TW202041885A - 一種繞地衛星姿態資料融合系統及其方法 - Google Patents

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Abstract

一種衛星姿態資料融合系統及其方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態資料，利用本發明之衛星姿態資料融合系統以進行衛星姿態資料融合方法時，首先，進行角速度極性資料/四元數姿態資料運算動作，第一擴展卡爾曼濾波器EKF將對來自陀螺儀的角速度極性資料、以及來自星象儀第一感測器的四元數姿態資料進行運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果資料、並予以輸出，而第二擴展卡爾曼濾波器EKF將對來自陀螺儀的角速度極性資料、以及來自星象儀第二感測器的四元數姿態資料進行運算，以得出第二慣性姿態估測IAE結果資料、並予以輸出;接著，進行姿態/角速度資料融合動作，姿態資料融合演算模組對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級進行姿態/角速度資料融合，以預測姿態估測IAE效能。

Description

一種衛星姿態資料融合系統及其方法
本發明係有關於衛星姿態資料系統及方法，更詳而言之，係有關於一種應用於太空衛星環境用以估測該太空衛星之姿態資料的衛星姿態資料融合系統及其方法，利用陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE(Gyro-Stellar (GS) Inertial Attitude Estimate (IAE))之第一擴展卡爾曼濾波器EKF、第二擴展卡爾曼濾波器EKF、星象儀第一感測器、星象儀第二感測器、微機電系統MEMS之陀螺儀(Gyros model)、以及姿態資料融合演算(Attitude Data Fusion Algorithm)模組，而可於次系統層級進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
對於應用於太空衛星之一般傳統的衛星姿態估測系統而言，例如，於美國專利申請案第US 2004/0098178 A1號”Integrated inertial stellar attitude sensor”中，均是利用陀螺儀－恆星慣性姿態估測器來進行衛星姿態估測，在此，恆星慣性姿態估測器即為星象儀。
陀螺儀－恆星慣性姿態估測器之運作，主要是以陀螺儀來提供衛星之轉動速率，並用以預估衛星姿態;再以恆星慣性姿態估測器(星象儀)的量測值，來校正由陀螺儀預估的衛星姿態。
在太空衛星領域中，用於估測衛星姿態的系統大都是利用慣性姿態估測裝置來進行衛星的姿態估測，在此，慣性姿態估測裝置即為星象儀。一般而言，安裝在一穩定的光學平台上的三個星象儀會負責提供與衛星座標系統相對應的衛星慣性姿態資料，而這些衛星慣性姿態資料一般是以四元數(quaternion)的形式提供。
L.Romans於2003年非專利文獻之”Optimal combination of quaternionfrom multiple star cameras”中，提出一種最佳地結合由不同星象儀所提供之衛星姿態資料之方法。在此方法中，可在三個星象儀都有提供衛星姿態資料之情形，或是任何其中兩個星象儀提供衛星姿態資料的情形下融合並得出所需之衛星姿態資料。雖然在安裝星象儀時，各個星象儀的方位角(Orientation)，亦即星象儀安裝時相對於衛星本體之位置、方向及角度，均有經過調整，然而除了方法本身所產生之雜訊以及偏差外，由於安裝時關於各個星象儀之方位角的量測上的誤差，或是由於衛星在太空運行中所受到的環境因素干擾而對星象儀本身所產生之形變等因素，各個星象儀會產生一方位角差。
而所採取的方式是，理想化地結合從不同之直線排列之星像儀鏡頭所同時量測的姿態資料，以高斯(Gaussian)雜訊模型。而每一星像儀鏡頭至共同參考座標的方位角是已知。
Peter S. Jorgensen等人於2006年非專利文獻”On-The Fly Merging of Attitude Solutions”， 5th International Symposium of the IAA，應用Romans所提出的方法在不同衛星計劃，用以融合多種姿態解決方案。
在專利文獻美國專利號US 7，124，001中，其發明人提出了一種方法及裝置，可以利用一相對姿態資料模型參數預估器來預測介於子酬載姿態資料與主酬載姿態資料之間的相對資態。藉由處理子酬載姿態資料與主酬載姿態資料，相對姿態資料模型參數預估器預測介於一子頻道姿態測定感測器與一主頻道姿態測定感測器之間的相對姿態資料。相對姿態資料預估器輸出將子頻道測量值修正為一致於主頻道，並改進子酬載的姿態資料的測定。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE(Gyro-Stellar (GS) Inertial Attitude Estimate (IAE))或恆星慣性姿態測定SAID(Stellar Inertial Attitude Determination)為次系統，結合由本體安置之三軸陀螺儀所提供的姿態資料、以及由本體安置之星象感測器(星像儀)(或多個星象感測器)所提供的姿態資料，經由利用一擴展卡爾曼濾波器EKF，而產生出衛星本體姿態資料的一較佳預估。此種方式已應用在多種現存之衛星之姿態與軌道控制系統AOCS(Attitude and Orbit Control System)計劃，例如， NASA's GOES計劃以及其他。
進來在微機電裝置之建構的進步下，讓製造出小型與輕量的慣性感測器成為可能.而此些進展不但拓展了許多商業可行應用的範圍，也可在軍事領域上。然而，由於低準度，此些裝置在需要高精準度的應用上有其限制。
因此，如何尋求一種衛星姿態資料融合系統及其方法，能以較少數量之星象儀(例如，僅以一星象儀的第一感測器與第二感測器)結合一定數量(例如，一個)陀螺儀以及一定數量(例如，二個)擴展卡爾曼濾波器EKF，而產生出衛星本體姿態資料的一較佳預估;另，如何能解決小型且輕量化之微機電裝置的慣性感測器(例如，星象儀)的低精準度問題，而可適用於高精準度之衛星姿態資料的預測姿態估測IAE效能(performance)應用上，而此些種種議題，乃是待解決的問題。
本發明之主要目的便是在於提供一種衛星姿態資料融合系統及其方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態(attitude)資料，利用本發明之衛星姿態資料融合系統以進行衛星姿態資料融合方法時，首先，進行角速度極性(body rates)資料/四元數(quaternion)姿態資料運算動作，第一擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將對來自陀螺儀(gyro)的角速度極性資料、以及來自星象儀第一感測器(star sensor head model)的四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出，而第二擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將對來自陀螺儀(gyro)的角速度極性資料、以及來自星象儀第二感測器(star sensor head model)的四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出;接著，進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合(fusion)動作，姿態資料融合演算(Attitude Data Fusion Algorithm)模組對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
