CN106767767A - 一种微纳多模星敏感器系统及其数据融合方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种微纳多模星敏感器系统，包括：陀螺以及卡尔曼滤波器，均安装在星敏感器内形成单机系统。本发明还提供一种微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，包括：利用陀螺和星敏感器的测量数据同时实现对姿态和陀螺常值漂移的估计，并保存；利用陀螺常值漂移的估计值，对卫星姿态估计的误差进行修正，得到更精确的姿态和姿态角速度。本发明提供的微纳多模星敏感器系统，体积小，可靠性高，制造成本低，对卫星姿态能够实时修正。本发明提供的微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，使陀螺测量的角速度精度更高，使星敏感器能够输出更高的姿态数据，提高了卫星姿态修正的精度。

Description

一种微纳多模星敏感器系统及其数据融合方法

技术领域

本发明涉及航天器姿态测量技术领域，特别涉及一种微纳多模星敏感器系统及其数据融合方法。

背景技术

随着测绘卫星的飞速发展，对卫星姿态确定系统的要求越来越高。卫星姿态确定系统不仅为卫星控制系统服务，还在有效荷载数据处理中起到至关重要的作用。为了保障对地观测卫星上的有效荷载获取高精度图像，要求卫星姿态确定系统能够准确给出卫星姿态信息。

高精度指向卫星广泛采用由星敏感器和陀螺构成的卫星姿态确定系统。该系统以星敏感器和陀螺作为测量部件，采用卡尔曼滤波算法并结合卫星姿态运动学方程处理传感器测量信息，实现对卫星姿态误差和陀螺漂移误差的实时估计，修正利用陀螺观测量递推得到的卫星姿态数据，提供星体的三轴姿态信息。

陀螺是一种惯性测量器件，可以测量出运动载体相对于惯性空间的转动角速度，角速度的测量精度是表征陀螺性能高低的关键参量。角度是对角速度的积分，随着积分时间的增长，角度的测量误差将越来越大，这是包括陀螺在内所有惯性测量器件存在的共性问题；星敏感器是一种依赖于恒星实现运动载体导航定位的设备，使用星光方位来确定卫星姿态的精密姿态测量部件，能够根据多颗恒星矢量的观测数据给出星敏感器光轴矢量在惯性系中的坐标。

现有的星敏感器系统通过陀螺测量对星敏感器的姿态估计的误差进行修正，最终获得卫星姿态数据，这种单模式的多机测量，不能进行实时修正，降低了系统的可靠性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种微纳多模星敏感器系统及其数据融合方法，以解决现有星敏感器系统测量实时性低，系统可靠性差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：提供一种微纳多模星敏感器系统，包括：陀螺以及卡尔曼滤波器，均安装在星敏感器内形成单机系统。

进一步地，所述星敏感器为叠层式。

本发明还提供一种微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，包括：利用陀螺和星敏感器的测量数据同时实现对姿态和陀螺常值漂移的估计，并保存；利用陀螺常值漂移的估计值，对卫星姿态估计的误差进行修正，得到更精确的姿态和姿态角速度。

进一步地，以欧拉角为基础的滤波计算包括：

选取欧拉角和陀螺漂移组成姿态确定的状态矢量：x＝[φ θ ψ b^T]^T，得到系统的状态微分方程为：

根据欧拉角表示的姿态运动学方程和陀螺的测量方程确定f(x)，并得到

定义状态误差矢量δx＝[δφ δθ δψ δb^T]^T为δx满足微分方程且其中，

以惯性坐标系下欧拉角增量作为观测方程的输出，则系统观测方程为y_k＝H_kx_k+v_k，其中，观测矩阵H_k＝[I_3×3 0_3×3]，v(k)为测量噪声，E[v(k)]＝0，E[v(k)v^T(j)]＝Rδ_k,j，R为量测噪声协方差阵；

