CN108332739A - 确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及卫星分析领域，尤其涉及确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，包括：根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型；针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型；将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型；将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型；设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，确定每个主成分因素的响应边界。

Description

确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法

技术领域

本发明涉及卫星分析领域，尤其涉及确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法。

背景技术

对地观测卫星是通过空间遥感器对地球陆地、大气和海洋实施观测的人造地球卫星的总称，包括测绘卫星、资源卫星、海洋卫星和气象卫星等，其应用领域涉及地图测绘、国土普查、城市规划、地质勘探、海洋管理、气象预报、灾害监测以及军事侦察、导弹预警和战场评估等多个方面。通过对地观测获取的信息是国家的基础性战略资源，对保障经济发展和维护国家安全起着重要作用。

近些年来，用户对高分辨率遥感信息的需求日益迫切，提高空间遥感器的分辨率是对地观测系统未来发展的趋势。我国已确立了实现高分辨率对地观测的航天发展目标，并正在开展研究高分辨率成像和高精度立体测绘的对地观测卫星。高分辨率成像和高精度立体测绘等设计指标的实现要求高精度的卫星姿态测量精度。高精度的姿态测量是实现高精度姿态确定与控制的基础，卫星高精度姿态确定与控制是实现卫星超稳定运行及高精度指向的基础，对保证卫星实现高分辨成像和高精度立体测绘等对地观测性能具有重要意义。

星敏感器是目前航天应用中测量精度最高的卫星姿态测量敏感器。卫星姿态确定与控制精度要求的提高必然对姿态测量敏感器，尤其是星敏感器的要求也更高。星敏感器的精度、稳定性等性能指标越高，就越能满足如高分辨率成像和高精度立体测绘等卫星姿态控制的要求。但我国仍处于10角秒或几十角秒(3σ)的量级。星敏感器在轨姿态测量要求达到优于1角秒的精度，就意味着影响星敏感器在轨姿态测量系统精度的各个环节的误差均要接近于零。

针对提高星敏感器在轨姿态测量系统精度的“软处理”研究，当前工作主要集中在细化星敏感器在轨姿态测量误差模型，设计改进的或新型的误差校准或在轨测试、标定及补偿算法以适应不同的工作环境，进而达到高精度姿态测量要求，即国内外的研究工作集中在“正问题”的研究。对于“反问题”——即达到设定的星敏感器在轨姿态测量精度指标(如1角秒的精度指标)，对各个影响因素或体系的限制和边界条件的分析研究工作尚未见到。对该“反问题”的研究，就是星敏感器在轨姿态测量精度指标归属因子分析与评估，它有利于指导星敏感器在轨姿态测量系统设计和误差处理方法选择，对姿态测量技术可以起到反馈作用。

在确定星敏感器在轨姿态测量精度的各主成分因素(在各个影响因素中，对姿态测量精度影响较大的因素)后，如何确定各主成分因素的精度响应边界是研究“反问题”的核心内容。

发明内容

本发明提供的星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的确定方法，其能在确定星敏感器在轨姿态测量精度的各主成分因素的基础上，确定各主成分因素的响应边界。

本发明提供的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，包括：

针对星敏感器在轨姿态测量精度的各主成分因素，根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型；

针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型；

将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型；

将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型；

设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化综合精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界。

在本发明中，在确定各主成分因素的基础上，对各主成分因素对星敏感器在轨姿态测量精度的影响关系进行建模，进而得到一体化综合精度响应模型；通过一体化综合精度响应模型，求解出各主成分因素的边界响应。为星敏感器在轨姿态测量数据精度分析与评估提供基础，为解决“反问题”提供依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，包括：

101、针对星敏感器在轨姿态测量精度的各主成分因素，根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型；

102、针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型；

103、将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型；

104、将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型；

105、设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化综合精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界。

进一步地，所述根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型，具体包括：

根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，分析各主成分因素的影响特性；

根据各主成分因素的影响特性和各主成分因素的传播机理，构建各主成分因素的误差传播矩阵；

根据各主成分因素的误差传播矩阵，建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量总误差的定量、定性关系；

将各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量总误差的定量、定性关系，作为各主成分因素的先验模型。

更进一步地，所述针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型，具体包括：

建立每个主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度的关系图表；

根据所述关系图表，针对各主成分因素设计试验；

将各主成分因素的先验模型结合对应所设计的试验，以及试验设计数值求解算法，产生试验数据；

根据所产生的试验数据，通过单变量回归分析法，建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度间的精度影响函数；

