CN110793540B - 一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，属于卫星姿态控制技术领域。推导出了视场内星点位置与探头间安装阵变化量之间关系，建立了基于星点位置为观测量的测量模型与状态模型；地面试验结果对产品视场内星点误差特性进行分析，基于星点噪声特性对滤波估计参数进行修正，提高产品安装阵估计精度；该方法可进一步提高产品姿态测量精度，根据地面仿真及试验结果，该方法可将产品姿态测量精度由1″(3σ)提升到0.6″(3σ)。

Description

一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法

技术领域

本发明涉及一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，属于卫星姿态控制技术领域。

背景技术

星敏感器通过对空间恒星成像，获得恒星观测矢量，采用星图匹配的方法确定星敏感器光轴在惯性空间的指向，利用星敏感器本体坐标系和卫星姿态坐标系的转换关系，确定卫星姿态。

多探头星敏感器设计的出发点是要受益于可以共享多个探头输出的测量数据，提高星敏感器的精度和鲁棒性。在其姿态确定算法研究中，提出了数据融合的概念。其意义在于融合各视场测量数据以实现高精度姿态确定。数据融合的具体过程为：首先选定一个参考视场，将其他光学探头所测量的恒星单位矢量通过探头间的相对安装矩阵转换到该视场；然后由这些转换到参考视场的向量联合计算卫星的三轴姿态。

由于产品在轨受空间环境等因素的影响，其探头间相对安装关系会发生变化。通过地面仿真及试验可知，探头间安装误差变化直接影响融合后姿态精度。因此，对于多头星敏感器，探头之间安装阵的估计精度直接影响星敏感器最终测量精度，为此提高安装矩阵估计的精度，是产品通过信息融合实现更高精度的核心技术。

最早的姿态敏感器安装阵的估计方法是由DesJardins在1969年提出的，其利用未加权的最小二乘法估计Orbiting Astronomical Observatory (OAO)卫星敏感器的安装阵。DesJardins未直接利用在轨数据，而是将两台星敏感器测量的光轴角度余弦值作为有效测量量，则星敏感器的绝对安装阵是不可观测的，由于该原因，DesJardins将6个OAO星敏感器中的一个作为参考星敏感器，计算其它5个星敏感器相对该星敏感器的安装阵，这样，6个等价的星敏感器就不再等价。同时该方法没有考虑关于敏感器的任何统计信息，也没有利用发射前的安装阵信息，因此估计精度较低。

在Magsat任务中，Abshire等人中提出了一种新的校正方法，其计算的是绝对安装阵，没有计算相对安装阵。这样的估计方法是有缺点的，因为从飞行数据中不能同时获得绝对安装矩阵和姿态矩阵，若在整个任务过程中用该方法多次计算敏感器安装阵，则在计算结果中就会表现出随机游走。

另一个较早的处理姿态敏感器安装误差的方法是由Murrell提出的。该方法认为对于相对较小的视场来说，关于光轴的安装误差是不敏感的，又因为关于光轴的安装误差一般不大于横轴的安装误差的三倍，所以在该方法的分析中，忽略了关于光轴的安装误差。文中同时指出两个星敏感器间的安装误差阵是存在冗余的：每个星敏感器的部分安装误差可由另一个星敏感器观测到，这样，由一个星敏感器安装误差引起的部分姿态确定误差可由另一个星敏感器观测到并去除，反之亦然。在具体的处理过程中，该方法应用了卡尔曼滤波器(KF) 来处理安装误差的估计问题：将四个安装误差参数作为滤波器状态，并且修改了测量向量。文中进一步指出，由估计安装误差所提高的姿态确定精度取决于初始安装矩阵的不确定性，即取决于初始误差协方差矩阵。该文首次提出了对姿态敏感器安装矩阵的估计与校正，并引入了KF方法，但是在文中并没有区分相对安装(Relative Alignment)和绝对安装误差(Absolute Alignment) 的概念。

