CN106249590A - 一体化自适应纳卫星姿态确定的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，集成了太阳敏感器、地球敏感器、恒星敏感器、射频敏感器、陀螺仪、加速度计、磁强计和GPS在内的多种敏感器，通过建立模糊控制器，使得纳卫星可以根据不同的外界环境和任务需求进行敏感器的选择和组合。首先，将各个敏感器在论域上的确定量转换成基础变量论域上的模糊集；然后，通过模糊控制器选择相应的姿态敏感器并组合成实际的姿态确定系统。最后，得到了不同条件下的姿态确定系统敏感器组合方案，对模糊量进行清晰化处理，如果处于临界状态，那么选择消耗星上资源较小的敏感器组合方案。得到相应的姿态确定系统后，使用扩展卡尔曼滤波算法进一步提高姿态确定系统的输出精度。

Description

一体化自适应纳卫星姿态确定的方法

技术领域

本发明涉及一种一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，属于纳卫星姿态控制系统技术领域。

背景技术

Zadeh于1965年提出了模糊集的概念，建立了模糊集合理论，使得模糊逻辑理论有了飞跃性的发展，并得到了广泛的应用。模糊决策能够避开对象的数学建模，它能够从人们对于某个问题的经验中总结出知识，提炼出控制规则。模糊决策的出发点是相关专家的经验，使用语言方法，这使得干扰和和参数变化对于决策结果的影响被大大削弱，适用于非线性、时变以及纯滞后的数学模型。

在卫星的实际姿态确定工作中，对于姿态敏感器如何选择，常遇到许多界限不清的情况，需要在很多条件不确定的情况下解决姿态敏感器的选择与组合的问题，这时候如果追求数学上的严谨与精密，不但会阻碍姿态确定系统的正常工作，而且有可能在某些特定的情况下做出错误的决策，从而影响姿态确定系统乃整个卫星的寿命。

发明内容

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供了一种一体化自适应的纳卫星的姿态确定方法，能够在纳卫星运行的时候根据外界环境以及卫星自身参数进行敏感器的选择与组合，从基础层面上改善了纳卫星姿态确定系统的品质。

主要针对低轨道上面运行的中等姿态精度要求的纳卫星。在进行姿态敏感器选择的过程中，通过使用模糊决策的方式，对姿态敏感器进行选择，不需要进行实际的数学建模，降低了方法的复杂度，提高了姿态确定系统对于空间不确定因素的适应性。

本发明的技术解决方案：这种一体化自适应的纳卫星姿态确定方法，包含以下两个方面：

一：对冗余的星载敏感器的选择与组合，利用模糊决策的方式，将各个敏感器在论域上的确定量转换成基础变量论域上的模糊集，即将确定量进行模糊化。然后根据专家经验生成的模糊规则库，参考当前的空间环境与任务要求，选择相应的姿态敏感器，最后对模糊量进行清晰化的处理，即当条件符合临界状态时的取舍策略。

二：当选出适合的姿态敏感器之后，通过姿态确定系统输出卫星的姿态结果。由于是多种敏感器联合测姿，则需要将多种敏感器的数据进行融合。根据不同敏感器精度的级别，选择相应敏感器对于系统的贡献值，输出融合的敏感器姿态信息，然后使用扩展卡尔曼滤波算法对姿态确定系统的输出精度进行滤波，使得姿态确定系统的精度进一步的提高。

本发明具体实现如下：

(1)首先纳卫星对自身所处的空间环境进行感知，得到空间环境信息，并且依据空间环境信息得到相应的限制条件，然后纳卫星统计星上的姿态敏感器的种类和数量，了解当前纳卫星有哪些姿态敏感器可以用，如果纳卫星上没有可选择的姿态敏感器，姿态确定工作结束；如果纳卫星上面搭载了多种姿态敏感器，进行步骤(2)；