本發明之又一目的便是在於提供一種衛星姿態資料融合系統及其方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態(attitude)資料，陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE(Gyro-Stellar (GS) Inertial Attitude Estimate (IAE))之第一擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將接收來自於微機電系統MEMS之陀螺儀(Gyros model)的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第一感測器(sensor head model)的第一感測器姿態資料，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF將對該陀螺儀姿態資料、以及該第一感測器姿態資料進行運算處理、以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出;陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第二擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將接收來自於微機電系統MEMS之該陀螺儀(Gyros model)的該陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第二感測器(sensor head model)的第二感測器姿態資料，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF將對該陀螺儀姿態資料、以及該第二感測器姿態資料進行運算處理、以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出;將利用該第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料進行姿態姿料融合演算，以進行姿態/角速度(attitude/rate)資料融合。
本發明之另一目的便是在於提供一種衛星姿態資料融合系統及其方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態(attitude)資料，能以較少數量之星象儀(例如，僅以一星象儀的第一感測器與第二感測器)結合一定數量(例如，一個)陀螺儀以及一定數量(例如，二個)擴展卡爾曼濾波器EKF，而產生出衛星本體姿態資料的一較佳預估。
本發明之再一目的便是在於提供一種衛星姿態資料融合系統及其方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態(attitude)資料，能解決小型且輕量化之微機電裝置的慣性感測器(例如，星象儀)的低精準度問題，適用於高精準度之衛星姿態資料的預測姿態估測IAE效能(performance)應用上。
根據以上所述之目的，本發明提供一種衛星姿態資料融合系統，該衛星姿態資料融合系統包含陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF、第二擴展卡爾曼濾波器EKF、星象儀第一感測器、星象儀第二感測器、微機電系統MEMS之陀螺儀、以及姿態資料融合演算模組。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF將接收來自於微機電系統MEMS之陀螺儀的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第一感測器的第一感測器姿態資料，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF將對該陀螺儀姿態資料、以及該第一感測器姿態資料進行運算處理、以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出至姿態資料融合演算模組。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第二擴展卡爾曼濾波器EKF，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF將接收來自於微機電系統MEMS之該陀螺儀模式組的該陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第二感測器的第二感測器姿態資料，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF將對該陀螺儀姿態資料、以及該第二感測器姿態資料進行運算處理、以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出至姿態資料融合演算模組。
姿態資料融合演算模組，該姿態資料融合演算模組將利用該第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
利用本發明之衛星姿態資料融合系統以進行衛星姿態資料融合方法時，首先，進行角速度極性(body rates)資料/四元數(quaternion)姿態資料運算動作，第一擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將對來自陀螺儀(gyro)的角速度極性資料、以及來自星象儀第一感測器(sensor head model)的第一四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出至姿態資料融合演算模組，其中，該角速度極性資料為該陀螺儀的陀螺儀姿態資料，該第一四元數(quaternion)姿態資料為該星象儀該第一感測器的第一感測器姿態資料;另，第二擴展卡爾曼濾波器EKF將對來自該陀螺儀(gyro)的該角速度極性資料、以及來自該星象儀第二感測器(sensor head model)的第二四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出至姿態資料融合演算模組，其中，該角速度極性資料為該陀螺儀的該陀螺儀姿態資料，而該第二四元數(quaternion)姿態資料為該星象儀該第二感測器的該第二感測器姿態資料。