Davis等提出了用于校正的递归最小二乘法。在这种方法中，通过迭代处理测量量来估计初始姿态误差、姿态敏感器安装误差以及陀螺仪参数，以此来产生测量残差。当所有的残差被处理后，再更新这些参数(就是说，先迭代处理测量量，对参数进行估计，估计之后就可以计算残差，再对残差处理，处理完之后再更新所估计的参数)。该算法中的所有估计参数都被假设为时不变的。具体的算法分为内外两环，算法的内环(Inner loop)连续的处理所有的观测数据，当传播姿态四元数和求测量方程的值时，参数向量是固定的。参数增量向量由计算的梯度矩阵和残差做递归更新。一旦内环处理完成，参数向量在外环由内环得到的参数增量向量做更新，这时内环重启，这个过程要重复迭代几次(一般3～5次)直到参数增量收敛到一个可以接受的小值。该方法是非线性最小二乘全局迭代的一个例子。其缺点是没有考虑过程噪声，测量敏感性函数较复杂，且未意识到绝对安装误差与相对安装误差的区别。

Shuster等人对相对安装误差概念和绝对安装误差概念做了详细的阐释，也对两误差的校正提出了对应的方法。随后有人提出了基于相对安装误差校正的批处理方法，即是对姿态敏感器相对于参考敏感器的安装阵进行校正。该方法不需要计算姿态和姿态角速率，允许在不知道动力学参数的情况下对相对安装误差参数做出估计，该姿态无关方法中导出的测量量使得数据检查和野值处理更容易，其优点在于对数据丢包不敏感。该文同时也分析了单独考虑相对安装阵校正的原因。但所提方法的缺点是需要敏感器同步采样。

Shuster利用Friedland的偏差估计方法和Gupa和Mehra的最大似然估计技术来估计六状态卡尔曼滤波器的姿态状态，并且利用迭代最小二乘方法估计安装误差参数。Friedland的偏差估计方法通过做出某些假设而将偏差状态估计与动力学状态估计解耦，该假设为：初始状态估计误差和初始偏差估计误差间的互相关为零，偏差状态无过程噪声。因为姿态滤波器有必要由姿态测量初始化，且系统的安装误差会随温度变量和其他因素而发生变化，这就必须使用过程噪声，然而这样就违反了Friedland的偏差估计方法的两个主要假设。但利用该方法的结果比起完全卡尔曼滤波的方法显示了较好的状态稳定性能，这说明所做的假设是温和的。该方法的优点在于计算量的减少和鲁棒性的提高。

Schutz等提出了两种校正星敏感器相对安装矩阵的方法。第一种方法为四元数安装阵估计法(Quaternion Alignment Estimation,QAE)，该方法与姿态相关，需利用星敏感器所测得的姿态四元数；第二种方法为补偿参数估计法(Offset Parameter Estimation,OPE)，该方法直接估计表示相对安装误差的一组参数。QAE方法关注两星敏感器所确定姿态的差值，通过推导可知，两星敏感器的相对安装误差可由绝对安装误差和姿态确定误差表示，由此可知安装误差观测向量和安装误差状态向量之间的关系，对于该观测—状态(observation-state)关系，据最小方差估计准则，可估计出相对安装误差阵和估计协方差阵；OPE方法直接使用恒星观测向量来估计相对安装误差。两方法都是批处理方法，二者精度相当。

综上所述，对于安装矩阵的估计，一般都是分为相对安装阵和绝对安装阵两部分，所述的方法可分为与姿态相关和不相关、离线处理和实时处理方法。综合比较而言，卡尔曼滤波方法由于其实时性更适合于在轨应用，离线处理方法适用于事后处理。为了进一步提升探头间相对安装阵估计精度，以提升产品融合精度，本发明吸取上述算法的优点，并对其缺点进行改进，提出了一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提出一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法。

本发明的技术解决方案是：

一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，多探头星敏感器基于多个探头视场内星点信息进行信息融合处理，以进一步提升产品精度，其多个探头融合后实现指标优于0.6″(3σ)，单个探头实现指标优于1″(3σ)，其技术特点为甚高精度、高动态和高动态性能，主要应用于遥感卫星及高分辨对地观测卫星；该方法通过对探头间安装阵进行实时标定与补偿，同时结合多视场选星策略，进一步提高产品融合精度；基于理论分析，推导出了视场内星点位置与探头间安装阵变化量之间关系，利用视场内星点信息作为观测量进行探头间安装阵估计以提高产品安装阵估计精度；建立了基于星点位置为观测量的测量模型与状态模型；根据地面试验结果对产品视场内星点误差特性进行分析，基于星点噪声特性对滤波估计参数进行修正，提高产品安装阵估计精度；根据产品设计及地面试验结果，设计一套多视场选星策略，从多个视场内选择优质星点进行融合姿态计算，以进一步提升产品姿态测量精度。具体包括下列内容(下面以3个探头融合后姿态计算为例)：

