CN106017509A - 一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与测试平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与测试平台，平台包括试验主控模块、姿态控制模块、执行机构模拟器、实时仿真目标机、三轴速率转台、敏感器模块、姿态确定模块以及干扰注入模块；所述的测试平台是一类通用化测试平台，能够通过干扰注入模块完成不同类型干扰噪声注入，此外能够在线选择姿态确定模块中姿态确定算法类别，完成不同类型抗干扰姿态姿态确定算法滤波性能的对比分析；所述抗干扰姿态确定方法，能够有效解决由于敏感器模块存在的陀螺仪一阶马尔科夫噪声、载体振动谐波噪声以及高斯白噪声等多源噪声带来的姿态确定精度下降的问题；本发明适用于航空航天领域的地面仿真验证，可应用于航天器姿态确定系统的高精度姿态与位置测量。

Description

一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与测试平台

技术领域

本发明涉及一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与测试平台及测试方法，所涉及的平台是一种通用化的测试平台，能够提供不同类型的干扰，并能为不同类型抗干扰姿态确定方法提供测试对比分析平台；所涉及的抗干扰姿态确定方法能够对航天器姿态确定系统遭受的多源干扰进行干扰补偿和抑制，能够有效的提高姿态确定精度。本发明属于航天器的高精度姿态确定领域。

背景技术

卫星、航天飞机等航天器在整个任务周期内，都需要获知精确的姿态信息，继而才能够完成高精度的姿态控制，从而能够顺利完成指定任务。从人类1957年首颗航天器发射升空以来，研究者对于航天器的姿态确定系统的重要组成部分敏感器展开了卓有成效的研究工作，期望不断提升敏感器的精度来提高姿态确定系统的精度，但是随着任务以及材料和科技水平所限，敏感器的精度并不能一直得到提升。此外敏感器的精度不仅仅受自身的限制，同时还会受到搭载敏感器的航天器的影响，此部分影响并不能在敏感器设计过程中给与除去，因此广大的研究者针对姿态确定算法开展了研究。传统的Kalman滤波逐渐成为绝大多数航天器姿态确定算法的核心部分。在航天器系统仅仅受到高斯白噪声影响时，Kalman滤波能够很有效的完成姿态确定的目标，但是航天器系统工作环境恶劣，导致航天器系统会受到多来源的外部扰动，会给姿态确定系统敏感器都带来多类型的噪声级扰动，卡尔曼滤波的精度将会受到极大的影响，甚至导致发散现象，将会极大的影响姿态确定系统正常工作，甚至影响到整个航天器的工作寿命。专利ZL200910086896.9提出了一种复合分层抗干扰滤波器，从理论上对多源干扰系统开展了滤波理论研究，但是存在非线性项无法离散化，所研究算法无法为工程所实用，此外对于干扰的处理，仅仅从理论分析角度分类为外部有模型、随机干扰、能量有界干扰等，并没有从实际敏感器系统存在的实际干扰一阶马尔科夫噪声、高斯白噪声和载体振动谐波噪声等实际系统噪声，该专利只针对一类外部模型干扰采用干扰补偿，其余的直接采用鲁棒H_∞和保成本的滤波器直接抑制，从根源上忽略了剩余部分噪声的可补偿性，并没有做到对干扰知己知彼，对症下药，从根源上会损失一部分滤波精度；

姿态控制系统测试平台已经在航天器研制过程中得到了广泛应用，国内外多家机构均研制出了姿态控制系统测试平台，但现有的姿态控制系统通常针对特定任务型号的航天器而研制，未见专用于研究姿态确定系统方法性能的测试平台，更无法用于多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法的测试、分析与评估。专利201610196202.7和201610195891.X都初步提出了搭建一套针对姿态确定系统的测试平台，但是存在的共性问题是除了由敏感器自身带来的量测噪声外，无法模拟由于外部载体环境振动等带来的影响，无法完全模拟姿态确定系统所遭受的噪声，此外该专利在开展多类姿态确定算法测试对比分析时，一次开机过程只能验证一类方法，无法在线切换姿态确定方法，也无法在线进行测试数据的传输存储以及测试对比分析。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种结构简单、通用性强的姿态确定测试平台及测试方法，用于各类姿态确定算法测试对比分析，此外提供了一种针对航天器系统实际存在的一阶马尔科夫噪声、谐波噪声以及白噪声等多源干扰的抗干扰姿态确定方法，能够直接工程化实用，且能够有效提高航天器姿态确定系统的精度。