协方差矩阵预测：其中，Φ_k,k-1,Γ_k-1分别为对应的离散形式；

增益矩阵更新：

协方差矩阵更新：P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

状态偏差修正：

状态更新：当前时刻的姿态角和漂移根据前一时刻的姿态角和漂移以及状态偏差进行迭代更新，得到：

输出当前时刻的姿态估计姿态：

输出当前时刻的陀螺常值偏差估计值：

进一步地，以姿态四元数为基础的滤波计算包括：

根据四元数表示的姿态运动学方程和陀螺的测量方程，得到系统的状态方程

选取惯性姿态四元数q和陀螺漂移组成姿态确定的状态矢量x＝[q^T b^T]^T；

系统状态微分方程为：

由卡尔曼滤波理论，得到预测方程：

采用指令姿态四元数q_norm与估计姿态四元数之间的偏差四元数表示四元数误差δq，

滤波器状态误差表示为：δx＝[δq_v ^T δb^T]^T；

建立关于状态误差矢量δx的系统状态微分方程其中，

以惯性坐标系下四元数增量的矢量部分作为观测方程的输出y_k＝q_υ；

系统观测方程为y_k＝H_kx_k+v_k，其中，观测矩阵H_k＝[I_3×3 0_3×3]，其中，v(k)为测量噪声，E[v(k)]＝0，E[v(k)v^T(j)]＝Rδ_k,j，R为量测噪声协方差阵；

协方差矩阵预测：其中，Φ_k,k-1,Γ_k-1分别为对应的离散形式；

增益矩阵更新：

协方差矩阵更新：P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

状态偏差修正：

状态更新：

输出估计姿态：

输出估计常值偏差：

本发明提供的微纳多模星敏感器系统，体积小，可靠性高，制造成本低，对卫星姿态能够实时修正。

本发明提供的微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，使陀螺测量的角速度精度更高，使星敏感器能够输出更高的姿态数据，提高了卫星姿态修正的精度。

附图说明

下面结合附图对发明作进一步说明：

图1为本发明实施例提供的微纳多模星敏感器系统的原理结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提出的微纳多模星敏感器系统及其数据融合方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

本发明的核心思想在于，本发明提供的微纳多模星敏感器系统，体积小，可靠性高，制造成本低，对卫星姿态能够实时修正。本发明提供的微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，使陀螺测量的角速度精度更高，使星敏感器能够输出更高的姿态数据，提高了卫星姿态修正的精度。

图1为本发明实施例提供的微纳多模星敏感器系统的原理结构示意图。参照图1，提供一种微纳多模星敏感器系统，包括：陀螺以及卡尔曼滤波器，均安装在星敏感器内形成单机系统。在本发明实施例中，所述星敏感器为叠层式。

本发明还提供一种微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，包括：利用陀螺和星敏感器的测量数据同时实现对姿态和陀螺常值漂移的估计，并保存；利用陀螺常值漂移的估计值，对卫星姿态估计的误差进行修正，得到更精确的姿态和姿态角速度。

实施例1

在本发明实施例1中，以欧拉角为基础的滤波计算包括：

选取欧拉角和陀螺漂移组成姿态确定的状态矢量：x＝[φ θ ψ b^T]^T，得到系统的状态微分方程为：

根据欧拉角表示的姿态运动学方程和陀螺的测量方程确定f(x)，并得到

定义状态误差矢量δx＝[δφ δθ δψ δb^T]^T为δx满足微分方程且其中，

以惯性坐标系下欧拉角增量作为观测方程的输出，则系统观测方程为y_k＝H_kx_k+v_k，其中，观测矩阵H_k＝[I_3×3 0_3×3]，即星敏感器输出的姿态角是观测信息，求得观测信息以备后期滤波器计算，滤波器设计中，将观测信息与星敏感器测量的姿态角信息之差作为滤波器设计中所需要的“新息”进行滤波计算。其中，v(k)为测量噪声，E[v(k)]＝0，E[v(k)v^T(j)]＝Rδ_k,j，R为量测噪声协方差阵；

协方差矩阵预测：其中，Φ_k,k-1,Γ_k-1分别为对应的离散形式；

增益矩阵更新：

协方差矩阵更新：P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

状态偏差修正：

状态更新：当前时刻的姿态角和漂移根据前一时刻的姿态角和漂移以及状态偏差进行迭代更新，得到：

输出当前时刻的姿态估计姿态：

输出当前时刻的陀螺常值偏差估计值：

实施例2

在本发明实施例2中，以姿态四元数为基础的滤波计算包括：

根据四元数表示的姿态运动学方程和陀螺的测量方程，得到系统的状态方程

选取惯性姿态四元数q和陀螺漂移组成姿态确定的状态矢量x＝[q^T b^T]^T；

系统状态微分方程为：

由卡尔曼滤波理论，得到预测方程：

上标^表示取估计值。把四元数直接应用于滤波器中存在着困难，因为姿态四元数各分量间不独立，用四元数描述卫星姿态时信息冗余，会出现滤波误差协方差阵奇异。如当四元数标量部分为0时，由于计算误差的积累，会导致协方差阵为负定的，从而使滤波器发散。为避免这种奇异性，这里四元数误差不采用真实值与估计值的代数差，而是采用指令姿态四元数q_norm与估计姿态四元数之间的偏差四元数表示四元数误差δq，表示为，