该方法的步骤包括：

(1)设置基准探头坐标系，多探头星敏感器中设定其中一个探头为基准探头，该基准探头所在的坐标系为基准坐标系；

从3个探头坐标系中，选择一个探头坐标系为基准坐标系，一般选择原则为根据产品在轨安装布局情况，选择3个探头中在轨工作环境相对较好的探头坐标系为基准坐标系；本发明中以设置探头1坐标系为基准坐标系进行说明；在轨工作环境相对较好是指在轨工作环境温度波动范围最小的，通过地面仿真的方法可以得到每个探头在轨工作环境温度波动范围；

(2)建立滤波器的状态方程，滤波器的状态方程为：

其中状态变量

或

A为3阶单位矩阵，w(k)为系统模型误差，假定其为高斯白噪声；δφ₁₂、

δθ₁₂分别为探头1与探头2相对安装阵在X轴、Y轴、Z轴的变化量；δφ₁₃、

δθ₁₃分别为探头1与探头3相对安装阵在X轴、Y轴、Z轴的变化量；

(3)以星点位置为观测量，分别建立探头1与探头2、探头1与探头3 相对安装阵估计的测量模型，测量模型为：

z_k＝H_k·δx+v(k)

以估计探头1与探头2相对安装阵为例，测量矩阵H_k与所选择的探头视场内星点数目有关，若选择探头1为参考探头，探头2星点数目为n颗。则观测矩阵H_k为：

H_k为对角矩阵，

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，A₁为k时刻探头1姿态矩阵，

为探头2视场内第i颗已识别星点对应的恒星坐标矢量。某矢量

其反对称定义如下：

其中z_k计算公式如下：

v(k)为测量模型误差。

(4)根据步骤(2)建立的滤波器的状态方程和步骤(3)建立的测量模型使用卡尔曼滤波算法对探头1与探头2、探头1与探头3安装阵变化量进行实时估计的具体步骤为：

第一步，给定时间为k0时刻的滤波初值，滤波初值包括相对变化量初值

状态协方差阵P₀、系统误差协方差阵Q和测量误差协方差阵R；

第二步，使用

进行状态预测，Φ_k|k-1＝I+I·T_step+0.5·I²·T_step²

其中I为3阶单位矩阵，T_step为滤波步长。

第三步，使用

进行协方差阵预测；

第四步，使用

计算增益；

第五步，使用

进行状态更新；

第六步，使用

进行协方差阵更新；

所述的第一步中，系统误差协方差阵Q在仿真中根据实际结果进行调整， R根据测量值误差进行选取，保证选择合适值使得算法稳定收敛；

(5)根据步骤(4)得到的相对安装阵变化量对实时安装阵进行补偿，得到修正后探头1与探头2、探头1与探头3的安装阵；

根据k时刻状态变量估计值

即探头之间安装阵相对于初始基准变化量，结合初始基准(k0时刻)安装阵A_{12_k0}和A_{13_k0}，可得到k时刻探头1与探头2相对安装矩阵估计值

探头1与探头3相对安装矩阵估计值

(6)利用步骤(5)得到的修正后探头间安装阵将探头2和探头3视场内星点信息转换到基准探头坐标系下，结合选星策略，得到基于基准探头坐标系的融合后姿态数据。

记探头1中所有已识别观测星矢量为WOBS1(3×N₁维数组，N₁为探头1 的识别星数)，探头2中所有已识别观测星矢量为WOBS2(3×N₂维数组，N₂为探头2的识别星数)，探头3中所有已识别观测星矢量为WOBS3(3×N₃维数组，N₃为探头3的识别星数)，探头2中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为WOBS2*，探头3中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为 WOBS3*，则：

