JP2003014462A - 人工衛星の姿勢検出装置 - Google Patents

人工衛星の姿勢検出装置

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JP2003014462A
JP2003014462A JP2001201123A JP2001201123A JP2003014462A JP 2003014462 A JP2003014462 A JP 2003014462A JP 2001201123 A JP2001201123 A JP 2001201123A JP 2001201123 A JP2001201123 A JP 2001201123A JP 2003014462 A JP2003014462 A JP 2003014462A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 広帯域で高精度に人工衛星の姿勢検出が可能
な姿勢検出装置を提供する。 【解決手段】 高周期シーケンシャルカルマンフィルタ
演算器１０３に対し、補間処理演算器１０７が発生する
角速度センサ補間信号１１２と姿勢角較正センサデータ
抽出器１０１が発生する姿勢角較正センサ検出信号１０
９とを入力する。高周期シーケンシャルカルマンフィル
タ演算器１０３は、姿勢角較正センサデータ抽出器１０
１が生成する姿勢角較正センサ検出信号１０９を姿勢角
較正データとした上で、角速度センサ補間信号１１２を
高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプリン
グ周期で伝播処理（積分計算）を実施し低周波姿勢角検
出信号１１５を生成する。低周波姿勢角検出信号１１５
と、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算
器１０６が発生する高周波姿勢検出信号１１４とを、姿
勢データ加算器１０８において加算することで広帯域姿
勢検出信号１１６を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人工衛星の姿勢検
出装置及び方法に関し、特に、地上処理によって衛星の
姿勢角変動を広帯域にわたり高精度に検出することが出
来る姿勢角検出装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】図５は従来の姿勢検出装置の一例を示す
構成図であり、１１は姿勢角較正センサ、１２は角速度
センサ、１３はシーケンシャルカルマン（Kalman）フィ
ルタ演算器、１４は姿勢角較正センサ検出信号、１５は
角速度センサ検出信号、１６は姿勢角決定信号である。
【０００３】図５では、角速度センサ１２により検出し
た角速度センサ検出信号１５と姿勢角較正センサ１１に
より検出した姿勢角較正センサ検出信号１４とをシーケ
ンシャルカルマンフィルタ演算器１３に入力し、衛星の
姿勢角推定値である姿勢角決定信号１６を生成する。こ
のときシーケンシャルカルマンフィルタ演算器１３で
は、衛星に搭載された角速度センサ１２（たとえばジャ
イロ：ＩＲＵ）と姿勢角較正センサ１１（たとえばスタ
ートラッカ：ＳＴＴ）が持つノイズ特性を確率モデルと
してモデル化した上で、そのモデルを用いて各センサ１
１、１２で検出した角速度センサ検出信号１５と姿勢角
較正センサ検出信号１４とに含まれるノイズの推定なら
びに除去を実施し、人工衛星の姿勢角決定信号１６を生
成する。
【０００４】図５に示す従来の姿勢検出装置は、比較的
容易な構成により実現可能であり、本来、オンボード上
の処理系（リアルタイム処理）として開発されたもので
ある。しかし、地上において受信したテレメトリデータ
から角速度センサ検出検出信号１５と姿勢角較正センサ
検出信号１４とが時系列データとして抽出できれば、地
上処理系でも容易に適用可能となる。そのため図５に示
す従来の姿勢検出装置は、オンボード上処理系と地上処
理系とに共通の装置として広く利用されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の姿勢検出装
置では、ＳＴＴなどの姿勢角較正センサ１１は一般に、
計測精度は優れているものの計測周期は角速度センサ１
２に比べ１０倍以上と長い。このため、たとえ角速度セ
ンサ１２の計測周期を向上させたとしても、姿勢角較正
センサ１１の持つむだ時間特性の影響で、ある程度の精
度を維持した状態で検出できる角度信号の周波数帯域に
は限界がある。そこで計測周期を向上させるため、角速
度センサ１２のみを用いる構成とすると、衛星姿勢変動
を高周波数域まで検出することは可能となるが、この場
合には、角速度センサ検出信号１５に含まれるノイズの
影響が大きくなるため、発生する姿勢角決定信号１６の
精度は著しく低下してしまうという問題点が生じる。
【０００６】出願人は、特願平２０００−２６５５５３
号において、上記問題点を解消する人工衛星の姿勢検出
装置を提案する。この姿勢検出装置では、人工衛星上
に、図５に示した姿勢角較正センサ１１、及び、角速度
センサ１２に加えて、高周波の角度センサを配置し、こ
れを用いて広帯域の姿勢信号を検出する。提案された姿
勢検出装置は、図６に示すように、人工衛星からのデー