接著，進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合(fusion)動作，姿態資料融合演算(Attitude Data Fusion Algorithm)模組對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
是故，本發明之衛星姿態資料融合系統及其方法，於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)方面，能以較少數量之星象儀(例如，僅以一星象儀的第一感測器與第二感測器)結合一定數量(例如，一個)陀螺儀以及一定數量(例如，二個)擴展卡爾曼濾波器EKF，而產生出衛星本體姿態資料之一較佳預估的姿態估測IAE效能(performance)，其中，由於利用微機電系統MEMS之陀螺儀，星象儀之第一感測器、第二感測器，而陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF、第二擴展卡爾曼濾波器EKF為二個擴展卡爾曼濾波器EKF，因而，能達到小型且輕量化太空衛星的目的，且，能解決一般由於小型且輕量化之微機電裝置的慣性感測器(例如，星象儀)的低精準度的問題，而本發明之衛星姿態資料融合系統及其方法，適用於高精準度之衛星姿態資料的預測姿態估測IAE效能(performance)應用上。
爲使熟悉該項技藝人士瞭解本發明之目的、特徵及功效，茲藉由下述具體實施例，並配合所附之圖式，對本發明詳加說明如後:
第1圖為一系統示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統的系統架構。如第1圖中所示之，衛星姿態資料融合系統1包含陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2、第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3、微機電系統MEMS之陀螺儀4、星象儀第一感測器5、星象儀第二感測器6、以及姿態資料融合演算模組7，其中，該星象儀之該第一感測器5、以及該微機電系統MEMS之該陀螺儀4係分別連結至該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2;該星象儀之該第二感測器6、以及該微機電系統MEMS之該陀螺儀4係分別連結至該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3;該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2、以及該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3係分別連結至該姿態資料融合演算模組7。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2將接收來自於微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2將對該陀螺儀姿態資料、以及該第一感測器姿態資料進行運算處理、以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出至姿態資料融合演算模組7。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3將接收來自於微機電系統MEMS之該陀螺儀4的該陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 2將對該陀螺儀姿態資料、以及該第二感測器姿態資料進行運算處理、以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出至姿態資料融合演算模組7。
姿態資料融合演算模組7，該姿態資料融合演算模組7將利用該第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
第2圖為示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統之第一擴展卡爾曼濾波器EKF的架構。如第2圖中所示之，第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2包含擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter)模組21、四元數傳遞/修正(Quaternion Propagation/Corrections)模組22、以及時間匹配四元數(Time-Matched quaternion)模組23，其中，該擴展卡爾曼濾波器模組21、該四元數傳遞/修正模組22、以及該時間匹配四元數模組23根據微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料以迴授方式進行四元數衛星姿態資料的修正處理動作。
第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2之擴展卡爾曼濾波器模組21將接收來自於星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料、以及來自於時間匹配四元數模組23之星象儀第一感測器5的前一筆第一感測器姿態資料;該擴展卡爾曼濾波器模組21根據該第一感測器姿態資料、以及該前一筆第一感測器姿態資料而產生出偏移修正(Bias Correction)資料、以及姿態修正(Attitude Correction)資料、並將之提供給四元數傳遞/修正模組22。
四元數傳遞/修正模組22，該四元數傳遞/修正模組22根據所接收到由該擴展卡爾曼濾波器模組21所提供之該偏移修正資料、以及該姿態修正資料、並根據陀螺儀4的陀螺儀姿態資料，對四元數姿態資料進行修正，將所得出之第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料輸出至姿態資料融合演算模組7、並將所得出之四元數衛星姿態資料提供給時間匹配四元數模組23。
第3圖為示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統之第二擴展卡爾曼濾波器EKF的架構。如第3圖中所示之，第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3包含擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter)模組31、四元數傳遞/修正(Quaternion Propagation/Corrections)模組32、以及時間匹配四元數(Time-Matched quaternion)模組33，其中，該擴展卡爾曼濾波器模組31、該四元數傳遞/修正模組32、以及該時間匹配四元數模組33根據微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料以迴授方式進行四元數衛星姿態資料的修正處理動作。