由于该偏差四元数相应于小的转动，其标量部分接近于1，因此姿态信息仅包含在矢量部分中，故偏差四元数的矢量部分δq_v和陀螺漂移估计偏差组成的六维向量即可作为滤波状态的无冗余估计。滤波器状态误差表示为：δx＝[δq_v ^T δb^T]^T；

建立关于状态误差矢量δx的系统状态微分方程其中，

以惯性坐标系下四元数增量的矢量部分作为观测方程的输出y_k＝q_υ；

系统观测方程为y_k＝H_kx_k+v_k，其中，观测矩阵H_k＝[I_3×3 0_3×3]，星敏感器输出的姿态四元数是观测信息，将观测信息与星敏感器测量的姿态四元数信息之差作为观测器设计中所需要的“新息”进行滤波计算，其中，v(k)为测量噪声，E[v(k)]＝0，E[v(k)v^T(j)]＝Rδ_k,j，R为量测噪声协方差阵；

协方差矩阵预测：其中，Φ_k,k-1,Γ_k-1分别为对应的离散形式；

增益矩阵更新：

协方差矩阵更新：P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

状态偏差修正：

状态更新：

输出估计姿态：

输出估计常值偏差：

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变形而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种微纳多模星敏感器系统，其特征在于，包括：陀螺以及卡尔曼滤波器，均安装在星敏感器内形成单机系统。

2.如权利要求1所述的微纳多模星敏感器系统，其特征在于，所述星敏感器为叠层式。

3.一种如权利要求1所述的微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，其特征在于，包括：

利用陀螺和星敏感器的测量数据同时实现对姿态和陀螺常值漂移的估计，并保存；

利用陀螺常值漂移的估计值，对卫星姿态估计的误差进行修正，得到更精确的姿态和姿态角速度。

4.如权利要求1所述的微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，其特征在于，以欧拉角为基础的滤波计算包括：

选取欧拉角和陀螺漂移组成姿态确定的状态矢量：x＝[φ θ ψ b^T]^T，得到系统的状态微分方程为：

根据欧拉角表示的姿态运动学方程和陀螺的测量方程确定f(x)，并得到

定义状态误差矢量δx＝[δφ δθ δψ δb^T]^T为δx满足微分方程且其中，

以惯性坐标系下欧拉角增量作为观测方程的输出，则系统观测方程为y_k＝H_kx_k+v_k，其中，观测矩阵H_k＝[I_3×3 0_3×3]，v(k)为测量噪声，E[v(k)]＝0，E[v(k)v^T(j)]＝Rδ_k,j，R为量测噪声协方差阵；

协方差矩阵预测：其中，Φ_k,k-1,Γ_k-1分别为对应的离散形式；

增益矩阵更新：

协方差矩阵更新：P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

状态偏差修正：

状态更新：当前时刻的姿态角和漂移根据前一时刻的姿态角和漂移以及状态偏差进行迭代更新，得到：

输出当前时刻的姿态估计姿态：

输出当前时刻的陀螺常值偏差估计值：

5.如权利要求1所述的微纳多模星敏感器系统的数据融合方法，其特征在于，以姿态四元数为基础的滤波计算包括：

根据四元数表示的姿态运动学方程和陀螺的测量方程，得到系统的状态方程

选取惯性姿态四元数q和陀螺漂移组成姿态确定的状态矢量x＝[q^T b^T]^T；

系统状态微分方程为：

由卡尔曼滤波理论，得到预测方程：

采用指令姿态四元数q_norm与估计姿态四元数之间的偏差四元数表示四元数误差δq，

滤波器状态误差表示为：δx＝[δq_v ^T δb^T]^T；

建立关于状态误差矢量δx的系统状态微分方程其中，

以惯性坐标系下四元数增量的矢量部分作为观测方程的输出y_k＝q_υ；

系统观测方程为y_k＝H_kx_k+v_k，其中，观测矩阵H_k＝[I_3×3 0_3×3]，其中，v(k)为测量噪声，E[v(k)]＝0，E[v(k)v^T(j)]＝Rδ_k,j，R为量测噪声协方差阵；

协方差矩阵预测：其中，Φ_k,k-1,Γ_k-1分别为对应的离散形式；

增益矩阵更新：

协方差矩阵更新：P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1；

状态偏差修正：

状态更新：

输出估计姿态：

输出估计常值偏差：