WOBS1_i*＝WOBS1_i

其中WOBS1_i*为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系(探头1坐标系)下表示；WOBS2_i*为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系下表示；WOBS3_i*为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在在基准坐标系下表示；WOBS1_i为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在探头1坐标系下表示，WOBS2_i为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在探头2坐标系下表示；WOBS3_i为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在探头3坐标系下表示。

从WOBS1*、WOBS2*和WOBS3*中选择星点位置误差较小的N颗观测星，利用这些观测星的观测星矢量和其对应星表中导航星矢量，利用姿态确定算法(如QUEST算法)，计算得到融合后的姿态数据。

有益效果

(1)推导出了视场内星点位置与探头间安装阵变化量之间关系，建立了基于星点位置为观测量的测量模型与状态模型；

(2)地面试验结果对产品视场内星点误差特性进行分析，基于星点噪声特性对滤波估计参数进行修正，提高产品安装阵估计精度；

(3)该方法可进一步提高产品姿态测量精度，根据地面仿真及试验结果，该方法可将产品姿态测量精度由1″(3σ)提升到0.6″(3σ)。

具体实施方式

本发明提出的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法具体实施方式如下：

(1)设置基准探头坐标系，多探头星敏感器中设定其中一个探头为基准探头，该基准探头所在的坐标系为基准坐标系；

从3个探头坐标系中，选择一个探头坐标系为基准坐标系，一般选择原则为根据产品在轨安装布局情况，选择3个探头中在轨工作环境相对较好的探头坐标系为基准坐标系；本发明中以设置探头1坐标系为基准坐标系进行说明；在轨工作环境相对较好是指在轨工作环境温度波动范围最小的，通过地面仿真的方法可以得到每个探头在轨工作环境温度波动范围；