第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3之擴展卡爾曼濾波器模組31將接收來自於星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料、以及來自於時間匹配四元數模組33之星象儀第二感測器6的前一筆第二感測器姿態資料;該擴展卡爾曼濾波器模組31根據該第二感測器姿態資料、以及該前一筆第二感測器姿態資料而產生出偏移修正(Bias Correction)資料、以及姿態修正(Attitude Correction)資料、並將之提供給四元數傳遞/修正模組32。
四元數傳遞/修正模組32，該四元數傳遞/修正模組32根據所接收到由該擴展卡爾曼濾波器模組31所提供之該偏移修正資料、以及該姿態修正資料、並根據陀螺儀4的陀螺儀姿態資料，對四元數姿態資料進行修正，將所得出之第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料輸出至姿態資料融合演算模組7、並將所得出之四元數衛星姿態資料提供給時間匹配四元數模組33。
第4圖為一流程圖，用以顯示說明利用本發明之衛星姿態資融合系統以進行衛星姿態資料融合方法的流程。如第4圖中所示之，首先，於步驟101，進行角速度極性(body rates)資料/四元數(quaternion)姿態資料運算動作;第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2將對來陀螺儀4的角速度極性資料、以及來自星象儀第一感測器5的第一四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出至姿態資料融合演算模組7，其中，該角速度極性資料為該陀螺儀4的陀螺儀姿態資料，該第一四元數(quaternion)姿態資料為該星象儀該第一感測器5的第一感測器姿態資料;另，第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3將對來該陀螺儀4的該角速度極性資料、以及來自星象儀第二感測器6的第二四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出至姿態資料融合演算模組7，其中，該角速度極性資料為該陀螺儀4的該陀螺儀姿態資料，而該第二四元數(quaternion)姿態資料為該星象儀該第二感測器6的第二感測器姿態資料;並進到步驟102。
在此，於步驟101中，第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2的擴展卡爾曼濾波器模組21、四元數傳遞/修正模組22、以及時間匹配四元數模組23根據微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料以迴授方式進行四元數衛星姿態資料的修正處理動作。
第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2之擴展卡爾曼濾波器模組21將接收來自於星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料、以及來自於時間匹配四元數模組23之星象儀第一感測器5的前一筆第一感測器姿態資料;該擴展卡爾曼濾波器模組21根據該第一感測器姿態資料、以及該前一筆第一感測器姿態資料而產生出偏移修正(Bias Correction)資料、以及姿態修正(Attitude Correction)資料、並將之提供給四元數傳遞/修正模組22。
四元數傳遞/修正模組22，該四元數傳遞/修正模組22根據所接收到由該擴展卡爾曼濾波器模組21所提供之該偏移修正資料、以及該姿態修正資料、並根據陀螺儀4的陀螺儀姿態資料，對四元數姿態資料進行修正，將所得出之第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料輸出至姿態資料融合演算模組7、並將所得出之四元數衛星姿態資料提供給時間匹配四元數模組23。
另，在此，於步驟101中，卡爾曼濾波器EKF 3的擴展卡爾曼濾波器模組31、四元數傳遞/修正模組32、以及時間匹配四元數模組33根據微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料以迴授方式進行四元數衛星姿態資料的修正處理動作。
第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3之擴展卡爾曼濾波器模組31將接收來自於星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料、以及來自於時間匹配四元數模組33之星象儀第二感測器6的前一筆第二感測器姿態資料;該擴展卡爾曼濾波器模組31根據該第二感測器姿態資料、以及該前一筆第二感測器姿態資料而產生出偏移修正(Bias Correction)資料、以及姿態修正(Attitude Correction)資料、並將之提供給四元數傳遞/修正模組32。
四元數傳遞/修正模組32，該四元數傳遞/修正模組32根據所接收到由該擴展卡爾曼濾波器模組31所提供之該偏移修正資料、以及該姿態修正資料、並根據陀螺儀4的陀螺儀姿態資料，對四元數姿態資料進行修正，將所得出之第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料輸出至姿態資料融合演算模組7、並將所得出之四元數衛星姿態資料提供給時間匹配四元數模組33。
於步驟102，進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合(fusion)動作;姿態資料融合演算模組7對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
第5圖為一示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例的架構、以及運作情況。如第5圖中所示之，衛星姿態資料融合系統1包含陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2、第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3、微機電系統MEMS之陀螺儀4、星象儀第一感測器5、星象儀第二感測器6、以及姿態資料融合演算模組7，其中，該星象儀之該第一感測器5、以及該微機電系統MEMS之該陀螺儀4係分別連結至該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2;該星象儀之該第二感測器6、以及該微機電系統MEMS之該陀螺儀4係分別連結至該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3;該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2、以及該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3係分別連結至該姿態資料融合演算模組7。