通过所述精度影响函数对各主成分因素的先验模型进行参数估计，得到各主成分因素的原始精度影响模型。

再进一步地，所述将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型，具体包括：

通过非线性回归模型参数估计精度理论，建立各主成分因素的原始精度影响模型的参数估值偏差修正方法；

通过非线性回归模型参数估计精度与各主成分因素的原始精度影响模型的曲率之间的关系，建立非线性回归模型的有偏估计方法；

根据各主成分因素的原始精度影响模型的估值偏差修正方法和非线性回归模型的有偏估计方法，建立多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法；

根据多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法，对各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型。

还进一步地，所述将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型，具体包括：

将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化精度响应参数化模型；

对一体化精度响应参数化模型，进行多因素试验优化设计，并构建试验数据；

针对各主成分因素与所述一体化响应参数化模型，结合试验数据，对一体化响应参数化模型参数进行辨识，得到一体化综合精度响应模型。

优选地，所述设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化综合精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界，具体包括：

设定星敏感器在轨姿态测量精度指标；

求一体化综合精度响应模型的反函数；

根据星敏感器在轨姿态测量精度指标，对一体化综合精度响应模型的反函数进行求解，从而确定每个主成分因素的响应边界。

另一优选地，所述设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界，具体包括：

设定星敏感器在轨姿态测量精度指标；

采用试验优化设计的方式，确定各主成分因素的数值边界；

利用多因素试验设计方法，在星敏感器在轨姿态测量精度指标下，通过仿真得到每个主成分因素的响应边界。

在上述技术方案中，所述针对各主成分因素与所述一体化响应参数化模型，结合试验数据，对一体化响应参数化模型参数进行辨识，得到一体化综合精度响应模型，具体包括：

对所述一体化精度响应参数化模型，确定辨识准则；

利用优化算法，估计出所述一体化精度响应参数化模型所需的参数值；

确定所需的参数值对应的各参数空间的取值范围，得到一体化精度响应综合模型。

下面举出实例对本发明的技术方案做详细解释。

101、针对星敏感器在轨姿态测量精度的各主成分因素，根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型；具体地：

1011、根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，分析各主成分因素的影响特性；

1012、根据各主成分因素的影响特性和各主成分因素的传播机理，构建各主成分因素的误差传播矩阵；

1013、根据各主成分因素的误差传播矩阵，建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量总误差的定量、定性关系；

1014、将各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量总误差的定量、定性关系，作为各主成分因素的先验模型。

结合星敏感器在轨姿态测量工作原理和姿态估算算法，根据各个主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响体现，分析各个主成分因素的影响特性，通过误差传播机理，构建误差传播矩阵，建立各个主成分因素与在轨姿态测量总误差的定量/定性关系，作为待定的各主成分因素的先验模型。

以星敏感器相对安装误差、星体抖动振动等主成分因素为例，其对星敏感器在轨姿态测量精度的影响分别通过相对安装噪声的协方差矩阵R(k|k)与星体抖动振动的频率Ψ和幅度A的影响体现，而每一步姿态估算误差的协方差阵P(k|k)反映了星敏感器在轨姿态测量数据的输出精度，可用协方差矩阵P(k|k)的迹作为在轨姿态测量精度的衡量指标，R(k|k)、Ψ和A对tr(P(k|k))的影响关系反映了星敏感器相对安装误差、星体抖动振动对星敏感器在轨姿态测量精度的影响关系。因此，本发明可从理论上推导各主成分因素与在轨姿态测量精度衡量指标tr(P(k|k))的显式或隐式函数关系，作为待定的主成分因素对星敏感器在轨姿态测量精度的先验模型。

102、针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型；具体地：

1021、建立每个主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度的关系图表；

1022、根据所述关系图表，针对各主成分因素设计试验；

1023、将各主成分因素的先验模型结合对应所设计的试验，以及试验设计数值求解算法，产生试验数据；

1024、根据所产生的试验数据，通过单变量回归分析法，建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度间的精度影响函数；

1025、通过所述精度影响函数对各主成分因素的先验模型进行参数估计，得到各主成分因素的原始精度影响模型。

在得到各个主成分因素对星敏感器在轨姿态测量精度的先验模型后，则需要进一步建立每一个主成分因素到星敏感器在轨姿态测量精度的关系图和关系表；通过各主成分因素分析的试验优化设计，重新按照主成分表设计试验；从而对每一个主成分因素都建立和姿态测量总误差的定量、定性关系；并通过试验设计及数值求解算法，产生试验数据，通过单变量回归分析的方法建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度间的精度影响函数；通过精度影响函数对各主成分因素的先验模型进行参数估计，得到各主成分因素的原始精度影响模型。

综上，步骤102中具体分析方法如下：1)主成分因素的水平划分：即通过主成分因素的理论分析，确定初步的主成分因素取值范围；2)响应变量选择：取响应变量为姿态测量精度的标准差；3)试验设计选择：考虑样本量、响应变量，进行试验优化设计；4)数据分析：建立误差传播定量分析表，实现原始精度影响模型的参数辨识，构建原始精度影响模型。