タを格納し保持するテレメトリデータメモリ２２０と、
テレメトリデータメモリ２２０から姿勢角較正センサ検
出信号２０９を時系列データとして抽出する姿勢角較正
センサデータ抽出器２０１と、テレメトリデータメモリ
２２０から角速度センサ検出信号２１０を時系列データ
として抽出する角速度センサデータ抽出器２０２と、テ
レメトリデータメモリ２２０から高周波姿勢角センサ検
出信号２１３を時系列データとして抽出する高周波姿勢
角センサデータ抽出器２０５とを備える。
【０００７】高周波姿勢角センサとしては、液体を利用
した角度変位センサを用い、これによって、角速度検出
センサよりも十分高い周波数の姿勢検出信号を得ること
が出来る。この高周波姿勢信号を、テレメトリデータメ
モリ２２０に格納・保持し、高周波姿勢角センサデータ
抽出器２０５によって高周波姿勢角センサ検出信号２１
３として抽出する。また、姿勢角較正センサデータ抽出
器２０１及び角度センサデータ抽出器２０２を用いて、
テレメトリデータメモリ２２０からそれぞれ姿勢角較正
センサ検出信号２０９及び角度センサ検出信号２１０を
抽出し、これら信号２０９、２１０をシーケンシャルカ
ルマンフィルタ演算器２０３によって処理して、その出
力信号２１１をローパスフィルタ演算器２０４で処理し
た後に、これを補間処理演算器２０７で補間して低周波
姿勢補間信号２１５を得る。
【０００８】高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５で
抽出した高周波姿勢角センサ検出信号２１３をバンドパ
スフィルタ演算器２０６で処理した高周波姿勢検出信号
２１４と、補間処理演算器２０７の出力である低周波姿
勢補間信号２１５とを加算器として構成される姿勢デー
タ生成器２０８に入力して、双方の信号２１４、２１５
の加算信号である高精度姿勢検出信号を得る。
【０００９】上記提案された人工衛星の姿勢検出装置で
は、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３及び
ローパスフィルタ２０４で生成した低周波姿勢検出信号
２１２を補間処理演算器２０７で補間して、これを高周
波姿勢信号２１４と加算することで、広帯域の姿勢検出
信号を得るものである。
【００１０】ところで、高周波シーケンシャルカルマン
フィルタ演算器２０３では、所定時間毎に角速度センサ
検出信号のサンプリングを行って、これを姿勢角較正セ
ンサ検出信号２０９で較正しつつ積分を行っている。積
分演算では、一般に積分刻み幅が短いほど良好な積分結
果が得られるが、この刻み幅は、一般に角度センサの検
出周波数域によって規定される。
【００１１】本発明は、特願平２０００−２６５５５３
号で提案された人工衛星の姿勢検出装置を改良し、高周
波シーケンシャルカルマンフィルタ演算器において短い
時間刻みの積分計算を実施することで、広帯域で高精度
な姿勢検出が可能な人工衛星の広帯域姿勢検出装置及び
方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る姿勢検出装置は、人工衛星からのデー
タを格納し保持するテレメトリデータメモリと、テレメ
トリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系
列データとして抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器
と、テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号
を時系列データとして抽出する角速度センサデータ抽出
器と、角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号
を生成する角速度データ用エイリアシングフィルタ演算
器と、角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号
を生成する補間処理演算器と、姿勢角較正センサ検出信
号と角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を
生成する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
と、テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検
出信号を時系列データとして抽出する高周波姿勢角セン
サデータ抽出器と、高周波姿勢角センサ検出信号から高
周波姿勢検出信号を生成する高周波姿勢角データ用エイ
リアシングフィルタ演算器と、低周波姿勢検出信号と高
周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成
する姿勢データ加算器とを備えることを特徴とする。
【００１３】また、本発明の姿勢検出方法は、人工衛星
からのデータをテレメトリデータメモリに格納し保持す
るステップと、前記テレメトリデータメモリから姿勢角
較正センサ検出信号を時系列データとして抽出するステ
ップと、前記テレメトリデータメモリから角速度センサ
検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前