(2)使用卡尔曼滤波算法对探头1与探头2安装阵变化量进行实时估计的具体步骤为：

第一步，给定时间为k0时刻的滤波初值，滤波初值包括相对变化量初值

状态协方差阵P₀、系统误差协方差阵Q和测量误差协方差阵R；

第二步，使用

进行状态预测，Φ_k|k-1＝I+I·T_step+0.5·I²·T_step²

其中I为3阶单位矩阵，T_step为滤波步长。

第三步，使用

进行协方差阵预测；

第四步，使用

计算增益；

第五步，使用

进行状态更新；

第六步，使用

进行协方差阵更新；

所述的第一步中，系统误差协方差阵Q在仿真中根据实际结果进行调整， R根据测量值误差进行选取，保证选择合适值使得算法稳定收敛；

其中测量矩阵H_k与所选择的探头视场内星点数目有关，若探头2星点数目为n颗。则观测矩阵H_k为：

H_k为对角矩阵，

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，A₁为k时刻探头1姿态矩阵，

为探头2视场内第i颗已识别星点对应的恒星坐标矢量。某矢量

其反对称定义如下：

其中z_k计算公式如下：

(3)根据步骤(2)得到的相对安装阵变化量

对实时安装阵进行补偿，得到修正后探头1与探头2安装阵；

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，

为根据

计算的探头1与探头2相对安装阵变化量对应姿态阵；

为k时刻补偿后探头1与探头2相对安装阵；

(4)使用卡尔曼滤波算法对探头1与探头3安装阵变化量进行实时估计的具体步骤为：

第一步，给定时间为k0时刻的滤波初值，滤波初值包括相对变化量初值

状态协方差阵P₀、系统误差协方差阵Q和测量误差协方差阵R；

第二步，使用

进行状态预测，Φ_k|k-1＝I+I·T_step+0.5·I²·T_step²

其中I为3阶单位矩阵，T_step为滤波步长。

第三步，使用

进行协方差阵预测；

第四步，使用

计算增益；

第五步，使用

进行状态更新；

第六步，使用

进行协方差阵更新；

所述的第一步中，系统误差协方差阵Q在仿真中根据实际结果进行调整， R根据测量值误差进行选取，保证选择合适值使得算法稳定收敛；

其中测量矩阵H_k与所选择的探头视场内星点数目有关，若探头3星点数目为m颗。则观测矩阵H_k为：

H_k为对角矩阵，

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，A₁为k时刻探头1姿态矩阵，

为探头2视场内第i颗已识别星点对应的恒星坐标矢量，

为探头2 视场内第i颗已识别星点对应坐标矢量。某矢量

其反对称定义如下：

其中z_k计算公式如下：

(5)根据步骤(4)得到的相对安装阵变化量

对实时安装阵进行补偿，得到修正后探头1与探头3安装阵；

其中A_{13_k0}为k0时刻探头1与探头3相对安装阵，

为根据

计算的探头1与探头3相对安装阵变化量对应姿态阵；

为k时刻补偿后探头1与探头3相对安装阵；

(6)利用步骤(5)得到的探头1与探头3相对安装阵探头

和步骤(3) 得到探头1与探头2相对安装阵探头

将探头2和探头3视场内星点信息转换到基准探头坐标系下，结合选星策略，得到基于基准探头坐标系的融合后姿态数据。

记探头1中所有已识别观测星矢量为WOBS1(3×N₁维数组，N₁为探头1 的识别星数)，探头2中所有已识别观测星矢量为WOBS2(3×N₂维数组，N₂为探头2的识别星数)，探头3中所有已识别观测星矢量为WOBS3(3×N₃维数组，N₃为探头3的识别星数)，探头2中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为WOBS2*，探头3中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为 WOBS3*，则：

WOBS1_i*＝WOBS1_i

其中WOBS1_i*为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系(探头1坐标系)下表示；WOBS2_i*为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系下表示；WOBS3_i*为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在在基准坐标系下表示；WOBS1_i为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在探头1坐标系下表示，WOBS2_i为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在探头2坐标系下表示；WOBS3_i为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在探头3坐标系下表示。

从WOBS1*、WOBS2*和WOBS3*中选择星点位置误差较小的N颗观测星，利用这些观测星的观测星矢量和其对应星表中导航星矢量，利用姿态确定算法(如QUEST算法)，计算得到融合后的姿态数据。

实施例1

一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，该多探头星敏感器包括3 个探头，分别为探头1、探头2和探头3，该方法的步骤包括：

(1)通过地面仿真的方法得到探头1的温度波动范围为±0.5℃，探头2 的温度波动范围为±1℃，探头3的温度波动范围为±1.2℃，为此，以探头1 作为基准探头；

(2)使用卡尔曼滤波算法对探头1与探头2安装阵变化量进行实时估计，具体步骤为：

第一步，给定时间为k0时刻的滤波初值，滤波初值包括相对变化量初值

状态协方差阵P₀为3阶对角阵，其对角线元素均为100、系统误差协方差阵Q为3阶对角阵，对角线元素均为0.01，测量误差协方差阵 R为3阶对角阵，对角线元素均为0.0005；

第二步，使用

进行状态预测，其中

Φ_k|k-1＝I+I·T_step+0.5·I²·T_step²

其中I为3阶单位矩阵，T_step为滤波步长，为0.125s。

第三步，使用

进行协方差阵预测；

第四步，使用

计算增益；

第五步，使用

进行状态更新；

第六步，使用

进行协方差阵更新；

其中测量矩阵H_k与所选择的探头视场内星点数目有关，选取探头2星点数目为5颗。则观测矩阵H_k为：

H_k为对角矩阵，

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，A₁为k时刻探头1姿态矩阵，

为探头2视场内第i颗已识别星点对应的恒星坐标矢量，

为探头2 视场内第i颗已识别星点对应坐标矢量。某矢量

其反对称定义如下：

其中z_k计算公式如下：

(3)根据步骤(2)得到的相对安装阵变化量

对实时安装阵进行补偿，得到修正后探头1与探头2安装阵；

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，

为根据

计算的探头1与探头2相对安装阵变化量对应姿态阵；

为k时刻补偿后探头1与探头2相对安装阵；

(4)使用卡尔曼滤波算法对探头1与探头3安装阵变化量进行实时估计的具体步骤为：

第一步，给定时间为k0时刻的滤波初值，滤波初值包括相对变化量初值

状态协方差阵P₀为3阶对角阵，其对角线元素均为100、系统误差协方差阵Q为3阶对角阵，对角线元素均为0.01，测量误差协方差阵 R为3阶对角阵，对角线元素均为0.0005；