如第5圖中所示之，於時間t，微機電系統MEMS之陀螺儀4將接收來自衛星真實動力(Spacecraft True Dynamics)系統8 的本體角速度(衛星轉動速率)
Figure 02_image001
，其中，該本體角速度(衛星轉動速率)
Figure 02_image001
為衛星本體座標B的該本體角速度(衛星轉動速率)。
陀螺儀4將對所接收之本體角速度(衛星轉動速率)
Figure 02_image001
進行處理並輸出角速度極性資料
Figure 02_image003
，該角速度極性資料
Figure 02_image003
為衛星本體座標B之陀螺儀4的本體角速度(衛星轉動速率)，而該角速度極性資料
Figure 02_image003
為該陀螺儀4的陀螺儀姿態資料，在此，陀螺儀4可無須進行或可進行錯位(misalignment)誤差值修正處理，而輸出角速度極性資料
Figure 02_image003
，端視實際施行情況而定。
第一感測器5(星象儀第一感測器5)接收來自於衛星真實動力(Spacecraft True Dynamics)系統8之於時間t的衛星之四元數(quaternion)姿態資料
Figure 02_image005
，該衛星之四元數(quaternion)姿態資料
Figure 02_image005
為地球中心慣性ECI座標轉換至衛星本體座標B的四元數姿態資料;該第一感測器5根據該衛星之四元數(quaternion)姿態資料
Figure 02_image005
，將之前的時間為(t-τ)的星象儀第一感測器5的四元數姿態資料
Figure 02_image007
輸出至第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2，其中，時間為(t-τ)的該四元數姿態資料
Figure 02_image007
為地球中心慣性ECI座標轉換至星象儀第一感測器5的四元數姿態資料、且為該第一感測器5的第一感測器姿態資料。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2將接收來自於微機電系統MEMS之陀螺儀4的角速度極性資料
Figure 02_image003
(陀螺儀姿態資料)、以及來自於第一感測器5的四元數姿態資料
Figure 02_image007
(時間為(t-τ))，該四元數姿態資料
Figure 02_image007
為四元數姿態資料、且為該第一感測器5的第一感測器姿態資料;該第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2將對為角速度極性資料
Figure 02_image003
的該陀螺儀姿態資料、以及為四元數姿態資料
Figure 02_image007
的該第一感測器姿態資料進行運算處理、以得出時間為t的第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image009
並予以輸出至姿態資料融合演算模組7。
第二感測器6(星象儀第二感測器6)接收來自於衛星真實動力(Spacecraft True Dynamics)系統8之於時間t的衛星之四元數(quaternion)姿態資料
Figure 02_image005
，該衛星之四元數(quaternion)姿態資料
Figure 02_image005
為地球中心慣性ECI座標轉換至衛星本體座標B的四元數姿態資料;該第二感測器6根據該衛星之四元數(quaternion)姿態資料
Figure 02_image005
，將之前的時間為(t-τ)的星象儀第二感測器6的四元數姿態資料
Figure 02_image011
輸出至第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3，其中，時間為(t-τ)的該四元數姿態資料
Figure 02_image011
為地球中心慣性ECI座標轉換至星象儀第二感測器6的四元數姿態資料、且為該第二感測器6的第一感測器姿態資料。
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3將接收來自於微機電系統MEMS之陀螺儀4的角速度極性資料
Figure 02_image003
(陀螺儀姿態資料)、以及來自於第二感測器6的四元數姿態資料
Figure 02_image011
(時間為(t-τ))，該四元數姿態資料
Figure 02_image011
為四元數姿態資料、且為該第二感測器6的第二感測器姿態資料;該第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3將對為角速度極性資料
Figure 02_image003
的該陀螺儀姿態資料、以及為四元數姿態資料
Figure 02_image011
的該第二感測器姿態資料進行運算處理、以得出時間為t的第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image013
並予以輸出至姿態資料融合演算模組7。
在此，P1、P2為時變性的參數，惟，亦可使用其穩定性來與倚進行運算。
姿態資料融合演算模組7，該姿態資料融合演算模組7將利用該第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image009
、以及該第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image013
於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)、並輸出時間為t的四元數姿態資料
Figure 02_image015
。
第6圖為示意圖，用以顯示說明於第5圖中之本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例之第一擴展卡爾曼濾波器EKF的架構。如第6圖中所示之，第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2包含擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter)模組21、四元數傳遞/修正(Quaternion Propagation/Corrections)模組22、以及時間匹配四元數(Time-Matched quaternion)模組23，其中，該擴展卡爾曼濾波器模組21、該四元數傳遞/修正模組22、以及該時間匹配四元數模組23根據微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料
Figure 02_image001
、以及來自於星象儀第一感測器5之時間為(t-τ)的第一感測器姿態資料
Figure 02_image007
以迴授方式進行四元數衛星姿態資料的修正處理動作。