本发明的技术解决方案是：一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定测试平台：包括试验主控模块、姿态控制模块、执行机构模拟器、实时仿真目标机、三轴速率转台、敏感器模块、姿态确定模块以及干扰注入模块；其中试验主控模块主要包括试验主控计算机单元、无线通讯单元以及数据存储测试对比分析单元；其中试验主控计算机单元主要用于完成测试平台控制指令、测试数据的发送与接收控制，无线通讯单元主要用于完成与姿态确定模块和干扰注入模块进行通讯，完成控制指令和数据信息的交换，数据存储测试对比分析单元主要用于完成姿态确定模块滤波数据的存储、测试以及对比工作；姿态控制模块用于运行姿态控制算法，在本发明中姿态控制模块主要运行常规控制算法，为姿态确定算法的抗干扰能力对比提供统一的参照；执行机构模拟器主要包括喷气电模拟器和飞轮电模拟器，通过电模拟器来取代实物，降低设计成本，也能够为姿态确定算法的抗干扰能力提供相同的试验条件；实时仿真目标机包括航天器姿态动力学仿真机和航天器姿态运动学仿真机，分别用于实现航天器本体的姿态动力学与运动学的实时模拟；三轴速率转台根据接收到的姿态参数进行运动进而带动敏感器模块运转；敏感器模块主要包括三轴陀螺仪、恒星敏感器及恒星仿真器，恒星仿真器用于实现地面测试对比环境下模拟恒星的功能，三轴陀螺仪和恒星敏感器联合作用，用于实时感知当前时刻航天器实际姿态信息；姿态确定模块包括姿态确定解算单元和无线传输单元，其中姿态确定解算单元用于解算姿态确定算法，姿态确定解算单元同时包括多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与其他各类已知存在的姿态确定算法，，其中包含的其他已知存在的姿态确定算法主要包括卡尔曼滤波算法，例子滤波算法等，根据算法切换指令选择相应姿态确定算法进行解算，无线传输单元用于完成与试验主控模块的通讯，完成算法切换控制指令和实时数据的传输；干扰注入模块包括无线收发单元和干扰模拟器，干扰模拟器主要用于产生本体振动的干扰信号，无线收发单元主要用于接收来自试验主控模块的干扰注入指令并同时将干扰模拟器产生的干扰信号传输至三轴速率转台；本测试平台中试验主控模块和恒星仿真器作为独立终端，放置在固定位置，而姿态控制模块、执行机构模拟器、实时仿真目标机、敏感器模块中的三轴陀螺仪、恒星敏感器、姿态确定模块以及干扰注入模块均放置在三轴速率转台的台面上，试验主控模块与三轴速率转台台面各个部分采用无线通讯的方式进行通讯。

作为一个完整的航天器姿态控制系统回路，在不考虑试验主控模块和干扰注入模块影响时，首先实时仿真目标机中的航天器姿态动力学仿真机和航天器姿态运动学仿真机在初始条件下开始运行，解算一组姿态信息，传输至三轴速率转台，三轴速率转台开始按照接收到的姿态信息进行运动，从而影响搭载在三轴速率转台上的敏感器模块，敏感器模块通过实时感知当前的姿态信息，并传输至姿态确定模块实时运行姿态确定算法对敏感器模块实测的姿态信息进行解算，并将解算后信息与期望姿态信息进行对比，产生的偏差信号传输至姿态控制模块，姿态控制模块实时解算出最新的控制力矩指令，并将指令力矩信号传输至执行机构模拟器中，执行机构模拟器中飞轮模拟器和喷气模拟器进行运转，产生执行力矩信号传输至实时仿真目标机，完成一次航天器姿态控制系统回路的运转；在此回路的基础上，试验主控模块通过试验主控计算机单元实时生成干扰注入指令控制干扰注入模块，干扰注入模块中的无线收发单元接收到干扰注入指令后，通过干扰模拟器产生干扰信号，并进一步通过无线收发单元向三轴速率转台施加航天器平台系统振动干扰信号，从而直接影响安置在三轴速率转台上的敏感器模块，从而实现多源干扰的模拟，为姿态确定算法提供实际干扰来源；同时试验主控模块通过无线通讯单元将试验主控计算机单元的姿态确定算法切换控制指令发送至姿态确定模块，姿态确定模块中无线传输单元在接收到来自试验主控模块的控制指令后，确定姿态确定解算单元当前运行算法的类别，通过不同指令运行不同的姿态确定算法，并通过无线传输单元实时传输解算后姿态数据信息至试验主控模块中，并通过数据存储测试对比分析单元完成数据存储，以及多类姿态确定算法作用下滤波效果对比，完成姿态确定算法评估；在姿态确定模块接收到试验主控模块的姿态确定算法切换指令后，整个平台会恢复到初始状态，从而确保了各类姿态确定算法都能够在相同的初始条件开始运行，从而保证测试对比结果的有效性。

一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，是一类工程可实用的离散系统的抗干扰姿态确定方法，包括以下步骤：首先构建含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声、载体振动干扰的航天器系统状态方程与恒星敏感器的量测方程，其次针对陀螺仪的一阶马尔科夫噪声设计一阶马尔科夫噪声估计器，针对航天器本体振动带来的谐波噪声设计谐波噪声估计器，然后构造航天器姿态滤波器，最后结合状态估计误差方程、一阶马尔科夫噪声估计误差方程以及谐波噪声估计误差方程求取一阶马尔科夫噪声估计器增益、谐波噪声估计器增益以及滤波器增益，在补偿一阶马尔科夫噪声和谐波噪声的基础上进一步抑制高斯白噪声，具体实施步骤如下：

第一步：设计含陀螺仪一阶马尔科夫噪声和航天器本体振动带来的谐波噪声的状态方程与星敏感器的量测方程；

状态方程含陀螺仪一阶马尔科夫噪声、谐波振动噪声和高斯白噪声；恒星敏感器的量测方程为含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声的状态方程提供修正信息，其中一阶马尔科夫噪声，其描述形式如下：

w₁(k+1)＝Ww₁(k)+n(k)

