卫星姿态确定的卡尔曼滤波

资 源 简 介

卫星姿态确定的卡尔曼滤波

详 情 说 明

卫星姿态确定是航天器控制中的核心技术之一，其目的是通过传感器测量数据实时估计卫星在三维空间中的指向状态（如俯仰角、滚转角、偏航角）。卡尔曼滤波因其出色的噪声抑制和动态跟踪能力，成为该领域的经典算法。

核心原理 卡尔曼滤波通过“预测-更新”两阶段递推实现最优估计： 预测阶段：基于卫星动力学模型（如刚体运动方程）预测下一时刻姿态角及角速度，同时更新状态协方差以反映模型不确定性。 更新阶段：当星敏、陀螺等传感器数据到达时，将预测值与测量值加权融合，权重由传感器噪声协方差和预测误差共同决定，最终输出最优估计。

MATLAB实现要点 动力学建模：需建立卫星姿态四元数或欧拉角微分方程，离散化后作为状态转移矩阵。 传感器融合：陀螺提供高频但存在漂移的角速度，星敏提供低频但绝对姿态参考，需在滤波中平衡两者特性。 调参关键：过程噪声（模型置信度）和观测噪声（传感器精度）的协方差矩阵直接影响滤波稳定性。

扩展应用 针对复杂场景（如机动期间模型失配），可结合自适应卡尔曼滤波或UKF（无迹卡尔曼滤波）提升鲁棒性。仿真时建议通过注入高斯白噪声模拟真实传感器数据，验证算法抗干扰能力。

（注：实际开发中需注意四元数归一化、欧拉角奇异性等问题。）