103、将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型；具体地：

1031、通过非线性回归模型参数估计精度理论，建立各主成分因素的原始精度影响模型的参数估值偏差修正方法；

1032、通过非线性回归模型参数估计精度与各主成分因素的原始精度影响模型的曲率之间的关系，建立非线性回归模型的有偏估计方法；

1033、根据各主成分因素的原始精度影响模型的估值偏差修正方法和非线性回归模型的有偏估计方法，建立多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法；

1034、根据多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法，对各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型。

由于每个主成分因素的精度影响模型一般为非线性参数模型，与现有的线性模型参数估计不同，其参数估计结果一般是有偏的。所以，需要对建立的原始精度影响模型进行优化。

通过对非线性回归模型参数估计精度的分析，推导参数估计偏差与方差的近似表示，计算各主成分因素精度影响模型参数估计的偏差修正；分析非线性回归模型的参数估计精度与非线性模型曲率之间的关系，建立非线性回归模型的正则化估计方法；在此基础上，建立多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法，优化各主成分因素的原始精度影响模型，减小模型参数估计的偏差与方差，提高各主成分因素的精度影响模型的参数估计精度。

104、将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型；具体地：

1041、将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化精度响应参数化模型；

1042、对一体化精度响应参数化模型，进行多因素试验优化设计，并构建试验数据；

1043、针对各主成分因素与所述一体化响应参数化模型，结合试验数据，对一体化响应参数化模型参数进行辨识，得到一体化综合精度响应模型；具体地：

对所述一体化精度响应参数化模型，确定辨识准则；

利用优化算法，估计出所述一体化精度响应参数化模型所需的参数值；

确定所需的参数值对应的各参数空间的取值范围，得到一体化精度响应综合模型。

在得到了单个主成分因素的精度影响模型后，则需要通过对各主成分因素间的交互耦合关系分析，建立一体化综合精度响应模型。相对于单个主成分因素的精度影响模型，一体化综合精度响应模型的构建更为复杂。从物理机理出发，利用解析法辨识各主成分因素对星敏感器在轨姿态测量精度的影响是一个复杂的过程。就本步骤所需解决的问题而言，即使只考虑综合的主成分因素，要求解出优化目标，并进行优化的问题，也涉及微分方程的复杂计算。

显然，用于分析一体化综合精度响应模型的信息是当各主成分因素取不同值时，根据星敏感器在轨姿态测量工作原理及姿态数据估算，计算得到不同的姿态测量结果。那么问题归结为根据主成分因素的不同输入值和相应的姿态测量结果的输出值，确定出主成分因素与姿态测量精度之间的函数关系，也即根据系统进行的实验外作用和系统响应数据，建立数学模型的模型辨识问题。

本发明拟采用模型辨识方法来建立一体化综合精度响应模型，包括多因素试验优化下试验数据构建，一体化综合精度响应模型辨识、以及一体化响应模型参数估计等。

试验优化设计是模型辨识的一个重要环节，根据主成分因素的特点及分布，结合多因素最优设计理论，研究模型辨识中的试验优化设计问题，利用尽可能少的试验(提供模型辨识信息的必要条件)，最大限度地体现模型性质(实现模型辨识的信息的充分条件)，也就是安排的试验能为模型辨识提供含有尽可能充分信息量的试验数据，使之足以辨识出体现系统性质的正确的数学模型。

根据系统的输入、输出的试验数据，结合单个主成分因素的精度影响模型，利用建模准则在满足系统约束条件下从候选模型集合中选择出与系统输入(不同主成分因素的不同输入值)、输出特性(星敏感器姿态测量结果)最等价的数学结构形式，利用非线性回归分析的方式确定主成分因素与姿态测量精度的一体化综合响应模型。

一体化综合响应模型确定后，问题就成为根据辨识准则和试验数据求取模型中的待定参数，即参数辨识与估计问题，这是模型辨识定量研究的核心。参数辨识与估计包括辨识准则的确定和优化算法两部分，辨识准则将参数估计问题转化为泛函极值问题。在此基础上，利用最优化算法估计出所需模型的参数值，并确定所需的参数值对应的各参数空间的取值范围，完成一体化综合响应模型的构建。

105、设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化综合精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界；具体地：