其中，k表示当前时刻，n(k)为高斯零均值不相关白噪声；w₁(k)为k时刻敏感器内部的一阶马尔科夫噪声，w₁(k+1)为k+1时刻敏感器内部的一阶马尔科夫噪声；τ_i(i＝1,2,3)为一阶马尔科夫过程的相关时间；

进一步，考虑航天器本体振动从而导致陀螺仪遭受到谐波噪声影响，描述为如下形式：

d₁(k)＝Msin(f_sk)

其中d₁(k)为当前时刻陀螺仪受到的谐波噪声，M为谐波噪声的幅值，f_s为谐波噪声角频率；在此基础上，将谐波噪声改写为状态空间表达形式：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_2(k+1)=W_s{w}_2\left(k\right)\\ d_1\left(k\right)=V_s{w}_2\left(k\right)\end{array}\right.$

式中，w₂(k)＝[w₂₁(k)w₂₂(k)]，其中，w₂₁(k)＝d₁(k)，w₂₂(k)＝w₂₁(k+1)，w₂₁(k)为k时刻陀螺仪受到的谐波噪声，w₂₁(k)为k+1时刻陀螺仪受到的谐波噪声，w₂(k)为当前k时刻及下一时刻陀螺仪受到的谐波噪声组成的谐波噪声联合矩阵；

综合考虑敏感器系统中存在的高斯白噪声、一阶马尔科夫噪声级航天器本体振动带来的谐波噪声，建立系统的状态方程，其表现形式如下：

x(k+1)＝Ax(k)+n(k)+w₁(k)+w₂(k)

系统量测方程采用恒星敏感器测量矢量，恒星敏感器测量恒星的观测矢量在空间飞行器坐标系中的方向以及恒星亮度，通过查阅比对星历表中数据，从而得到所观测恒星在惯性坐标系中的位置，量测方程表现形式如下：

y(k)＝Cx(k)+v(k)

其中y(k)为k时刻的恒星敏感器的量测输出，C为系数已知矩阵，v(k)为高斯零均值不相关白噪声；

第二步：设计一阶马尔科夫噪声估计器和谐波噪声估计器

在完成系统状态方程和量测方程建立基础上，针对陀螺仪内部的一阶马尔科夫噪声，设计形式如下：

${\hat{w}}_1(k+1)=W{\hat{w}}_1\left(k\right)+K_1\[y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right)\]$

其中为一阶马尔科夫噪声w₁(k)的估计值，K₁为一阶马尔科夫噪声估计器增益；

进一步，针对载体振动带来的谐波噪声，设计如下的谐波噪声估计器：

${\hat{w}}_2(k+1)=W_s{\hat{w}}_2\left(k\right)+K_2\[y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right)\]$

其中为谐波噪声联合矩阵w₂(k)的估计值，从而可以得出陀螺仪受到的谐波噪声，K₂为谐波噪声估计器增益；

第三步，设计航天器姿态系统滤波器

在完成一阶马尔科夫噪声和谐波噪声估计的基础上，通过联立系统状态方程，设计航天器姿态系统滤波器，具体形式如下：

${\mathrm{\Σ}}_1:\left\{\begin{array}{c}\hat{x}(k+1)=A\hat{x}\left(t\right)+L(y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right))+{\hat{w}}_1\left(k\right)+{\hat{w}}_2\left(k\right)\\ \hat{y}\left(k\right)=C\hat{x}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，为状态变量x(k)的估计值，为量测变量y(k)的估计值，K₁、K₂为待求的估计器增益阵，L为待求的滤波器增益阵；

第四步，求解一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及航天器姿态系统滤波器增益

通过将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与航天器姿态系统滤波器进行联合考虑，因此首先将系统状态方程与两侧方程进行扩维，改写为如下形式：

${\mathrm{\Σ}}_2:\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}x(k+1)\\ w_1(k+1)\\ w_2(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& I& I\\ 0& W& 0\\ 0& 0& W_s\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\left(k\right)\\ w_1\left(k\right)\\ w_2\left(k\right)\end{array}\right]+n\left(t\right)\\ \left[\begin{array}{c}y\left(k\right)\\ y_1\left(k\right)\\ y_2\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}B& 0& 0\\ 0& 0& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\left(k\right)\\ w_1\left(k\right)\\ w_2\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}v\left(t\right)\\ 0\\ 0\end{array}\right]\end{array}\right.$

式中y₁(k)和y₂(k)为引入的辅助变量，其值为0；

进一步地，将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与航天器姿态系统滤波器方程合并，具体表达式如下：

${\mathrm{\Σ}}_3:\left[\begin{array}{c}\hat{x}(k+1)\\ {\hat{w}}_m(k+1)\\ {\hat{w}}_s(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& I& I\\ 0& W& 0\\ 0& 0& W_s\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\hat{x}\left(k\right)\\ {\hat{w}}_1\left(k\right)\\ {\hat{w}}_2\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}L\\ K_1\\ K_2\end{array}\right]\left(y\right(t)-\hat{y}(t\left)\right)$

