模块7中的精细滤波方法实时运算并将由精细滤波方法得到的姿态信息与期望姿态作比较后获得新的偏差信号，形成了测试平台的数据流回路。

如图2所示，给出了一种针对三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的精细滤波方法是一种递推算法，该方法的滤波周期包括以下步骤：首先构建含有三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程，其次针对三轴光纤陀螺仪的随机游走噪声设计随机游走噪声估计器，然后构造微纳卫星姿态滤波器，最后结合状态估计误差方程和随机游走噪声估计误差方程求取随机游走噪声估计器增益与滤波器增益，在补偿随机游走噪声的基础上进一步抑制高斯白噪声，具体步骤如下：

第一步：设计含三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程；

状态方程含三轴光纤陀螺仪随机游走噪声与高斯白噪声，其状态变量是用四元数形式表示的微纳卫星姿态角；太阳敏感器的量测方程为含有三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的状态方程提供修正信息，状态方程与量测方程为Σ₁：

其中，t表示时间，x(t)＝[q₀(t) q₁(t) q₂(t) q₃(t)]^T为四元数形式表示的微纳卫星姿态角；为x(t)的一阶微分；n(t)＝[n_x(t) n_y(t) n_z(t)]^T为三轴光纤陀螺仪的随机游走噪声；w(t)＝[δ₀(t) δ₁(t) δ₂(t) δ₃(t)]^T为四元数形式表示的三轴光纤陀螺仪高斯白噪声；y(t)＝[y₀(t) y₁(t) y₂(t) y₃(t)]^T为四元数形式表示的太阳敏感器测得的输出变量，v(t)＝[v₀(t) v₁(t) v₂(t) v₃(t)]^T为四元数形式表示的太阳敏感器高斯白噪声；矩阵C为量测矩阵，是四阶单位阵，系统状态矩阵A(t)为随机游走噪声系数矩阵B(t)为

w_x(t)、w_y(t)、w_z(t)分别为微纳卫星相对轨道坐标系的滚动轴角速率、俯仰轴角速率及偏航轴角速率；

三轴光纤陀螺仪连续型随机游走噪声满足数学模型：

式中为n(t)的一阶微分，w₁(t)＝[σ_x(t) σ_y(t) σ_z(t)]^T为三轴光纤陀螺仪高斯白噪声；

将含有三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程Σ₁离散化，可以得到如下模型Σ₂：

其中x(k+1)为k+1时刻以四元数形式表示的状态变量，x(k)为k时刻以四元数形式表示的状态变量，n(k)为k时刻的三轴光纤陀螺仪随机游走噪声，w(k)为k时刻以四元数形式表示的三轴光纤陀螺仪高斯白噪声，y(k)为k时刻以四元数形式表示的太阳敏感器输出变量，v(k)为k时刻以四元数形式表示的太阳敏感器高斯白噪声，式中A(k)为k时刻的系统状态矩阵，B(k)为k时刻的随机游走噪声系数矩阵，I为单位阵，T为采样时间；

将三轴光纤陀螺仪连续型随机游走噪声的数学模型离散化为：

n(k+1)＝n(k)+w₁(k)

式中n(k+1)为k+1时刻的三轴光纤陀螺仪随机游走噪声，w₁(k)为k时刻的三轴光纤陀螺仪高斯白噪声；

第二步：设计随机游走噪声估计器估计陀螺仪随机游走噪声；

对于上述陀螺仪的随机游走噪声，设计随机游走噪声估计器，构建的估计器模型如下：

式中为k+1时刻的随机游走噪声估计值，为k时刻的随机游走噪声估计值，K(k)为k时刻的估计器增益，为k时刻的太阳敏感器输出变量估计值，由公式求得，而由第三步k-1时刻的微纳卫星姿态滤波器递推得到；该模型给出了随机游走噪声估计值的递推方法，k+1时刻的随机游走噪声估计值由k时刻的随机游走噪声估计值递推更新得到，初始随机游走噪声估计值可设为

第三步：构造抵消三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的微纳卫星姿态滤波器；

式中为k+1时刻的状态变量估计值，为k时刻的状态变量估计值，L(k)为k时刻的微纳卫星姿态滤波器增益；该微纳卫星姿态滤波器模型给出了状态变量估计值的递推方法，k+1时刻的状态变量估计值由k时刻的状态变量估计值递推更新得到，初始状态估计值可设为