第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2之擴展卡爾曼濾波器模組21將接收來自於星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料
Figure 02_image007
(時間為(t-τ)之第一感測器姿態資料
Figure 02_image007
)、以及來自於時間匹配四元數模組23之星象儀第一感測器5的前一筆第一感測器姿態資料QB1/ECI(t-τ) (與之前的時間為(t-τ)的星象儀第一感測器5四元數姿態資料
Figure 02_image007
相關的四元數姿態資料)，其中，該前一筆第一感測器姿態資料QB1/ECI(t-τ)為地球中心慣性ECI座標轉換至衛星本體座標B1(星象儀第一感測器5)之時間為(t-τ)的四元數姿態資料;該擴展卡爾曼濾波器模組21根據該第一感測器姿態資料
Figure 02_image007
、以及該前一筆第一感測器姿態資料QB1/ECI(t-τ)而產生出偏移修正(Bias Correction)資料δb、以及姿態修正(Attitude Correction)資料δq、並將之提供給四元數傳遞/修正模組22。
四元數傳遞/修正模組22，該四元數傳遞/修正模組22根據所接收到由該擴展卡爾曼濾波器模組21所提供之該偏移修正資料δb、以及該姿態修正資料δq、並根據陀螺儀4的陀螺儀姿態資料
Figure 02_image003
(陀螺儀4的角速度極性資料)對四元數姿態資料進行修正，將所得出之第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image009
輸出至姿態資料融合演算模組7、並將所得出之四元數衛星姿態資料QB1/ECI(t)提供給時間匹配四元數模組23，其中，星象儀第一感測器5的第一感測器姿態資料QB1/ECI(t) 為與星象儀第一感測器5四元數姿態資料
Figure 02_image007
相關的四元數姿態資料。
第7圖為示意圖，用以顯示說明於第5圖中之本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例之第二擴展卡爾曼濾波器EKF的架構。如第7圖中所示之，第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3包含擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter)模組31、四元數傳遞/修正(Quaternion Propagation/Corrections)模組32、以及時間匹配四元數(Time-Matched quaternion)模組33，其中，該擴展卡爾曼濾波器模組31、該四元數傳遞/修正模組32、以及該時間匹配四元數模組33根據微機電系統MEMS之陀螺儀4的陀螺儀姿態資料
Figure 02_image001
、以及來自於星象儀第二感測器6之時間為(t-τ)的第二感測器姿態資料
Figure 02_image011
以迴授方式進行四元數衛星姿態資料的修正處理動作。
第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3之擴展卡爾曼濾波器模組31將接收來自於星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料
Figure 02_image011
(時間為(t-τ)之第二感測器姿態資料
Figure 02_image011
)、以及來自於時間匹配四元數模組33之星象儀第二感測器6的前一筆第二感測器姿態資料QB2/ECI(t-τ) (與之前的時間為(t-τ)的星象儀第二感測器6四元數姿態資料
Figure 02_image011
相關的四元數姿態資料)，其中，該前一筆第二感測器姿態資料QB2/ECI(t-τ)為地球中心慣性ECI座標轉換至衛星本體座標B2 (星象儀第二感測器6)之時間為(t-τ)的四元數姿態資料;該擴展卡爾曼濾波器模組31根據該第二感測器姿態資料
Figure 02_image011
、以及該前一筆第二感測器姿態資料QB2/ECI(t-τ)而產生出偏移修正(Bias Correction)資料δb、以及姿態修正(Attitude Correction)資料δq、並將之提供給四元數傳遞/修正模組32。
四元數傳遞/修正模組32，該四元數傳遞/修正模組32根據所接收到由該擴展卡爾曼濾波器模組31所提供之該偏移修正資料δb、以及該姿態修正資料δq、並根據陀螺儀4的陀螺儀姿態資料
Figure 02_image003
(陀螺儀4的角速度極性資料)對四元數姿態資料進行修正，將所得出之第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image013
輸出至姿態資料融合演算模組7、並將所得出之四元數衛星姿態資料QB2/ECI(t)提供給時間匹配四元數模組33，其中，星象儀第二感測器6的第二感測器姿態資料QB2/ECI(t) 為與星象儀第二感測器6四元數姿態資料
Figure 02_image011
相關的四元數姿態資料。
第8圖為一表格，用以顯示說明如第5圖中之本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例的姿態估測IAE效能與習知技術的比較。
在此，一sigma姿態誤差(sigma attitude error)以下予以說明:
Figure 02_image018
其中，
Figure 02_image020
為微機電系統MEMS之一陀螺儀陣列(one MEMS gyro array)的一sigma姿態誤差。
相較於多數慣性姿態估測IAE趨近處理
Figure 02_image022
(0.577)的應用，當於每一軸(三軸即有3個陀螺儀陣列)利用一慣性姿態估測IAE趨近處理的一sigma姿態誤差將會以
Figure 02_image024
(0.76)因素來予以減少(基本上來說，對微機電系統MEMS之N個陀螺儀陣列而言，減少因素為
Figure 02_image026
)。
於第8圖中，利用Matlab軟體來模擬習知技術與本發明之衛星姿態資料融合系統及其方法，測定微機電系統MEMS陀螺儀陣列與微機電系統MEMS陀螺儀角度隨機任意行走(angle random walks)效能敏感度，可明白得知各種姿態估測IAE效能的比較結果。
三種模擬情況是用來評估三種不同範例的姿態估測(IAE)效能。衛星姿態資料與本體角速度極性由6-DOF 非線性高精準度 (high-fidelity)Micro-sat 模擬器所產生之。
於模擬情境中考量到Micro-sat的動力學。當其從日遮(eclipse)區離開，衛星定向為太陽指向(SUP Mode)，當其進入日遮區則切換至地球中心姿態指向(GAP Mode)。
衛星姿態量測由星象儀/追星儀(star tracker)模式(model)所提供，而轉動速率/角速度極性量測則由微機電系統MEMS之二個陀螺儀模式所提供。
模擬參數如下:
1.星象儀/追星儀模式:精準度為12 arcsecond，1 sigma; 5 arcsecond @ across-boresight; 55 arcsecond @ boresight，1 sigma。