(2)根据空间环境，采用模糊决策方法，对纳卫星上的姿态敏感器进行选择，得到姿态敏感器组合方案，将再姿态敏感器组合方案的数据进行融合，得到姿态确定系统，通过姿态确定系统输出卫星的姿态结果。

所述多种姿态敏感器包括太阳敏感器、地球敏感器、恒星敏感器、射频敏感器、陀螺仪、加速度计、磁强计和GPS。当然上述多种姿态敏感器还可以根据环境需要进行扩展，例如可以是其它光学敏感器，月球敏感器和行星敏感器等；

所述(2)根据空间环境，采用模糊决策方法，对纳卫星上的姿态敏感器进行选择的过程为：将各个姿态敏感器在论域上的确定量转换成基础变量论域上的模糊集，即将确定量进行模糊化，通过模糊控制器选择合适的姿态敏感器并组合成相应的姿态确定系统；最后，得到了不同空间环境条件下的姿态敏感器组合方案，对模糊量进行清晰化处理，如果处于临界状态，则选择消耗星上资源较小的姿态敏感器组合方案。

将确定量进行模糊化时，把各个姿态敏感器的输出数据离散化，对各个姿态敏感器的输出量按照线性化的方法进行尺度变换；然后确定线性表示的各个量的隶属度，隶属函数的选择直接影响着系统的性能；对于本发明而言，所有敏感器的输出值都是系统的输入值，在输入之前将他们进行线性组合，然后由通过专家经验得到的模糊规则库对不同场景进行选择。

所述步骤(2)中，将多种姿态敏感器的数据进行融合时，根据不同姿态敏感器精度的级别，选择相应姿态敏感器的贡献值，即重要程度，输出融合的姿态信息，然后使用扩展卡尔曼滤波算法对姿态确定系统的输出精度进行滤波，使得姿态确定系统的精度进一步的提高。

所述姿态敏感器的贡献值选择是：某种类型的姿态敏感器在姿态确定系统中的输出值重要程度，确定为其精度倒数所占精度倒数和的百分比c_i，即：

$c_i=\frac{\frac{1}{d_i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{d_i}}$

其中d_i表示姿态敏感器的精度,n为正整数，表示姿态敏感器的个数。

对于同一精度级别的姿态敏感器，如果有多个姿态敏感器都符合当前的筛选条件，则选择运算量低，耗电量小的姿态敏感器，组合成为姿态确定系统。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)一体化的姿态确定方法的设计。本发明集合了所有当前卫星可用的姿态敏感器，由纳卫星统一进行管理，通过不同的环境信息，选择合适的姿态敏感器从而完成姿态确定任务，这种方式具思路先进，是未来纳卫星姿态确定系统的一个发展趋势。

(2)自适应的姿态敏感器的选择。通过这种方式，纳卫星的姿态确定系统能够根据外界的环境及时迅速的做出反应，根据专家经验生成的模糊语言规则库进行选择。这样做避免了复杂的数学建模，在临界区域内也能够根据专家经验做出合适的选择，提高了系统的鲁棒性，最大程度上的节约了系统的资源。

(3)通过扩展卡尔曼滤波算法，使得姿态确定系统的输出精度得到进一步的提高。扩展卡尔曼滤波算法对于解决非线性问题方面有着显著的优势，简化了非线性问题的运算量，其对于计算资源的需求接近于线性问题。

附图说明

图1为一体化自适应的纳卫星姿态确定方法流程图；

图2为模糊决策器；

图3为语言规则库判断规则；

图4为扩展卡尔曼滤波算法。

具体实施方式

下面结合说明书附图，对本发明的具体实施方式做详细描述。

一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，给出了一种满足低轨道卫星中等精度要求下的姿态确定方案，该方案能够根据外界环境、卫星自身的条件以及卫星姿态解算的要求，自主选择姿态敏感器组合成为多敏感器姿态确定系统，然后通过扩展卡尔曼滤波算法对姿态确定系统的结果精度进行进一步的提高。