記角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生
成するステップと、前記角速度センサ補正信号から角速
度センサ補間信号を生成するステップと、前記姿勢角較
正センサ検出信号と前記角速度センサ補間信号とから低
周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記テレメト
リデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系
列データとして抽出するステップと、前記高周波姿勢角
センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成するステ
ップと、前記低周波姿勢検出信号と前記高周波姿勢検出
信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成するステップ
とを有することを特徴とする。
【００１４】本発明の人工衛星の姿勢検出装置及び姿勢
検出方法では、角速度センサ検出信号を補間することに
よって、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器におけ
る積分演算の刻み幅を細かくすることが出来る。このた
め、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器における積
分精度が向上し、良好な低周波姿勢信号が得られる。一
方、積分演算の刻み幅を細かくすることにより生じる、
低周波姿勢検出信号における高周波域のノイズおよび補
間による角速度センサ検出信号の誤差の影響は、シーケ
ンシャルカルマンフィルタ演算器の出力に高周波姿勢角
センサから得られる高周波姿勢検出信号を重ね合わせる
ことによって解消できる。
【００１５】本発明に係る姿勢検出装置は、例えば、姿
勢姿勢角較正センサとしてはスラートラッカ（ＳＴＴ）
を、角速度センサとしてはジャイロ（ＩＲＵ）を、高周
波姿勢角センサとしては角度変位センサ（ＡＤＳ）を人
工衛星に搭載することで容易に構成することができる。
補間及び積分計算によって得られる低周波姿勢信号は、
高周波姿勢角センサデータ抽出器から得られた高周波姿
勢検出信号と同じ周期の時系列データとして得られ、双
方の信号の対応する部分が加算される。
【００１６】本発明の一態様の姿勢検出装置及び方法で
は、線形補間（直線補間）を行って角速度センサ補間信
号を発生する。
【００１７】また、本発明の別の態様の姿勢検出装置及
び方法では、スプライン補間を行うことによって、角速
度センサ補間信号を発生する。
【００１８】
【発明の実施の形態】次に、添付図面を参照し、本発明
の実施形態例に基づいて、本発明を更に詳細に説明す
る。
【００１９】図１は、本発明の一実施形態例に係る人工
衛星の姿勢検出装置を、人工衛生上に配置した対応する
センサと共に示すブロック図である。人工衛星には、姿
勢角較正センサ１１７、角速度センサ１１８、及び、高
周波姿勢角センサ１１９が搭載してある。本実施形態例
の姿勢検出装置は、人工衛星から受信したデータを格納
・保持するテレメトリデータメモリ１２０と、テレメト
リデータメモリ１２０からそれぞれ所定の信号を抽出す
る姿勢角較正センサデータ抽出器１０１、角速度センサ
データ抽出器１０２、及び、高周波姿勢角センサデータ
抽出器１０５と、これら抽出器が抽出した信号を処理す
る高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０
３、角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０
４、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算
器１０６、補間処理演算器１０７、及び、姿勢データ加
算器１０８とから構成される。
【００２０】図１の広帯域姿勢検出装置では、高周期シ
ーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３に対し、補
間処理演算器１０７が発生する角速度センサ補間信号１
１２と姿勢角較正センサデータ抽出器１０１が発生する
姿勢角較正センサ検出信号１０９とを入力する。この高
周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３が発
生する低周波姿勢検出信号１１５と、高周波姿勢角デー
タ用エイリアシングフィルタ演算器１０６が発生する高
周波姿勢検出信号１１４とを、姿勢データ加算器１０８
において加算することで広帯域姿勢検出信号１１６を生
成する。
【００２１】人工衛星から地上局へは、軌道上で検出し
た様々なデータがテレメトリデータとして定期的に送信
される。テレメトリデータメモリ１２０ではそのテレメ
トリデータを連続した時系列データとして逐次格納して
いる。姿勢角較正センサデータ抽出器１０１、角速度セ
ンサデータ抽出器１０２、及び、高周波姿勢角センサデ
ータ抽出器１０５はそれぞれ、テレメトリデータメモリ
１２０に時系列データとして格納したテレメトリデータ
から、検出時刻の対応した姿勢角較正センサ検出信号１
０９、角速度センサ検出信号１１０、及び、高周波姿勢