2.陀螺儀模式: ARW: 0.7 deg/√hr(TBC)，偏差(bias): 5 deg/hr(TBC)。
3.陀螺儀錯位角(misalignment angle) (x， y， z) : (0.5， 0.2， 0.4) 度(degree)。
第1範例為習知技術之標準模式，僅應用一陀螺儀恆星IAE演算法來運算衛星姿態資料與陀螺儀轉動速率/角速度極性資料，以得出姿態估測IAE效能。
第2範例則為應用本發明，以得出姿態估測IAE效能。
由第8圖中可知，無論是在星象儀感測器延遲時間為0或是延遲時間為0.25 second下，本發明之衛星姿態資料融合系統及其方法不僅使用資料融合(Data Fusion)優化GS IAE結果，並再搭配時間匹配(Time-Matching)使得GS IAE效果不會受星象儀資料的時間延遲影響。
第9圖為一流程圖，用以顯示說明利用如第5圖中之本發明之衛星姿態資融合系統的實施例以進行衛星姿態資料融合方法的一流程。
如第9圖中所示之，首先，於步驟201，進行角速度極性(body rates)資料/四元數(quaternion)姿態資料運算動作;第一擴展卡爾曼濾波器EKF 2將對為角速度極性資料
Figure 02_image003
的該陀螺儀姿態資料、以及為四元數姿態資料
Figure 02_image007
的該第一感測器姿態資料進行運算處理、以得出時間為t的第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image009
並予以輸出至姿態資料融合演算模組7，其中，時間為(t-τ)的該四元數姿態資料
Figure 02_image007
為地球中心慣性ECI座標轉換至星象儀第一感測器5的四元數姿態資料、且為該第一感測器5的第一感測器姿態資料;另，第二擴展卡爾曼濾波器EKF 3將對為角速度極性資料
Figure 02_image003
的該陀螺儀姿態資料、以及為四元數姿態資料
Figure 02_image011
的該第二感測器姿態資料進行運算處理、以得出時間為t的第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image013
並予以輸出至姿態資料融合演算模組7，其中，時間為(t-τ)的該四元數姿態資料
Figure 02_image011
為地球中心慣性ECI座標轉換至星象儀第二感測器6的四元數姿態資料、且為該第二感測器6的第一感測器姿態資料;並進到步驟202。
於步驟202，進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合(fusion)動作;姿態資料融合演算模組7對該第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image009
、以及該第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料
Figure 02_image013
於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。
綜合以上所述，可得本發明之一種衛星姿態資料融合系統及其方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態(attitude)資料，利用本發明之衛星姿態資料融合系統以進行衛星姿態資料融合方法時，首先，進行角速度極性(body rates)資料/四元數(quaternion)姿態資料運算動作，第一擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將對來自陀螺儀(gyro)的角速度極性資料、以及來自星象儀第一感測器(star sensor head model)的四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出，而第二擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將對來自陀螺儀(gyro)的角速度極性資料、以及來自星象儀第二感測器(star sensor head model)的四元數(quaternion)姿態資料進行運算，以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料、並予以輸出;接著，進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合(fusion)動作，姿態資料融合演算(Attitude Data Fusion Algorithm)模組對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級(subsystem level)進行姿態(attitude)/角速度(rates)資料融合，以預測姿態估測IAE效能(performance)。本發明之衛星姿態資料融合系統及其方法包含以下優點:
陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE(Gyro-Stellar (GS) Inertial Attitude Estimate (IAE))之第一擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將接收來自於微機電系統MEMS之陀螺儀(Gyros model)的陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第一感測器(sensor head model)的第一感測器姿態資料，該第一擴展卡爾曼濾波器EKF將對該陀螺儀姿態資料、以及該第一感測器姿態資料進行運算處理、以得出第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出;陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第二擴展卡爾曼濾波器EKF(Extended Kalman Filter)將接收來自於微機電系統MEMS之該陀螺儀(Gyros model)的該陀螺儀姿態資料、以及來自於星象儀第二感測器(sensor head model)的第二感測器姿態資料，該第二擴展卡爾曼濾波器EKF將對該陀螺儀姿態資料、以及該第二感測器姿態資料進行運算處理、以得出第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料並予以輸出;將利用該第一慣性姿態估測IAE結果(result)資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果(result)資料進行姿態姿料融合演算，以進行姿態/角速度(attitude/rate)資料融合。
能以較少數量之星象儀(例如，僅以一星象儀的第一感測器與第二感測器)結合一定數量(例如，一個)陀螺儀以及一定數量(例如，二個)擴展卡爾曼濾波器EKF，而產生出衛星本體姿態資料的一較佳預估。