第四步：结合状态估计误差方程和随机游走噪声估计误差方程，求解估计器增益与滤波器增益；

令与通过将含三轴光纤陀螺仪随机游走噪声的离散化状态方程与微纳卫星姿态滤波器作差得到状态估计误差方程，将随机游走噪声离散化模型与随机游走噪声估计器作差得到随机游走噪声估计误差模型，如下式Σ₃：

可以写成如下形式：

利用MATLAB中的LMI工具箱求取随机游走噪声估计器增益K(k)与微纳卫星姿态滤波器增益L(k)，使得状态估计误差与随机游走噪声估计误差均能收敛。

第五步：判断终止条件，若满足，则滤波方法运行结束，若不满足，则循环调用；

终止条件为滤波方法的总运行时间，当该方法运行时间没有达到总运行时间，则更新时间，以下一个离散时刻k+1代入第一步，循环调用该滤波算法；若满足终止条件，则退出该方法。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (2)

1.一种针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波测试平台，其特征在于：测试平台包括直流稳压电源(1)、实时仿真目标机(2)、三轴速率转台(3)、三轴陀螺仪(4)、太阳敏感器(5)、太阳仿真器(6)、姿态确定模块(7)、姿态控制模块(8)以及反作用飞轮(9)；所述直流稳压电源(1)用于为三轴陀螺仪(4)、太阳敏感器(5)、姿态确定模块(7)、姿态控制模块(8)以及反作用飞轮(9)提供工作电压；所述实时仿真目标机(2)包括飞行器姿态动力学仿真机(21)与飞行器姿态运动学仿真机(22)，分别实时运算飞行器的姿态动力学与运动学模型；所述三轴速率转台(3)是飞行器的运动仿真器，用于模拟飞行器的姿态运动；所述三轴陀螺仪(4)是角速度姿态信息敏感器，敏感三轴速率转台的角速度；所述太阳敏感器(5)通过敏感太阳光方位而获得飞行器姿态信息；所述太阳仿真器(6)为太阳敏感器(5)提供模拟太阳方位；所述姿态确定模块(7)实时运行精细滤波方法，对三轴陀螺仪(4)与太阳敏感器(5)测量得到的姿态信息进行实时滤波与解算，该模块包括数字运算单元(71)、RS422/232通信单元(72)、电源管理单元(73)、复位电路(74)、扩展备用I/O口(75)、存储器(76)以及时钟单元(77)，其中RS422/232通信单元(72)、电源管理单元(73)、复位电路(74)、扩展备用I/O口(75)和存储器(76)都与数字运算单元(71)相连，数字运算单元(71)是姿态确定模块(7)的运算核心，RS422/232通信单元(72)是姿态确定模块(7)的输入输出端，接受三轴陀螺仪(4)与太阳敏感器(5)实测姿态信息，输出滤波后的姿态信息，电源管理单元(73)负责供电，复位电路(74)可恢复数字运算单元(71)的初始状态，扩展备用I/O口(75)提供可扩展的输入输出端口，存储器(76)存储数字运算单元(71)的程序与数据，时钟单元(77)为数字运算单元(71)提供时钟频率；所述姿态控制模块(8)运算姿态控制方法并解算出力矩指令，为反作用飞轮(9)提供力矩控制指令，包括了数字处理单元(81)、RS422/232串口(82)、电源(83)、复位(84)、备用串口(85)、存储单元(86)及晶振(87)，其中RS422/232串口(82)、电源(83)、复位(84)、备用串口(85)、存储单元(86)都与数字处理单元(81)相连，数字处理单元(81)是姿态控制模块(8)的运算核心，RS422/232串口(82)是姿态控制模块(8)的输入输出端，接受姿态确定模块(7)产生的滤波后姿态信息，输出指令力矩信号给反作用飞轮(9)，电源(83)负责供电，复位(84)可恢复数字处理单元(81)的初始状态，备用串口(85)提供可扩展的输入输出端口，存储单元(86)存储数字处理单元(81)的程序与数据，晶振(87)为数字处理单元(81)提供时钟频率；所述反作用飞轮(9)作为姿控系统的执行机构，在接收力矩控制指令后，将输出力矩信号传给实时仿真目标机(2)；测试平台的数据流回路如下：飞行器的期望姿态信号通过姿态控制模块(8)的RS422/232串口(82)导入系统回路，该期望姿态信号通过与姿态确定模块(7)滤波后的姿态信息进行比较，得到偏差信号；将此偏差信号传递给姿态控制模块(8)，该模块中的姿态控制算法解算出指令力矩信号，该信号经RS422/232串口(82)传送至反作用飞轮(9)；反作用飞轮(9)在接收指令力矩信号后输出执行力矩信号，执行力矩信号通过RS422/232串行数据通信接口传入实时仿真目标机(2)中的飞行器姿态动力学仿真机(21)与飞行器姿态运动学仿真机(22)；飞行器姿态动力学仿真机(21)与飞行器姿态运动学仿真机(22)分别运算飞行器姿态动力学与运动学模块，得到飞行器转动角速度，该飞行器转动角速度经RS422/232串行数据通信接口传送至三轴速率转台(3)；三轴速率转台(3)受飞行器转动角速度驱动而转动，装配在三轴速率转台(3)上的三轴陀螺仪(4)以及太阳敏感器(5)将敏感到的姿态信息经RS422/232串行数据通信接口传递给姿态确定模块(7)；姿态确定模块(7)中的精细滤波方法实时运算并将由精细滤波方法得到的姿态信息与期望姿态作比较后获得新的偏差信号，形成了测试平台的数据流回路。