从Σ₂式和Σ₃式可以看出，在将原系统状态，一阶马尔科夫噪声和量测噪声作为扩维后的新系统状态时，[L K₁ K₂]^T可以视为维数扩展后的新系统状态方程与量测方程的Kalman滤波增益，进一步将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及航天器姿态系统滤波器增益的求解问题转化为扩维后新系统的Kalman滤波增益求解问题，应用常规Kalman滤波方法进行迭代计算，即可获得一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及航天器姿态系统滤波器增益，完成多源干扰环境下抗干扰姿态确定。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明中涉及的一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定测试平台，该平台通过引入试验主控模块、干扰模拟模块，能够在地面条件下提供从敏感器内部噪声到外部噪声的多源噪声模拟，能够为抗干扰姿态确定方法的测试对比提供更全面更真实的测试平台。本发明设计的测试平台还提供了一个多类别姿态确定算法滤波性能对比测试分析的功能，完善了现有航天器平台缺乏通用性、普适性和完备性的缺点，此外不同算法的切换以及测试数据的对比都采用无线的方式，保障了地面测试人员的安全并减少了实验的繁杂程度。

(2)本发明中涉及的一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，从航天器姿态确定系统遭受的一阶马尔科夫噪声、载体振动谐波噪声以及高斯白噪声等实际噪声入手，针对一阶马尔科夫噪声和谐波噪声采取干扰估计和补偿，对于高斯白噪声采用最优的卡尔曼滤波设计，针对姿态确定系统的干扰做到了知己知彼，对症下药，一方面有效改善了传统Kalman算法的使用局限性，另一方面相比鲁棒H_∞和保成本滤波器，降低了保守性，能够有效提高姿态确定系统精度。

附图说明

图1为本发明一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定系统的结构框图；

图2为本发明一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法的流程图。

具体实施方式

以一类带大型挠性附件的高分辨率对地观测卫星为例，由于需要跟踪地面区域，需要动态机动从而会激发挠性附件振动，继而会导致航天器本体发生震动，从而会产生谐波噪声，但是在此期间，航天器为了保证跟踪的准确性，对姿态确定系统的精确性具有很高要求；

如图1所示，本发明测试平台的组成部分包括试验主控模块1、姿态控制模块2、执行机构模拟器3、实时仿真目标机4、三轴速率转台5、敏感器模块6、姿态确定模块7以及干扰注入模块8；其中试验主控模块1主要包括试验主控计算机单元11、无线通讯单元12以及数据存储测试对比分析单元；其中试验主控计算机单元11主要用于完成测试平台控制指令、测试数据的发送与接收控制，无线通讯单元12主要用于完成与姿态确定模块7和干扰注入模块8进行通讯，完成控制指令和数据信息的交换，数据存储测试对比分析单元13主要用于完成姿态确定模块滤波数据的存储、测试以及对比工作；姿态控制模块2用于运行姿态控制算法，在本发明中姿态控制模块2主要运行常规控制算法，为姿态确定算法的抗干扰能力对比提供统一的参照；执行机构模拟器3主要包括喷气电模拟器31和飞轮电模拟器32，通过电模拟器来取代实物，降低设计成本，也能够为姿态确定算法的抗干扰能力提供相同的试验条件；实时仿真目标机4包括卫星姿态动力学仿真及41和卫星姿态运动学仿真机42，分别用于实现卫星本体的姿态动力学与运动学的实时模拟；三轴速率转台5根据接收到的姿态参数进行运动进而带动敏感器模块6运转；敏感器模块6主要包括三轴陀螺仪61、恒星敏感器62及恒星仿真器63，恒星仿真器63用于实现地面测试对比环境下模拟恒星的功能，三轴陀螺仪61和恒星敏感器62联合作用，用于实时感知当前时刻卫星实际姿态信息；姿态确定模块7包括姿态确定解算单元71和无线传输单元72，其中姿态确定解算单元71用于解算姿态确定算法，姿态确定解算单元71同时包括多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与其他各类已知存在的姿态确定算法，其中包含的其他已知存在的姿态确定算法主要包括卡尔曼滤波算法，例子滤波算法等，根据算法切换指令选择相应姿态确定算法进行解算，无线传输单元72用于完成与试验主控模块1的通讯，完成算法切换控制指令和实时数据的传输；干扰注入模块8包括无线收发单元81和干扰模拟器82，干扰模拟器82主要用于产生本体振动的干扰信号，无线收发单元82主要用于接收来自试验主控模块的干扰注入指令并同时将干扰模拟器82产生的干扰信号传输至三轴速率转台5；本测试平台中试验主控模块1和恒星仿真器63作为独立终端，放置在固定位置，而姿态控制模块2、执行机构模拟器3、实时仿真目标机4、敏感器模块6中的三轴陀螺仪61、恒星敏感器62、姿态确定模块7以及干扰注入模块8均放置在三轴速率转台5的台面上，试验主控模块1与三轴速率转台5台面各个部分采用无线通讯的方式进行通讯；作为一个完整的卫星姿态控制系统回路，在不考虑试验主控模块1和干扰注入模块82影响时，首先实时仿真目标机4中的卫星姿态动力学仿真机41和卫星姿态运动学仿真机42在初始条件下开始运行，解算一组姿态信息，传输至三轴速率转台5，三轴速率转台5开始按照接收到的姿态信息进行运动，从而影响搭载在三轴速率转台5上的敏感器模块6，敏感器模块6通过实时感知当前的姿态信息，并传输至姿态确定模块7实时运行姿态确定算法对敏感器模块6实测的姿态信息进行解算，并将解算后信息与期望姿态信息进行对比，产生的偏差信号传输至姿态控制模块7，姿态控制模块7实时解算出最新的控制力矩指令，并将指令力矩信号传输至执行机构模拟器3中，执行机构模拟器3中飞轮模拟器32和喷气模拟器31进行运转，产生执行力矩信号传输至实时仿真目标机4，完成一次卫星姿态控制系统回路的运转；在此回路的基础上，试验主控模块1通过试验主控计算机单元11实时生成干扰注入指令控制干扰注入模块8，干扰注入模块8中的无线收发单元81接收到干扰注入指令后，通过干扰模拟器82产生干扰信号，并进一步通过无线收发单元81向三轴速率转台5施加卫星平台系统振动干扰信号，从而直接影响安置在三轴速率转台5上的敏感器模块6，从而实现多源干扰的模拟，为姿态确定算法提供实际干扰来源；同时试验主控模块1通过无线通讯单元12将试验主控计算机单元11的姿态确定算法切换控制指令发送至姿态确定模块7，姿态确定模块7中无线传输单元72在接收到来自试验主控模块1的控制指令后，确定姿态确定解算单元71当前运行算法的类别，通过不同指令运行不同的姿态确定算法，并通过无线传输单元72实时传输解算后姿态数据信息至试验主控模块1中，并通过数据存储测试对比分析单元13完成数据存储，以及多类姿态确定算法作用下滤波效果对比，完成姿态确定算法评估；在姿态确定模块7接收到试验主控模块1的姿态确定算法切换指令后，整个平台会恢复到初始位置，卫星参数会恢复初态，从而确保了各类姿态确定算法都能够在相同的初始条件开始运行，从而保证测试对比结果的有效性。