1051a、设定星敏感器在轨姿态测量精度指标；

1052a、求一体化综合精度响应模型的反函数；

1053a、根据星敏感器在轨姿态测量精度指标，对一体化综合精度响应模型的反函数进行求解，从而确定每个主成分因素的响应边界。

或者，1051b、设定星敏感器在轨姿态测量精度指标；

1052b、采用试验优化设计的方式，确定各主成分因素的数值边界；

1053b、利用多因素试验设计方法，在星敏感器在轨姿态测量精度指标下，通过仿真得到每个主成分因素的响应边界。

在建立一体化综合精度响应模型后，在设定精度指标下，求解每一个主成分因素的边界条件，即响应边界。本发明从两方面考虑主成分因素响应边界的求解：

一是解析法，即求一体化综合精度响应模型的反函数，从而确定主成分因素的响应边界，但是对于非线性模型的反函数没有显式表达式，需要对响应模型线性化处理后求解；

二是数值试验法，即采用试验优化设计的方式，确定出主成分因素的数值边界，利用多因素试验设计方法，在设定的星敏感器在轨姿态测量精度指标下，通过仿真得到每个主成分因素的响应边界。

一体化综合精度响应模型即为全面的主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度之间的规律或关系，而在建立一体化综合精度响应模型后，在设定精度指标下，求解每一个主成分因素的边界条件，即为相应主成分因素的响应边界。本发明通过因素耦合性分析，多因素试验最优化设计、非线性多元回归、模型辨识、参数估计、数值试验等来建立一体化综合精度响应模型，并由此确定各主成分因素的响应边界。

应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述方法包括：

针对星敏感器在轨姿态测量精度的各主成分因素，根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型；

针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型；

将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型；

将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型；

设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化综合精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界。

2.根据权利要求1所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，构建各主成分因素的先验模型，具体包括：

根据各主成分因素在星敏感器姿态测量系统方程中的影响关系，分析各主成分因素的影响特性；

根据各主成分因素的影响特性和各主成分因素的传播机理，构建各主成分因素的误差传播矩阵；

根据各主成分因素的误差传播矩阵，建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量总误差的定量、定性关系；

将各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量总误差的定量、定性关系，作为各主成分因素的先验模型。

3.根据权利要求1所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述针对各主成分因素设计试验，产生试验数据，并根据各主成分因素的先验模型结合试验数据，得到各主成分因素的原始精度影响模型，具体包括：

建立每个主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度的关系图表；

根据所述关系图表，针对各主成分因素设计试验；

将各主成分因素的先验模型结合对应所设计的试验，以及试验设计数值求解算法，产生试验数据；

根据所产生的试验数据，通过单变量回归分析法，建立各主成分因素与星敏感器在轨姿态测量精度间的精度影响函数；

通过所述精度影响函数对各主成分因素的先验模型进行参数估计，得到各主成分因素的原始精度影响模型。

4.根据权利要求1所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述将各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型，具体包括：

通过非线性回归模型参数估计精度理论，建立各主成分因素的原始精度影响模型的参数估值偏差修正方法；

通过非线性回归模型参数估计精度与各主成分因素的原始精度影响模型的曲率之间的关系，建立非线性回归模型的有偏估计方法；

根据各主成分因素的原始精度影响模型的估值偏差修正方法和非线性回归模型的有偏估计方法，建立多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法；

根据多参数非线性回归模型局部非线性和整体曲率综合优化加权方法，对各主成分因素的原始精度影响模型进行优化，得到对应的各主成分因素的精度影响模型。

5.根据权利要求1所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化综合精度响应模型，具体包括：

将各主成分因素的精度影响模型，结合各主成分因素间的交互耦合关系，建立星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素的一体化精度响应参数化模型；

对一体化精度响应参数化模型，进行多因素试验优化设计，并构建试验数据；

针对各主成分因素与所述一体化响应参数化模型，结合试验数据，对一体化响应参数化模型参数进行辨识，得到一体化综合精度响应模型。

6.根据权利要求1所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化综合精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界，具体包括：

设定星敏感器在轨姿态测量精度指标；

求一体化综合精度响应模型的反函数；

根据星敏感器在轨姿态测量精度指标，对一体化综合精度响应模型的反函数进行求解，从而确定每个主成分因素的响应边界。

7.根据权利要求1所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述设定星敏感器在轨姿态测量精度指标，根据一体化精度响应模型，确定每个主成分因素的响应边界，具体包括：

设定星敏感器在轨姿态测量精度指标；

采用试验优化设计的方式，确定各主成分因素的数值边界；

利用多因素试验设计方法，在星敏感器在轨姿态测量精度指标下，通过仿真得到每个主成分因素的响应边界。

8.根据权利要求5所述的确定星敏感器在轨姿态测量精度主成分因素响应边界的方法，其特征在于，所述针对各主成分因素与所述一体化响应参数化模型，结合试验数据，对一体化响应参数化模型参数进行辨识，得到一体化综合精度响应模型，具体包括：

对所述一体化精度响应参数化模型，确定辨识准则；

利用优化算法，估计出所述一体化精度响应参数化模型所需的参数值；

确定所需的参数值对应的各参数空间的取值范围，得到一体化精度响应综合模型。