一体化自适应的纳卫星姿态确定方法，集成了多种卫星姿态敏感器，其中包括：地球敏感器、太阳敏感器、恒星敏感器、射频敏感器、陀螺仪、磁力计、加速度计和GPS。其中，地球敏感器、太阳敏感器、恒星敏感器、射频敏感器、陀螺仪、磁力计可以单独使用完成姿态确定任务，加速度计和GPS不能单独使用完成姿态确定任务。但是对于纳卫星来说，地球敏感器和恒星敏感器由于体积较大，现阶段在体积小巧的纳卫星上面搭载使用需要克服体积带来的问题，因此使用的情况较少；射频敏感器确定航天器姿态的原理是基于对航天器天线轴与无线电波瞄准线之间夹角的测量，受到天线基线长度和地面站分布的双重影响，因此，射频敏感器在现阶段也不适合体积小巧的敏感器。但是，随着微电子技术以及航天姿态敏感器技术的不断发展，现阶段不适用于纳卫星的姿态敏感器也会在未来的某一天达到纳卫星的使用要求，使用本方法时，假设在航天领域常见的姿态敏感器都能够在纳卫星中搭载使用，同时姿态敏感器的姿态感知精度同现阶段的姿态敏感器的精度一致。

图1展示的是一体化自适应的纳卫星姿态确定方法流程图，下边针对本发明的主要方面进行详细介绍。

首先纳卫星对自身所处的空间环境进行感知，得到空间环境信息，并且依据空间环境信息得到相应的限制条件。然后纳卫星统计星上姿态敏感器的种类和数量，了解当前卫星有哪些敏感器可以用。如果星上没有相应的姿态敏感器，那么姿态确定系统的工作结束。如果纳卫星上面搭载了多种姿态敏感器，进行下一步。

这一步中，姿态确定系统根据空间环境，采用模糊决策方法，对姿态敏感器进行选择。使用模糊决策方法，姿态确定系统具有以下的优点：(1)当各种敏感器的使用在某一临界区域内是重叠的，使用模糊策略避免了复杂的边界判断，根据专家经验选择合适的敏感器。(2)如果有多种姿态确定方案能够完成同一目标，使用带有专家库的模糊决策可以快速选择合适的方案。(3)由于太空环境中的不确定因素，在当前的技术条件和认知程度下并不能穷举所有的情况，尤其是面对众多不确定因素的时候，采用模糊决策方法来确定姿态确定方案，显然具有更高的智能性。

图2给出了模糊决策器的决策过程。对于一体化自适应的纳卫星姿态确定系统，首先需要将各个姿态敏感器的输出进行模糊化，即把各个姿态敏感器的输出数据离散化，对各个姿态敏感器的输出量按照线性化的方法进行尺度变换；然后确定上一步中线性表示的各个量的隶属度，隶属函数的类型直接影响着系统的性能。对于本发明而言，所有的姿态敏感器的输出值都是姿态确定系统的输入值，在输入之前将他们进行线性组合。然后由通过专家经验得到的模糊规则库对不同场景下的进行选择，其中图3给出了模糊规则。然后对经过模糊规则库处理的选择结果进行清晰化。基于节约星上资源的考虑，如果有两种方案或多种方案均满足卫星系统对于姿态确定系统的要求，那么选择消耗星上资源较小的姿态敏感器组合方案。