第二步，使用

进行状态预测，其中

Φ_k|k-1＝I+I·T_step+0.5·I²·T_step²

其中I为3阶单位矩阵，T_step为滤波步长，为0.125s。

第三步，使用

进行协方差阵预测；

第四步，使用

计算增益；

第五步，使用

进行状态更新；

第六步，使用

进行协方差阵更新；

选取探头3星点数目为6颗。则观测矩阵H_k为：

H_k为对角矩阵，

其中A_{13_k0}为k0时刻探头1与探头3相对安装阵，A₁为k时刻探头1姿态矩阵，

为探头3视场内第i颗已识别星点对应的恒星坐标矢量，

为探头3 视场内第i颗已识别星点对应坐标矢量。某矢量

其反对称定义如下：

其中z_k计算公式如下：

(5)根据步骤(4)得到的相对安装阵变化量

对实时安装阵进行补偿，得到修正后探头1与探头3安装阵；

其中A_{13_k0}为k0时刻探头1与探头3相对安装阵，

为根据

计算的探头1与探头3相对安装阵变化量对应姿态阵；

为k时刻补偿后探头1与探头3相对安装阵；

(6)利用步骤(5)得到的探头1与探头3相对安装阵探头

和步骤(3) 得到探头1与探头2相对安装阵探头

将探头2和探头3视场内星点信息转换到基准探头坐标系下，结合选星策略，得到基于基准探头坐标系的融合后姿态数据。

记探头1中所有已识别观测星矢量为WOBS1，探头1的识别星数为10 颗，则WOBS1为3×10维数组，探头2中所有已识别观测星矢量为 WOBS2，探头2的识别星数为15颗，则WOBS2为3×15维数组，探头3 中所有已识别观测星矢量为WOBS3，探头3的识别星数为18颗，则WOBS2 为3×18维数组；

探头2中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为WOBS2*，探头3 中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为WOBS3*，则：

WOBS1_i*＝WOBS1_i

其中WOBS1_i*为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系(探头1坐标系)下表示；WOBS2_i*为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系下表示；WOBS3_i*为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在在基准坐标系下表示；WOBS1_i为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在探头1坐标系下表示，WOBS2_i为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在探头2坐标系下表示；WOBS3_i为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在探头3坐标系下表示。

从WOBS1*、WOBS2*和WOBS3*中选择星点位置误差较小的N颗观测星，利用这些观测星的观测星矢量和其对应星表中导航星矢量，利用姿态确定算法(如QUEST算法)，计算得到融合后的姿态数据。

Claims (8)

1.一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：该多探头星敏感器包括三个探头，分别为探头1、探头2和探头3，该方法的步骤包括：

(1)设定多探头星敏感器中的探头1为基准探头，该基准探头1所在的坐标系为基准坐标系；

(2)建立滤波器的状态方程，滤波器的状态方程为：

其中状态变量

或

A为3阶单位矩阵，w(k)为系统模型误差；δφ₁₂、

δθ₁₂分别为探头1与探头2相对安装阵在X轴、Y轴、Z轴的变化量；δφ₁₃、

δθ₁₃分别为探头1与探头3相对安装阵在X轴、Y轴、Z轴的变化量；

(3)以星点位置为观测量，分别建立探头1与探头2、探头1与探头3相对安装阵估计的测量模型，测量模型为：

z_k＝H_k·δx+v(k)

