多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

摘 要：卫星姿态确定系统是姿态控制系统的重要组成部分，姿态确定正确与否，关系到卫星的测量控制精度和使用寿命，由于各敏感器基准的不同和产生误差的机理不同，必须通过信息融合技术、故障检测与系统重构技术，将多敏感器的量测信息构成姿态确定信息融合系统，充分利用量测信息的同时利用量测残差完成自主故障诊断，来提高卫星定姿精度和可靠性。这对提高我国卫星的自主生存能力具有重要意义，拥有广阔的应用前景。

关键词：信息融合；陀螺；星敏感器；红外地敏；太阳敏感器

0 引言

随着航天事业的发展，对卫星姿态确定的精度和可靠性的要求也越来越高。因此，如何利用多个信息源的融合来提高卫星姿态确定系统的性能，成为近年来航天控制中十分关注的重要问题[1]。

目前航天器主要利用惯性单元、星敏感器、红外地敏和太阳敏感器进行定姿。利用信息融合技术把这些敏感器的信息进行融合，可解算出高精度的姿态信息。

本文主要针对陀螺、星敏感器、红外地敏和太阳敏感器的组合导航技术展开研究，并通过系统仿真对算法可行性进行验证。

1 系统方案

组合导航系统主要是将陀螺、星敏感器、红外地敏和太阳敏感器进行信息融合处理，以获得高精度的导航信息[2]。

陀螺利用惯性敏感元件测量飞机相对惯性空间的角运动参数，在给定的运动初始条件下，由计算单元推算出飞机的姿态信息。

星敏感器以恒星作为姿态测量的参考源，可输出恒星在星敏感器坐标下的矢量方向，为卫星的姿态控制和天文导航提供高精度测量数据。

红外地敏通过测量地球与天空的红外辐射的差别而获取航天器姿态信息，用来提供卫星对地姿态偏差。

太阳敏感器通过敏感太阳矢量的方位来确定太阳矢量在星体坐标中的方位，从而获取航天器相对于太阳方位信息。

2 信息融合技术研究

联合滤波算法是N A Carlson[3]结合组合导航研究提出的一种并行两级结构的分散滤波方法。联合滤波过程中，首先选取一个公共参考系统，然后其他每个导航系统均与参考系统组成一系列子系统，并分别通过一子滤波器对各子系统进行信息融合处理，最终利用一主滤波器将各子系统的输出信息进行综合处理。

考虑实际系统模型，着重针对陀螺、星敏感器、红外地敏和太阳敏感器运用联合滤波方法进行信息融合处理，具体组合算法结构图如图1所示。系统由3个子滤波器和1个主滤波器构成，各子滤波器均独立工作，主滤波器仅进行数據融合。

设全局状态估计为 ，对应协方差矩阵为Pg ，公共参考系统噪声协方差阵为Qg ；主滤波器状态估计为 ，对应协方差矩阵为Pm ，系统噪声协方差阵为Qm ；各子滤波器状态估计为 ，对应协方差矩阵为Pi ，系统噪声协方差阵为Qi （其中，i=1，2，3 ）。

则联合滤波中的信息分配原则为：

（1）

式中， 为信息分配因子，其需满足信息守恒原理：

（2）

联合滤波器全局状态估计的最优合成算法为：

（3）

3 系统仿真研究与性能分析

仿真时设定，陀螺常值漂移为（3，-5-5）°/h ，白噪声标准差为0.05°/h ；红外地敏（GEO摆动扫描式）系统误差0.05° ，随机误差0.03° ；太阳敏感器测量误差0.05° ；星敏感器测量误差9.9″，仿真时间300s，在此仿真环境下做100次蒙特卡罗实验。

实验共分两组，一组采用统一的方差矩阵加权法进行融合，另一组采用联合滤波算法进行融合，分别进行100次蒙特卡罗实验，仿真时间都为300s，以验证联合滤波算法选择模块的性能。然后，在相同的仿真环境下，利用其他现有的定姿结构对卫星进行定姿，通过对比以验证本文提出算法的定姿性能。各种定姿系统的精度对比如表1所示。

通过表1可以看出，联合滤波算法可以有效地提高卫星的姿态确定精度。

4 结论

本文针对配置多敏感器的卫星姿态确定系统，设计了以联合滤波器为基础的高精度卫星姿态信息融合结构，将不同敏感器组合提供的定姿数据进行融合，取长补短，从而达到最终融合的全局最优。仿真结果表明，本文提出的组合方案是合理可行的，能够达到预定的精度指标。

参考文献

[1] 刘梅，张雷，武云丽，等. 多敏感器智能信息融合卫星定姿新方法[J]. 哈尔滨工业大学学报，2011，43（3）：23-28.

[2] 刘建业，曾庆化，赵伟等. 导航系统理论与应用 [M]. 西北工业大学出版社，2010，10-60.

[3] 孙永荣，吴玲，赵伟，等. 多星座组合导航自适应联合卡尔曼滤波算法研究[J]. 宇航学报，2009，30（5）：1879-1884.

作者简介：

刘建，女，江苏南通人，1986年6月出生，北京空间飞行器总体设计部，工程师，主要从事卫星控制分系统设计与测试研究。