能解決小型且輕量化之微機電裝置的慣性感測器(例如，星象儀)的低精準度問題，適用於高精準度之衛星姿態資料的預測姿態估測IAE效能(performance)應用上。
以上所述僅為本發明之較佳實施例而已，並非用以限定本發明之範圍;凡其它未脫離本發明所揭示之精神下所完成之等效改變或修飾，均應包含在下述之專利範圍內。
1:衛星姿態資料融合系統 2:陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF 3:第二擴展卡爾曼濾波器EKF 4:微機電系統MEMS之陀螺儀 5:星象儀之第一感測器 6:星象儀之第二感測器 7:姿態資料融合演算模組 8:衛星真實動力系統 21:擴展卡爾曼濾波器模組 22:四元數傳遞/修正模組 23:時間匹配四元數模組 31:擴展卡爾曼濾波器模組 32:四元數傳遞/修正模組 33:時間匹配四元數模組 101 102:步驟 201 202:步驟
第1圖為一系統示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統的系統架構; 第2圖為示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統之第一擴展卡爾曼濾波器EKF的架構; 第3圖為示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統之第二擴展卡爾曼濾波器EKF的架構; 第4圖為一流程圖，用以顯示說明利用本發明之衛星姿態資融合系統以進行衛星姿態資料融合方法的流程; 第5圖為一示意圖，用以顯示說明本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例的架構、以及運作情況; 第6圖為示意圖，用以顯示說明於第5圖中之本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例之第一擴展卡爾曼濾波器EKF的架構; 第7圖為示意圖，用以顯示說明於第5圖中之本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例之第二擴展卡爾曼濾波器EKF的架構; 第8圖為一表格，用以顯示說明如第5圖中之本發明之衛星姿態資料融合系統的一實施例的姿態估測IAE效能與習知技術的比較;以及 第9圖為一流程圖，用以顯示說明利用如第5圖中之本發明之衛星姿態資融合系統的實施例以進行衛星姿態資料融合方法的一流程。
1:衛星姿態資料融合系統
2:陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF
3:第二擴展卡爾曼濾波器EKF
4:微機電系統MEMS之陀螺儀
5:星象儀之第一感測器
6:星象儀之第二感測器
7:姿態資料融合演算模組

Claims (6)

  1. 一種衛星姿態資料融合方法，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態資料，包含以下程序: 進行角速度極性資料/四元數姿態資料運算動作;其中，進行一筆角速度極性資料、以及二筆四元數姿態資料運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及第二慣性姿態估測IAE結果資料;以及 進行姿態/角速度資料融合動作;其中，對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級進行姿態/角速度資料融合，以預測姿態估測IAE效能。
  2. 如申請權利範圍第1項所述之衛星姿態資料融合方法，其中，該一筆角速度極性資料來自微機電系統MEMS之陀螺儀的角速度極性資料;另，其中，該二筆四元數姿態資料係分別來自星像儀之第一感測器、以及第二感測器。
  3. 如申請權利範圍第2項所述之衛星姿態資料融合方法，其中，第一感測器姿態資料來自該第一感測器，第二感測器姿態資料來自該第二感測器;利用陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF對該角速度極性資料、以及該二筆四元數姿態資料中的第一感測器姿態資料進行運算，以得出該第一慣性姿態估測IAE結果資料;另，利用該第二擴展卡爾曼濾波器EKF對該角速度極性資料、以及該二筆四元數姿態資料中的第二感測器姿態資料進行運算，以得出該第二慣性姿態估測IAE結果資料。
  4. 一種衛星姿態資料融合系統，係應用於太空衛星環境，用以估測該太空衛星之姿態資料，包含: 陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第一擴展卡爾曼濾波器EKF; 該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之第二擴展卡爾曼濾波器EKF; 星象儀之第一感測器; 該星象儀之第二感測器; 微機電系統MEMS之陀螺儀;以及 姿態資料融合演算模組; 其中，該星象儀之該第一感測器、以及該微機電系統MEMS之該陀螺儀係分別連結至該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF;該星象儀之該第二感測器、以及該微機電系統MEMS之該陀螺儀係分別連結至該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第二擴展卡爾曼濾波器EKF;該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF、以及該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第二擴展卡爾曼濾波器EKF係分別連結至該姿態資料融合演算模組; 其中，利用該第一擴展卡爾曼濾波器EKF、該第二擴展卡爾曼濾波器EKF、該星象儀之該第一感測器、該第二感測器、以及該螺儀模式組來進行一筆角速度極性資料、以及二筆四元數姿態資料運算，以得出第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及第二慣性姿態估測IAE結果資料;以及，該姿態資料融合演算模組對該第一慣性姿態估測IAE結果資料、以及該第二慣性姿態估測IAE結果資料於次系統層級進行姿態/角速度資料融合，以預測姿態估測IAE效能。
  5. 如申請權利範圍第4項所述之衛星姿態資料融合系統，其中，該一筆角速度極性資料來自該微機電系統MEMS之該陀螺儀的角速度極性資料;另，其中，該二筆四元數姿態資料係分別來自該星像儀之該第一感測器、以及該第二感測器。
  6. 如申請權利範圍第4項所述之衛星姿態資料融合系統，其中，第一感測器姿態資料來自該第一感測器，第二感測器姿態資料來自該第二感測器;利用該陀螺儀恆星慣性姿態估測GS IAE之該第一擴展卡爾曼濾波器EKF對該角速度極性資料、以及該二筆四元數姿態資料中的該第一感測器姿態資料進行運算，以得出該第一慣性姿態估測IAE結果資料;另，利用該第二擴展卡爾曼濾波器EKF對該角速度極性資料、以及該二筆四元數姿態資料中的該第二感測器姿態資料進行運算，以得出該第二慣性姿態估測IAE結果資料。
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