以探头1与探头2相对安装阵为例，测量矩阵H_k与所选择的探头视场内星点数目有关，设定探头1为参考探头，探头2星点数目为n颗，则观测矩阵H_k为：

H_k为对角矩阵，

其中A_{12_k0}为k0时刻探头1与探头2相对安装阵，A₁为k时刻探头1姿态矩阵，

为探头2视场内第i颗已识别星点对应的恒星坐标矢量；某矢量

其中θ₁为

矢量的第1个元素值，θ₂为

矢量的第2个元素值，θ₃为

矢量的第3个元素值，

称为反对称阵，具体定义如下：

其中z_k计算公式如下：

v(k)为测量模型误差；

(4)根据步骤(2)建立的滤波器的状态方程和步骤(3)建立的测量模型使用卡尔曼滤波算法对探头1与探头2、探头1与探头3安装阵变化量进行实时估计，具体步骤为：

第一步，给定时间为k0时刻的滤波初值，滤波初值包括相对变化量初值

状态协方差阵P₀、系统误差协方差阵Q和测量误差协方差阵R；

第二步，使用

进行状态预测，Φ_k|k-1＝I+I·T_step+0.5·I²·T_step²其中I为3阶单位矩阵，T_step为滤波步长；

为k-1时刻状态变量估计值，

为k时刻状态变量预测值；

第三步，使用

进行协方差阵预测；

其中P_k-1为k-1时刻状态协方差阵估计值，P_k|k-1为k时刻状态协方差阵预测值；Φ_k|k-1为k-1时刻到k时可状态转移矩阵；

第四步，使用

计算增益；

H_k为k时刻测量矩阵，K_k为计算的k时刻增益矩阵；

第五步，使用

进行状态更新；

K_k为计算的k时刻增益矩阵，

为k时刻状态变量预测值，z_k为k时刻观测量，

为k时刻状态变量估计值；

第六步，使用

进行协方差阵更新；

其中I为3阶单位阵；

(5)根据步骤(4)实时估计得到的相对安装阵变化量对实时安装阵进行补偿，得到修正后探头1与探头2、探头1与探头3的安装阵；

(6)利用步骤(5)得到的修正后探头1与探头2、探头1与探头3的安装阵将探头2和探头3视场内星点信息转换到基准探头坐标系下，结合选星策略，得到基于基准探头坐标系的融合后姿态数据；

所述的步骤(5)中，对实时安装阵进行补偿的方法为：根据k时刻状态变量估计值

即探头之间安装阵相对于初始基准变化量，结合初始基准k0时刻安装阵A_{12_k0}和A_{13_k0}，得到k时刻探头1与探头2相对安装矩阵估计值

探头1与探头3相对安装矩阵估计值

所述的步骤(6)中，得到融合后姿态数据的方法为：

标记探头1中所有已识别观测星矢量为WOBS1，3×N₁维数组，N₁为探头1的识别星数；

标记探头2中所有已识别观测星矢量为WOBS2，3×N₂维数组，N₂为探头2的识别星数；

标记探头3中所有已识别观测星矢量为WOBS3，3×N₃维数组，N₃为探头3的识别星数；

探头2中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为WOBS2*；

探头3中已识别观测星矢量在探头1坐标系下表示为WOBS3*；

则：

WOBS1_i*＝WOBS1_i

其中WOBS1_i*为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系下表示；

WOBS2_i*为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在基准坐标系下表示；

WOBS3_i*为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在在基准坐标系下表示；

WOBS1_i为探头1的第i颗观测星对应观测星矢量在探头1坐标系下表示；

WOBS2_i为探头2的第i颗观测星对应观测星矢量在探头2坐标系下表示；

WOBS3_i为探头3的第i颗观测星对应观测星矢量在探头3坐标系下表示；

从WOBS1*、WOBS2*和WOBS3*中选择星点位置误差较小的N颗观测星，利用这些观测星的观测星矢量和其对应星表中导航星矢量，利用姿态确定算法，计算得到融合后的姿态数据。

2.根据权利要求1所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：多探头星敏感器基于多个探头视场内星点信息进行信息融合处理，其多个探头融合后实现指标优于0.6″，单个探头实现指标优于1″。

3.根据权利要求1所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，基准探头的选取方法为：根据产品在轨安装布局情况，选择三个探头中在轨工作环境相对较好的探头坐标系为基准坐标系。

4.根据权利要求3所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：在轨工作环境相对较好是指在轨工作环境温度波动范围最小的，通过地面仿真的方法得到每个探头在轨工作环境温度波动范围。

5.根据权利要求1所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：所述的第一步中，系统误差协方差阵Q在仿真中根据实际结果进行调整，R根据测量值误差进行选取，保证选择合适值使得算法稳定收敛。

6.根据权利要求1所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：基准坐标系为探头1所在的坐标系。

7.根据权利要求1所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：姿态确定算法为QUEST算法。

8.根据权利要求1所述的一种提高多探头星敏感器姿态测量精度的方法，其特征在于：多探头星敏感器应用于遥感卫星及高分辨对地观测卫星。