如图2所示，本发明是一类工程可实用的离散系统的抗干扰姿态确定方法，包括以下步骤：首先构建含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声、载体振动干扰的卫星系统状态方程与恒星敏感器的量测方程，其次针对陀螺仪的一阶马尔科夫噪声设计一阶马尔科夫噪声估计器，针对卫星本体振动带来的谐波噪声设计谐波噪声估计器，然后构造卫星姿态滤波器，最后结合状态估计误差方程、一阶马尔科夫噪声估计误差方程以及谐波噪声估计误差方程求取一阶马尔科夫噪声估计器增益、谐波噪声估计器增益以及滤波器增益，在补偿一阶马尔科夫噪声和谐波噪声的基础上进一步抑制高斯白噪声，具体实施步骤如下：

1、设计含陀螺仪一阶马尔科夫噪声和卫星本体振动带来的谐波噪声的状态方程与星敏感器的量测方程；

状态方程含陀螺仪一阶马尔科夫噪声、谐波振动噪声和高斯白噪声；恒星敏感器的量测方程为含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声的状态方程提供修正信息，其中一阶马尔科夫噪声，其描述形式如下：

w₁(k+1)＝Ww₁(k)+n(k)

其中，k表示当前时刻，n(k)为高斯零均值不相关白噪声；w₁(k)为k时刻敏感器内部的一阶马尔科夫噪声；w₁(k+1)为k+1时刻敏感器内部的一阶马尔科夫噪声；τ_i(i＝1,2,3)为一阶马尔科夫过程的相关时间；

进一步，考虑航天器本体振动从而导致陀螺仪遭受到谐波噪声影响，描述为如下形式：

d₁(k)＝Msin(f_sk)

其中d₁(k)为当前时刻陀螺仪受到的谐波噪声，M为谐波噪声的幅值，f_s为谐波噪声角频率；在此基础上，将谐波噪声改写为状态空间表达形式：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_2(k+1)=W_s{w}_2\left(k\right)\\ d_1\left(k\right)=V_s{w}_2\left(k\right)\end{array}\right.$

式中，w₂(k)＝[w₂₁(k)w₂₂(k)]，其中，w₂₁(k)＝d₁(k)，w₂₂(k)＝w₂₁(k+1)，w₂₁(k)为k时刻陀螺仪受到的谐波噪声，w₂₁(k)为k+1时刻陀螺仪受到的谐波噪声，w₂(k)为当前k时刻及下一时刻陀螺仪受到的谐波噪声组成的谐波噪声联合矩阵；

综合考虑敏感器系统中存在的高斯白噪声、一阶马尔科夫噪声级卫星本体振动带来的谐波噪声，建立系统的状态方程，其表现形式如下：

x(k+1)＝Ax(k)+n(k)+w₁(k)+w₂(k)

系统量测方程采用恒星敏感器测量矢量，恒星敏感器测量恒星的观测矢量在空间飞行器坐标系中的方向以及恒星亮度，通过查阅比对星历表中数据，从而得到所观测恒星在惯性坐标系中的位置，量测方程表现形式如下：

y(k)＝Cx(k)+v(k)

其中y(k)为k时刻的恒星敏感器的量测输出，C为系数已知矩阵，v(k)为高斯零均值不相关白噪声；

2、设计一阶马尔科夫噪声估计器和谐波噪声估计器

在完成系统状态方程和量测方程建立基础上，针对陀螺仪内部的一阶马尔科夫噪声，设计形式如下：

${\hat{w}}_1(k+1)=W{\hat{w}}_1\left(k\right)+K_1\[y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right)\]$