角センサ検出信号１１３を抽出し出力する。
【００２２】角速度データ用エイリアシングフィルタ演
算器１０４は、角速度センサのサンプリング周期の１／
２の周波数をカットオフ周波数とする１次以上のローパ
スフィルタによって構成し、この角速度データ用エイリ
アシングフィルタ演算器１０４に角速度センサ検出信号
１１０を入力することで、角速度センサ補正信号１１１
を生成する。
【００２３】補間処理演算器１０７には、或る一定のサ
ンプリング周期の時系列データで構成する角速度センサ
補正信号１１１が入力される。補間処理演算器１０７
は、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５が生成す
る、短いサンプリング周期で取得した時系列データによ
り構成する高周波姿勢角センサ検出信号１１３に対し、
姿勢データ加算器１０８において高周波姿勢角センサ検
出信号１１３との検出時刻の対応付けが可能となるよう
に、角速度センサ補正信号１１１の検出データ間を補間
し、高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプ
リング周期を持つ時系列データとして角速度センサ補間
信号１１２を生成する。
【００２４】そこで高周期シーケンシャルカルマンフィ
ルタ演算器１０３では、姿勢角較正センサデータ抽出器
１０１が生成する姿勢角較正センサ検出信号１０９を姿
勢角較正データとした上で、角速度センサ補間信号１１
２を高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプ
リング周期で伝播処理（積分計算）し、低周波姿勢角検
出信号１１５を生成する。なお、高周期シーケンシャル
カルマンフィルタ演算器１０３で伝播する角速度センサ
補間信号１１２は、角速度センサ補正信号１１１に対す
る補間信号であるため、その精度が角速度センサ補正信
号１１１に比して低いという可能性が高い。
【００２５】高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演
算器１０３は、カルマンフィルタ設計パラメータである
姿勢角較正センサ１１７のノイズモデル値と角速度セン
サ１１８のノイズモデル値との相対関係を、ハードウエ
ア特性として与えられるスペック値から大幅に変更す
る。つまり、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演
算器１０３は、角速度センサ１１８のノイズモデル値を
スペックとして与えられた既定値より大きな値に設定す
ることで、角速度センサ補間信号１１２に含まれた補間
による精度低下の影響を抑制し、生成する低周波姿勢検
出信号１１５の精度を維持する。しかしこのように設定
した場合には、姿勢角較正センサ検出信号１０９に対す
る要求精度が厳しいものとなるため、より高精度な低周
波姿勢検出信号１１５を得るためには、姿勢角較正セン
サ検出信号１０９を検出する姿勢角較正センサとしてノ
イズ特性の優れたものを使用する必要がある。
【００２６】一方、高周波姿勢角データ用エイリアシン
グフィルタ演算器１０６は、高周波姿勢角センサ１１９
のサンプリング周期の１／２の周波数をカットオフ周波
数とする１次以上のローパスフィルタによって構成して
あり、高周波姿勢角センサ検出信号１１３を入力するこ
とで高周波姿勢検出信号１１４を出力する。
【００２７】姿勢データ加算器１０８は、高周期シーケ
ンシャルカルマンフィルタ演算器１０３が発生する低周
波姿勢検出信号１１５と、高周波姿勢角データ用エイリ
アシングフィルタ演算器１０６が発生する高周波姿勢検
出信号１１４とを入力とし、これら二つの信号で検出時
刻が対応したデータ同士を加算することで、広い周波数
帯域に対応した人工衛星の姿勢角検出信号を生成し、そ
れを広帯域姿勢検出信号１１６として出力する。
【００２８】上記実施形態例に係る人工衛星の広帯域姿
勢検出装置では、その適用範囲を地上で受信する衛星か
らのテレメトリデータに基づく地上処理系に限定するこ
とで、テレメトリデータメモリ１２０から抽出する角速
度センサ検出信号１１０を補正した角速度センサ補正信
号１１１を、補間処理演算器１０７によって補間した上
で高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３
において高周期姿勢伝播を実施し、高周期シーケンシャ
ルカルマンフィルタ演算器１０３の出力である低周波姿
勢検出信号１１５と高周波姿勢角データ用エイリアシン
グフィルタ演算器１０６の出力である高周波姿勢角セン
サ検出信号を補正した高周波姿勢検出信号１１４とを加
算処理することで広帯域姿勢検出信号１１６を生成し、
姿勢変動を広帯域にわたり高精度に検出する。
【００２９】本実施形態例に係る姿勢検出装置では、上
記補間処理演算器１０７における補間処理に、隣り合う
２つの検出データ間を直線で結ぶ線形補間を適用するこ
とで、高サンプリング周期の角速度センサ補間信号１１
２を発生する。
【００３０】図２は、上記実施形態例の姿勢検出装置の
有効性を検証するために用いた人工衛星の姿勢角変動模
擬データを示す。ここで利用した姿勢角変動データに
は、０．０５Ｈｚから５０Ｈｚまでの周波数成分が含ま