图3所示为语言规则库，语言规则库是通过专家经验生成的模糊规则库。不同敏感器受环境影响很大，所以敏感器的应用场景限制作为模糊规则的制定标准。首先，选择限制条件较少的陀螺仪、磁力计、加速度计和GPS作为整个方案的基础姿态敏感器，其中加速度计和GPS作为辅助姿态敏感器使用。恒星敏感器的姿态输出频率是非常低的，一般情况下，每输出一次姿态信息需要1～5s。因此，通过姿态确定系统是否需要高频输出为规则，来考虑姿态确定系统中是否需要恒星敏感器。在需要高频输出的情况下，则放弃使用恒星敏感器。如果这时候纳卫星处于阳光直射的位置，此时姿态确定系统中使用太阳敏感器。由于射频敏感器的姿态输出精度级别同太阳敏感器相同，但是具体姿态输出精度低于太阳敏感器，因此，当使用太阳敏感器的时候不考虑使用射频敏感器。如果不能接收到阳光，但能够接收到地面基站发出的信号，可使用射频敏感器作为姿态确定系统中的一种姿态敏感器。如果姿态确定系统不需要高频输出，由于恒星敏感器的输出精度级别很高，那么的姿态确定系统需要使用恒星敏感器。如果纳卫星处于地球阴影处，那么姿态确定系统将不使用太阳敏感器。当不使用姿态敏感器的时候，如果能够接收到地面基站发出的信息，那么的姿态确定系统将搭载射频敏感器。如果纳卫星不要求姿态确定系统的输出频率，而且纳卫星处于阳光能够直射的位置。那么，此时使用所有的姿态敏感器来进行组合测姿，即姿态确定系统的姿态敏感器有地球敏感器、太阳敏感器、恒星敏感器、射频敏感器、陀螺仪、磁力计、加速度计和GPS。

当每一次根据专家经验得到合适的姿态敏感器组合之后，开始组合姿态敏感器的信息。由于不同的敏感器具有不同的姿态测量精度，因此，将姿态敏感器精度的倒数相加，将某种类型的姿态敏感器在姿态确定系统中的输出值的重要程度确定为其精度倒数所占精度倒数和的百分比。即：

$c_i=\frac{\frac{1}{d_i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{d_i}}$

其中d_i表示姿态敏感器的精度,n为正整数，表示姿态敏感器的个数。当得到了相应的姿态敏感器在线性组合过程中的系数c_i后，将相应的姿态敏感器的组合方案进行线性组合。

确定了当前的姿态敏感器之后，将扩展卡尔曼滤波器应用到相应的方案中去。图4为扩展卡尔曼滤波器的示意图。扩展卡尔曼滤波器是一种将期望和方差线性化的滤波器，因此，扩展卡尔曼滤波器可以看作是一个通过线性化而达到渐进最优贝叶斯决策的特殊状态估计器。首先，定义姿态确定系统的观测更新方程和状态更新方程为：

X_k＝f(X_k-1,u_k-1)+Γ_k,k-1W_k-1

Z_k＝h(X_k-1,k)+V_k-1

其中，

W_k-1是模型噪声；

Γ_k,k-1是噪声控制矩阵，它表示状态方程的置信度；使用泰勒公式将上述公式展开，忽略其二阶及其高阶项，可得：

${\stackrel{\·}{X}}_k=f(X_k,u_k){|}_{X_k={\hat{X}}_k}+\frac{\∂f(X_k,u_k)}{\∂X_k}{|}_{X_k={\hat{X}}_k}{\mathrm{\ΔX}}_k+{\mathrm{\Γ}}_k{W}_k$

$Z_k=h(X_k,k){|}_{X_k={\hat{X}}_k}+\frac{\∂h(X_k,k)}{\∂X_k}{|}_{X_k={\hat{X}}_k}+V_k$

将公式线性化之后，带入滤波方程:

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{x}}_{k,k-1}={\mathrm{\Φ}}_{k,k-1}{\hat{x}}_{k-1}\\ x_k={\hat{x}}_{k,k-1}+k_k(z_k-H_k{\hat{x}}_{k,k-1})\\ p_{k,k-1}={\mathrm{\Φ}}_{k,k-1}{p}_{k-1}{\mathrm{\Φ}}_{k,k-1}^T+{\mathrm{\Γ}}_{k-1}{Q}_{k-1}{\mathrm{\Γ}}_{k-1}^T\\ k_k=p_{k,k-1}{H}_k^T{(H_k{p}_{k,k-1}{H}_k^T+R_k)}^{-1}\\ p_k=(I-k_{k}H)p_{k,k-1}\end{array}\right.$