其中 ${\hat{w}}_1\left(k\right)$ 为一阶马尔科夫噪声w₁(k)的估计值，K₁为一阶马尔科夫噪声估计器增益；

进一步，针对载体振动带来的谐波噪声，设计如下的谐波噪声估计器：

${\hat{w}}_2(k+1)=W_s{\hat{w}}_2\left(k\right)+K_2\[y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right)\]$

其中为谐波噪声联合矩阵w₂(k)的估计值，从而可以得出陀螺仪受到的谐波噪声，K₂为谐波噪声估计器增益；

3、设计卫星姿态系统滤波器

在完成一阶马尔科夫噪声和谐波噪声估计的基础上，通过联立系统状态方程，设计卫星姿态系统滤波器，具体形式如下：

${\mathrm{\Σ}}_1:\left\{\begin{array}{c}\hat{x}(k+1)=A\hat{x}\left(t\right)+L(y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right))+{\hat{w}}_1\left(k\right)+{\hat{w}}_2\left(k\right)\\ \hat{y}\left(k\right)=C\hat{x}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，为状态变量x(k)的估计值，为量测变量y(k)的估计值，K₁、K₂为待求的估计器增益阵，L为待求的滤波器增益阵；

4、求解一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及卫星姿态系统滤波器增益

通过将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与卫星姿态系统滤波器进行联合考虑，因此首先将系统状态方程与两侧方程进行扩维，改写为如下形式：

${\mathrm{\Σ}}_2:\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}x(k+1)\\ w_1(k+1)\\ w_2(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& I& I\\ 0& W& 0\\ 0& 0& W_s\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\left(k\right)\\ w_1\left(k\right)\\ w_2\left(k\right)\end{array}\right]+n\left(t\right)\\ \left[\begin{array}{c}y\left(k\right)\\ y_1\left(k\right)\\ y_2\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}B& 0& 0\\ 0& 0& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\left(k\right)\\ w_1\left(k\right)\\ w_2\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}v\left(t\right)\\ 0\\ 0\end{array}\right]\end{array}\right.$

式中y₁(k)和y₂(k)为引入的辅助变量，其值为0；

进一步地，将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与卫星姿态系统滤波器方程合并，具体表达式如下：

${\mathrm{\Σ}}_3:\left[\begin{array}{c}\hat{x}(k+1)\\ {\hat{w}}_m(k+1)\\ {\hat{w}}_s(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& I& I\\ 0& W& 0\\ 0& 0& W_s\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\hat{x}\left(k\right)\\ {\hat{w}}_1\left(k\right)\\ {\hat{w}}_2\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}L\\ K_1\\ K_2\end{array}\right]\left(y\right(t)-\hat{y}(t\left)\right)$

从Σ₂式和Σ₃式可以看出，在将原系统状态，一阶马尔科夫噪声和量测噪声作为扩维后的新系统状态时，[L K₁ K₂]^T可以视为维数扩展后的新系统状态方程与量测方程的Kalman滤波增益，进一步将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及卫星姿态系统滤波器增益的求解问题转化为扩维后新系统的Kalman滤波增益求解问题，应用常规Kalman滤波方法进行迭代计算，即可获得一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及卫星姿态系统滤波器增益，完成多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法的设计；

在进行常规Kalman滤波算法求解增益时，因为是一种迭代计算方法，因此存在终止条件，终止条件为姿态确定算法的总运行时间，达到总运行时间即截止，若没有达到终止条件则继续进行迭代，每间隔一个单位时刻，将下一个时刻k+1的系统解算值代入第一步，循环迭代，直至达到截止时间。

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 (8)

1.一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，其特征在于步骤如下：

第一步，构建含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声、航天器本体振动带来的谐波噪声的状态方程与星敏感器的量测方程；

第二步，在第一步的基础上，针对陀螺仪内部的一阶马尔科夫噪声设计一阶马尔科夫噪声估计器；针对航天器本体振动带来的谐波噪声设计谐波噪声估计器；

第三步，在完成一阶马尔科夫噪声估计器和谐波噪声估计器的基础上，通过联立第一步的状态方程，构造航天器姿态系统滤波器；

第四步，通过将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与航天器姿态系统滤波器进行联合求取一阶马尔科夫噪声估计器增益、谐波噪声估计器增益以及滤波器增益，从而完成多源干扰下抗干扰姿态确定方法的设计。

2.根据权利要求1所述的多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，其特征在于：所述第一步中，构建含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声、航天器本体振动带来的谐波噪声的状态方程与星敏感器的量测方程如下：

状态方程含陀螺仪一阶马尔科夫噪声、谐波振动噪声和高斯白噪声；恒星敏感器的量测方程为含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声的状态方程提供修正信息，其中一阶马尔科夫噪声，描述形式如下：

w₁(k+1)＝Ww₁(k)+n(k)

其中，k表示当前时刻，n(k)为高斯零均值不相关白噪声；w₁(k)为k时刻敏感器内部的一阶马尔科夫噪声；w₁(k+1)为k+1时刻敏感器内部的一阶马尔科夫噪声；τ_i(i＝1,2,3)为一阶马尔科夫过程的相关时间；

进一步，考虑航天器本体振动从而导致陀螺仪遭受到谐波噪声影响，描述为如下形式：

d₁(k)＝Msin(f_sk)