2.采用权利要求1所述的针对陀螺仪随机游走噪声的精细滤波测试平台，实现的精细滤波方法，其特征在于：所述精细滤波方法是一种递推算法，该方法的滤波周期包括以下步骤：首先构建含有陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程，其次针对陀螺仪的随机游走噪声设计随机游走噪声估计器，然后构造飞行器姿态滤波器，最后结合状态估计误差方程和随机游走噪声估计误差方程求取随机游走噪声估计器增益与滤波器增益，在补偿随机游走噪声的基础上进一步抑制高斯白噪声，具体步骤如下：

第一步：设计含陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程；

状态方程含陀螺仪随机游走噪声与高斯白噪声，其状态变量是用四元数形式表示的飞行器姿态角；太阳敏感器的量测方程为含有陀螺仪随机游走噪声的状态方程提供修正信息，状态方程与量测方程为Σ₁：

${\mathrm{\Σ}}_1:\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{x}\left(t\right)=A\left(t\right)x\left(t\right)+B\left(t\right)n\left(t\right)+w\left(t\right)\\ y\left(t\right)=Cx\left(t\right)+v\left(t\right)\end{array}\right.$

其中，t表示时间，x(t)＝[q₀(t) q₁(t) q₂(t) q₃(t)]^T为四元数形式表示的飞行器姿态角；为x(t)的一阶微分；n(t)＝[n_x(t) n_y(t) n_z(t)]^T为三轴陀螺仪的随机游走噪声；w(t)＝[δ₀(t) δ₁(t) δ₂(t) δ₃(t)]^T为四元数形式表示的陀螺仪高斯白噪声；y(t)＝[y₀(t)y₁(t) y₂(t) y₃(t)]^T为四元数形式表示的太阳敏感器测得的输出变量，v(t)＝[v₀(t) v₁(t) v₂(t) v₃(t)]^T为四元数形式表示的太阳敏感器高斯白噪声；矩阵C为量测矩阵，是四阶单位阵，系统状态矩阵A(t)为随机游走噪声系数矩阵B(t)为

w_x(t)、w_y(t)、w_z(t)分别为飞行器相对轨道坐标系的滚动轴角速率、俯仰轴角速率及偏航轴角速率；

陀螺仪连续型随机游走噪声满足数学模型：

$\stackrel{\·}{n}\left(t\right)=w_1\left(t\right)$

式中为n(t)的一阶微分，w₁(t)＝[σ_x(t) σ_y(t) σ_z(t)]^T为三轴陀螺仪高斯白噪声；

将含有陀螺仪随机游走噪声的状态方程与太阳敏感器的量测方程Σ₁离散化，可以得到如下模型Σ₂：

${\mathrm{\Σ}}_2:\left\{\begin{array}{c}x(k+1)=\stackrel{\‾}{A}\left(k\right)x\left(k\right)+\stackrel{\‾}{B}\left(k\right)n\left(k\right)+w\left(k\right)\\ y\left(k\right)=Cx\left(k\right)+v\left(k\right)\end{array}\right.$