即可得到最终的姿态结果。

其中

Φ_k,k-1是装填转换矩阵。

W_k-1是模型噪声。

Γ_k,k-1是噪声控制矩阵，它表示状态方程的置信度。

z_k表示观测结果。

H_k表示观测矩阵。

v_k表示噪声观测序列。

P_k,k-1表示状态转换矩阵。

k_k表示卡尔曼增益。

总之，本发明提出了一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，给出了一种满足低轨道卫星中等精度要求下的通用型姿态确定方案，能够根据外界及其卫星自身的条件，根据卫星姿态解算的要求，自主选择姿态敏感器组合成为多敏感器姿态确定系统，然后通过扩展卡尔曼滤波算法对姿态确定系统的结果精度进行进一步的提高。

提供以上实例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (8)

1.一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：

(1)首先纳卫星对自身所处的空间环境进行感知，得到空间环境信息，并且依据空间环境信息得到相应的限制条件，然后纳卫星统计星上的姿态敏感器的种类和数量，了解当前纳卫星有哪些姿态敏感器可以用，如果纳卫星上没有相应的姿态敏感器，姿态确定的工作结束；如果纳卫星上面搭载了多种姿态敏感器，进行步骤(2)；

(2)根据空间环境，通过模糊决策方法，对纳卫星上的姿态敏感器进行选择，得到姿态敏感器组合方案，将再姿态敏感器组合方案的数据进行融合，得到姿态确定系统，通过姿态确定系统输出卫星的姿态结果。

2.根据权利要求1所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：所述多种姿态敏感器包括太阳敏感器、地球敏感器、恒星敏感器、射频敏感器、陀螺仪、加速度计、磁强计和GPS。

3.根据权利要求2所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：所述多种姿态敏感器还可以根据环境需要进行扩展。

4.根据权利要求1所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：所述(2)根据空间环境，通过模糊决策方法，对纳卫星上的姿态敏感器进行选择的过程为：将各个姿态敏感器在论域上的确定量转换成基础变量论域上的模糊集，即将确定量进行模糊化，采用模糊控制器选择相应的姿态敏感器并组合成实际的姿态确定系统；最后，得到不同空间环境条件下的姿态敏感器组合方案，对模糊量进行清晰化处理，如果处于临界状态，则选择消耗星上资源较小的姿态敏感器组合方案。

5.根据权利要求4所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：将确定量进行模糊化时，把各个姿态敏感器的输出数据离散化，对各个姿态敏感器的输出量按照线性化的方法进行尺度变换；然后确定线性表示的各个量的隶属度，隶属函数的类型直接影响着系统的性能；所有的敏感器的输出值都是输入值，在输入之前将他们进行线性组合，然后由通过专家经验得到的模糊规则库对不同场景进行选择。

6.根据权利要求4所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：所述步骤(2)中，将多种姿态敏感器的数据进行融合时，根据不同姿态敏感器精度的级别，选择相应姿态敏感器的贡献值，即重要程度，输出融合的姿态信息，然后使用扩展卡尔曼滤波算法对姿态确定系统的输出精度进行滤波，使得姿态确定系统的精度进一步的提高。

7.根据权利要求6所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：所述姿态敏感器的贡献值选择是：某种类型的姿态敏感器在姿态确定系统中的输出值重要程度，确定为其精度倒数所占精度倒数和的百分比c_i，即：

$c_i=\frac{\frac{1}{d_i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{d_i}}$

其中d_i表示姿态敏感器的精度,n为正整数，表示姿态敏感器的个数。

8.根据权利要求6所述的一体化自适应纳卫星姿态确定的方法，其特征在于：对于同一精度级别的姿态敏感器，如果有多个姿态敏感器都符合当前的筛选条件，则选择运算量低，耗电量小的姿态敏感器，组合成为姿态确定系统。