其中d₁(k)为当前时刻陀螺仪受到的谐波噪声，M为谐波噪声的幅值，f_s为谐波噪声角频率；在此基础上，将谐波噪声改写为状态空间表达形式：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_2(k+1)=W_s{w}_2\left(k\right)\\ d_1\left(k\right)=V_s{w}_2\left(k\right)\end{array}\right.$

式中，w₂(k)＝[w₂₁(k) w₂₂(k)]，其中，w₂₁(k)＝d₁(k)，w₂₂(k)＝w₂₁(k+1)，w₂₁(k)为k时刻陀螺仪受到的谐波噪声，w₂₁(k)为k+1时刻陀螺仪受到的谐波噪声，w₂(k)为表示当前k时刻及下一时刻陀螺仪受到的谐波噪声组成的谐波噪声联合矩阵；V_s＝[1 0]；

综合考虑敏感器系统中存在的高斯白噪声、一阶马尔科夫噪声及航天器本体振动带来的谐波噪声，建立状态方程如下：

x(k+1)＝Ax(k)+n(k)+w₁(k)+w₂(k)

量测方程采用恒星敏感器测量矢量，恒星敏感器测量恒星的观测矢量在空间飞行器坐标系中的方向以及恒星亮度，通过查阅比对星历表中数据，从而得到所观测恒星在惯性坐标系中的位置，量测方程表现形式如下：

y(k)＝Cx(k)+v(k)

其中y(k)为k时刻的恒星敏感器的量测输出，C为系数已知矩阵，v(k)为高斯零均值不相关白噪声。

3.根据权利要求1所述的多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，其特征在于：所述第二步一阶马尔科夫噪声估计器和谐波噪声估计器如下：

针对陀螺仪内部的一阶马尔科夫噪声估计器设计形式如下：

${\hat{w}}_1(k+1)=W{\hat{w}}_1\left(k\right)+K_1\[y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right)\]$

其中为一阶马尔科夫噪声w₁(k)的估计值，K₁为一阶马尔科夫噪声估计器增益；k表示当前时刻；

进一步，针对载体振动带来的谐波噪声，设计如下的谐波噪声估计器：

${\hat{w}}_2(k+1)=W_s{\hat{w}}_2\left(k\right)+K_2\[y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right)\]$

其中为谐波噪声联合矩阵w₂(k)的估计值，从而得出陀螺仪受到的谐波噪声，K₂为谐波噪声估计器增益。

4.根据权利要求1所述的多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，其特征在于：第三步，构建航天器姿态系统滤波器如下：

${\mathrm{\Σ}}_1:\left\{\begin{array}{c}\hat{x}(k+1)=A\hat{x}\left(t\right)+L(y\left(k\right)-\hat{y}\left(k\right))+{\hat{w}}_1\left(k\right)+{\hat{w}}_2\left(k\right)\\ \hat{y}\left(k\right)=C\hat{x}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，为状态变量x(k)的估计值，为量测变量y(k)的估计值，K₁、K₂为待求的估计器增益阵，L为待求的滤波器增益阵。

5.根据权利要求1所述的多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法，其特征在于：第四步，求解一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及航天器姿态系统滤波器增益如下：

通过将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与航天器姿态系统滤波器进行联合考虑，首先将系统状态方程与两侧方程进行扩维，改写为如下形式：

${\mathrm{\Σ}}_2:\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}x(k+1)\\ w_1(k+1)\\ w_2(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& I& I\\ 0& W& 0\\ 0& 0& W_s\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\left(k\right)\\ w_1\left(k\right)\\ w_2\left(k\right)\end{array}\right]+n\left(t\right)\\ \left[\begin{array}{c}y\left(k\right)\\ y_1\left(k\right)\\ y_2\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}B& 0& 0\\ 0& 0& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\left(k\right)\\ w_1\left(k\right)\\ w_2\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}v\left(t\right)\\ 0\\ 0\end{array}\right]\end{array}\right.$

式中y₁(k)和y₂(k)为引入的辅助变量，其值为0；

进一步地，将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与航天器姿态系统滤波器方程合并，具体表达式如下：

${\mathrm{\Σ}}_3:\left[\begin{array}{c}\hat{x}(k+1)\\ {\hat{w}}_m(k+1)\\ {\hat{w}}_s(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}A& I& I\\ 0& W& 0\\ 0& 0& W_s\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\hat{x}\left(k\right)\\ {\hat{w}}_1\left(k\right)\\ {\hat{w}}_2\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}L\\ K_1\\ K_2\end{array}\right]\left(y\right(t)-\hat{y}(t\left)\right)$

从Σ₂式和Σ₃式看出，在将原系统状态，一阶马尔科夫噪声和量测噪声作为扩维后的新系统状态时，[L K₁ K₂]^T视为维数扩展后的新系统状态方程与量测方程的Kalman滤波增益，进一步将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及航天器姿态系统滤波器增益的求解问题转化为扩维后新系统的Kalman滤波增益求解问题，应用常规Kalman滤波方法进行迭代计算，即获得一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器以及航天器姿态系统滤波器增益。