其中x(k+1)为k+1时刻以四元数形式表示的状态变量，x(k)为k时刻以四元数形式表示的状态变量，n(k)为k时刻的陀螺仪随机游走噪声，w(k)为k时刻以四元数形式表示的陀螺仪高斯白噪声，y(k)为k时刻以四元数形式表示的太阳敏感器输出变量，v(k)为k时刻以四元数形式表示的太阳敏感器高斯白噪声，式中 A(k)为k时刻的系统状态矩阵，B(k)为k时刻的随机游走噪声系数矩阵，I为单位阵，T为采样时间；

将陀螺仪连续型随机游走噪声的数学模型离散化为：

n(k+1)＝n(k)+w₁(k)

式中n(k+1)为k+1时刻的陀螺仪随机游走噪声，w₁(k)为k时刻的三轴陀螺仪高斯白噪声；

第二步：设计随机游走噪声估计器估计陀螺仪随机游走噪声；

对于上述陀螺仪的随机游走噪声，设计随机游走噪声估计器，构建的估计器模型如下：

式中为k+1时刻的随机游走噪声估计值，为k时刻的随机游走噪声估计值，K(k)为k时刻的估计器增益，为k时刻的太阳敏感器输出变量估计值，由公式求得，而由第三步k-1时刻的飞行器姿态滤波器递推得到；该模型给出了随机游走噪声估计值的递推方法，k+1时刻的随机游走噪声估计值由k时刻的随机游走噪声估计值递推更新得到，初始随机游走噪声估计值可设为第三步：构造抵消陀螺仪随机游走噪声的飞行器姿态滤波器；

式中为k+1时刻的状态变量估计值，为k时刻的状态变量估计值，L(k)为k时刻的飞行器姿态滤波器增益；该飞行器姿态滤波器模型给出了状态变量估计值的递推方法，k+1时刻的状态变量估计值由k时刻的状态变量估计值递推更新得到，初始状态估计值可设为

第四步：结合状态估计误差方程和随机游走噪声估计误差方程，求解估计器增益与滤波器增益；

令与通过将含陀螺仪随机游走噪声的离散化状态方程与飞行器姿态滤波器作差得到状态估计误差方程，将随机游走噪声离散化模型与随机游走噪声估计器作差得到随机游走噪声估计误差模型，如下式Σ₃：

${\mathrm{\Σ}}_3:\left\{\begin{array}{c}\tilde{x}(k+1)=\stackrel{\‾}{A}\left(k\right)\tilde{x}\left(k\right)+\stackrel{\‾}{B}\left(k\right)\tilde{n}\left(k\right)-L\left(k\right)C\tilde{x}\left(k\right)-L\left(k\right)v\left(k\right)+w\left(k\right)\\ \tilde{n}(k+1)=\tilde{n}\left(k\right)-K\left(k\right)C\tilde{x}\left(k\right)-K\left(k\right)v\left(k\right)\end{array}\right.$

可以写成如下形式：

$\left[\begin{array}{c}\tilde{x}(k+1)\\ \tilde{n}(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\stackrel{\‾}{A}\left(k\right)-L\left(k\right)C& \stackrel{\‾}{B}\left(k\right)\\ -K\left(k\right)C& I\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\tilde{x}\left(k\right)\\ \tilde{n}\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}I& -L\left(k\right)\\ 0& -K\left(k\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}w\left(k\right)\\ v\left(k\right)\end{array}\right]$

利用MATLAB中的LMI工具箱求取随机游走噪声估计器增益K(k)与飞行器姿态滤波器增益L(k)，使得状态估计误差与随机游走噪声估计误差均能收敛；

第五步：判断终止条件，若满足，则滤波方法运行结束，若不满足，则循环调用；

终止条件为滤波方法的总运行时间，当该方法运行时间没有达到总运行时间，则更新时间，以下一个离散时刻k+1代入第一步，循环调用该滤波算法；若满足终止条件，则退出该方法。