れており、特に時刻５秒から１０秒迄の間には多くの高
周波成分が存在する。
【００３１】図３は、人工衛星が図２で示す姿勢変動を
生じた時に得られる、図５に示した従来の姿勢検出装置
が発生する姿勢角決定信号１６を示す。従来の姿勢検出
装置では、発生する姿勢角決定信号１６の周波数域が角
速度センサ１２の検出範囲に限られるため、実際に生じ
る姿勢角変動の高周波成分を精度良く検出することがで
きない。なお、図３では、角速度センサ１２のサンプリ
ング周期を０．１秒と設定したが、この結果を図２と比
較すると、実際には高周波成分が多く含まれる時刻５秒
から１０秒までの姿勢変動が検出できず、この部分の姿
勢角検出精度が大幅に低いことが理解できる。
【００３２】図４は、本発明の上記実施形態例に係る姿
勢検出装置が出力する姿勢角決定信号を示すものであ
る。この図は、人工衛星が図２で示す姿勢変動を生じた
際に得られるデータを用いて、姿勢角較正センサ検出信
号１０９と角速度センサ検出信号１１０と高周波姿勢角
センサ検出信号１１３とから得られた広帯域姿勢検出信
号１１６を示すものである。補間処理演算器１０７では
線形補間を適用し、また高周期シーケンシャルカルマン
フィルタ演算器１０３では、ノイズパラメータを変更し
た上で線形補間の結果得られた角速度センサ補間信号１
１２と姿勢角較正センサ検出信号１０９とを用いた。そ
の結果、図４の時刻５秒から１０秒までの姿勢変動が示
すように、補間処理演算器１０７における補間処理に線
形補間を適用した場合にも、衛星の高周波姿勢変動が精
度良く検出できることがわかる。
【００３３】次に、本発明の別の実施形態例に係る姿勢
検出装置について説明する。本実施形態例では、補間処
理演算器１０７における補間処理に３次以上のスプライ
ン補間を適用することで角速度センサ補間信号１１２を
発生する。
【００３４】スプライン補間は、２点の隣り合うデータ
間を適当な次数の関数を用いてスムーズに補間するもの
であるため、２点間を直線で結ぶ線形補間よりもより高
精度な補間が実現できる。スプライン補間によって得ら
れる精度は、適用する関数の次数に依存し、一般的に
は、関数の次数を３次から６次程度としたときに、最も
良好な結果となることが知られている。本実施形態例で
も、３次から６次の関数をデータに応じて選択する。
【００３５】以上、本発明をその好適な実施形態例に基
づいて説明したが、本発明の人工衛星の姿勢検出装置
は、上記実施形態例の構成にのみ限定されるものではな
く、上記実施形態例の構成から種々の修正及び変更を施
したものも、本発明の範囲に含まれる。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
角速度センサの検出信号を補間した後に積分演算を行う
ことにより、角度センサから得られる低周波姿勢検出信
号と、高周波姿勢角センサから得られる高周波姿勢検出
信号との加算において低周波姿勢検出信号の精度が向上
するので、その結果、高精度で広帯域な姿勢検出が実現
できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態例に係る人工衛星の姿勢検出
装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１の実施形態例を評価するために用いた人工
衛星の姿勢角変動模擬データを示すグラフ。
【図３】図２の姿勢角変動に対して従来の姿勢検出装置
が発生する姿勢角検出信号を示すグラフ。
【図４】図２の姿勢角変動に対し図１の一実施形態例に
係る姿勢角検出装置が発生する姿勢角検出信号を示すグ
ラフ。
【図５】従来の人工衛星の姿勢検出装置の一例を示すブ
ロック図。
【図６】特願平２０００−２６５５５３号における人工
衛星の姿勢検出装置の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１１ 姿勢角較正センサ １２ 角速度センサ １３ シーケンシャルカルマンフィルタ演算器 １４ 姿勢角較正センサ検出信号 １５ 角速度センサ検出信号 １６ 姿勢角決定信号 １０１ 姿勢角較正センサデータ抽出器 １０２ 角速度センサデータ抽出器 １０３ 高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器 １０４ 角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器 １０５ 高周波姿勢角センサデータ抽出器 １０６ 高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ
演算器 １０７ 補間処理演算器 １０８ 姿勢データ加算器 １０９ 姿勢角較正センサ検出信号 １１０ 角速度センサ検出信号 １１１ 角速度センサ補正信号 １１２ 角速度センサ補間信号 １１３ 高周波姿勢角センサ検出信号 １１４ 高周波姿勢検出信号 １１５ 低周波姿勢検出信号 １１６ 広帯域姿勢検出信号 １１７ 姿勢角較正センサ １１８ 角速度センサ １１９ 高周波姿勢角センサ １２０ テレメトリデータメモリ ２０１ 姿勢角較正センサデータ抽出器 ２０２ 角速度センサデータ抽出器 ２０３ シーケンシャルカルマンフィルタ演算器 ２０４ ローパスフィルタ演算器 ２０５ 高周波姿勢角センサデータ抽出器 ２０６ バンドパスフィルタ演算器 ２０７ 補間処理演算器 ２０８ 姿勢データ生成器 ２０９ 姿勢角較正センサ検出信号 ２１０ 角速度センサ検出信号 ２１１ 姿勢角決定信号 ２１２ 低周波姿勢検出信号 ２１３ 高周波姿勢角センサ検出信号 ２１４ 高周波姿勢検出信号 ２１５ 低周波姿勢補間信号 ２１６ 高精度姿勢検出信号 ２２０ テレメトリデータメモリ