6.一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定测试平台，其特征在于：所述测试平台试验主控模块、姿态控制模块、执行机构模拟器、实时仿真目标机、三轴速率转台、敏感器模块、姿态确定模块以及干扰注入模块；试验主控模块包括试验主控计算机单元、无线通讯单元以及数据存储测试对比分析单元同，试验主控计算机单元用于完成测试平台控制指令、测试数据的发送与接收控制，无线通讯单元用于完成与姿态确定模块和干扰注入模块进行通讯，完成控制指令和数据信息的交换，数据存储测试对比分析单元用于完成姿态确定模块滤波数据的存储、测试以及对比工作；姿态控制模块用于运行姿态控制算法，为姿态确定算法的抗干扰能力对比提供统一的参照；执行机构模拟器主要包括喷气电模拟器和飞轮电模拟器；实时仿真目标机包括航天器姿态动力学仿真机和航天器姿态运动学仿真机，分别用于实现航天器本体的姿态动力学与运动学的实时模拟；三轴速率转台根据接收到的姿态参数进行运动进而带动敏感器模块运转；敏感器模块包括三轴陀螺仪、恒星敏感器及恒星仿真器，恒星仿真器用于实现地面测试对比环境下模拟恒星的功能，三轴陀螺仪和恒星敏感器联合作用，用于实时感知当前时刻航天器实际姿态信息；姿态确定模块包括姿态确定解算单元和无线传输单元，其中姿态确定解算单元用于解算姿态确定算法，姿态确定解算单元同时包括多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法与其他各类已知的姿态确定算法，根据算法切换指令选择相应姿态确定算法进行解算，无线传输单元用于完成与试验主控模块的通讯，完成算法切换控制指令和实时数据的传输；干扰注入模块包括无线收发单元和干扰模拟器，干扰模拟器用于产生本体振动的干扰信号，无线收发单元用于接收来自试验主控模块的干扰注入指令并同时将干扰模拟器产生的干扰信号传输至三轴速率转台；试验主控模块和恒星仿真器作为独立终端，放置在固定位置，而姿态控制模块、执行机构模拟器、实时仿真目标机、敏感器模块中的三轴陀螺仪、恒星敏感器、姿态确定模块以及干扰注入模块均放置在三轴速率转台的台面上，试验主控模块与三轴速率转台台面各个部分采用无线通讯的方式进行通讯。

7.根据权利要求6所述的一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定测试平台，其特征在于：所述多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法实现如下

第一步，构建含有陀螺仪一阶马尔科夫噪声、航天器本体振动带来的谐波噪声的状态方程与星敏感器的量测方程；

第二步，在第一步的基础上，针对陀螺仪内部的一阶马尔科夫噪声设计一阶马尔科夫噪声估计器；针对航天器本体振动带来的谐波噪声设计谐波噪声估计器；

第三步，在完成一阶马尔科夫噪声估计器和谐波噪声估计器的基础上，通过联立第一步的状态方程，构造航天器姿态系统滤波器；

第四步，通过将一阶马尔科夫噪声估计器、谐波噪声估计器与航天器姿态系统滤波器进行联合求取一阶马尔科夫噪声估计器增益、谐波噪声估计器增益以及滤波器增益，从而完成多源干扰下抗干扰姿态确定方法的设计。

8.一种多源干扰环境下抗干扰姿态确定测试方法，其特征在于实现步骤为：作为一个完整的航天器姿态控制系统回路，在不考虑试验主控模块和干扰注入模块影响时，首先实时仿真目标机中的航天器姿态动力学仿真机和航天器姿态运动学仿真机在初始条件下开始运行，解算一组姿态信息，传输至三轴速率转台，三轴速率转台开始按照接收到的姿态信息进行运动，从而影响搭载在三轴速率转台上的敏感器模块，敏感器模块通过实时感知当前的姿态信息，并传输至姿态确定模块实时运行姿态确定算法对敏感器模块实测的姿态信息进行解算，并将解算后信息与期望姿态信息进行对比，产生的偏差信号传输至姿态控制模块，姿态控制模块实时解算出最新的控制力矩指令，并将指令力矩信号传输至执行机构模拟器中，执行机构模拟器中飞轮模拟器和喷气模拟器进行运转，产生执行力矩信号传输至实时仿真目标机，完成一次航天器姿态控制系统回路的运转；在此回路的基础上，试验主控模块通过试验主控计算机单元实时生成干扰注入指令控制干扰注入模块，干扰注入模块中的无线收发单元接收到干扰注入指令后，通过干扰模拟器产生干扰信号，并进一步通过无线收发单元向三轴速率转台施加航天器平台系统振动干扰信号，从而直接影响安置在三轴速率转台上的敏感器模块，从而实现多源干扰的模拟，为姿态确定算法提供实际干扰来源；同时试验主控模块通过无线通讯单元将试验主控计算机单元的姿态确定算法切换控制指令发送至姿态确定模块，姿态确定模块中无线传输单元在接收到来自试验主控模块的控制指令后，确定姿态确定解算单元当前运行算法的类别，通过不同指令运行不同的姿态确定算法，并通过无线传输单元实时传输解算后姿态数据信息至试验主控模块中，并通过数据存储测试对比分析单元完成数据存储，以及多源干扰环境下抗干扰姿态确定方法作用下滤波效果对比，完成姿态确定算法评估；在姿态确定模块接收到试验主控模块的姿态确定算法切换指令后，整个平台会恢复到初始状态，从而确保了各类姿态确定算法都能够在相同的初始条件开始运行，从而保证测试对比结果的有效性。