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 人工衛星からのデータを格納し保持する
    テレメトリデータメモリと、前記テレメトリデータメモ
    リから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして
    抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器と、前記テレメ
    トリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列デ
    ータとして抽出する角速度センサデータ抽出器と、前記
    角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成
    する角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器と、
    前記角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を
    生成する補間処理演算器と、前記姿勢角較正センサ検出
    信号と前記角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出
    信号を生成する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ
    演算器と、前記テレメトリデータメモリから高周波姿勢
    角センサ検出信号を時系列データとして抽出する高周波
    姿勢角センサデータ抽出器と、前記高周波姿勢角センサ
    検出信号から高周波姿勢検出信号を生成する高周波姿勢
    角データ用エイリアシングフィルタ演算器と、前記低周
    波姿勢検出信号と前記高周波姿勢検出信号とを加算し広
    帯域姿勢検出信号を生成する姿勢データ加算器とを備え
    ることを特徴とする人工衛星の姿勢検出装置。
  2. 【請求項２】 前記補間処理演算器は、線形補間により
    前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴とす
    る、請求項１に記載の人工衛星の姿勢検出装置。
  3. 【請求項３】 前記補間処理演算器は、スプライン補間
    により前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴
    とする、請求項１に記載の人工衛星の姿勢検出装置。
  4. 【請求項４】 人工衛星からのデータをテレメトリデー
    タメモリに格納し保持するステップと、前記テレメトリ
    データメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列デ
    ータとして抽出するステップと、前記テレメトリデータ
    メモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして
    抽出するステップと、前記角速度センサ検出信号から角
    速度センサ補正信号を生成するステップと、前記角速度
    センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成するス
    テップと、前記姿勢角較正センサ検出信号と前記角速度
    センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成するス
    テップと、前記テレメトリデータメモリから高周波姿勢
    角センサ検出信号を時系列データとして抽出するステッ
    プと、前記高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢
    検出信号を生成するステップと、前記低周波姿勢検出信
    号と前記高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出
    信号を生成するステップとを有することを特徴とする人
    工衛星の姿勢検出方法。
  5. 【請求項５】 前記補間信号を生成するステップは、線
    形補間により前記角速度センサ補正信号を補間すること
    を特徴とする、請求項４に記載の人工衛星の姿勢検出方
    法。
  6. 【請求項６】 前記補間処理演算器は、スプライン補間
    により前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴
    とする、請求項４に記載の人工衛星の姿勢検出方法。
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