基于多模型自适应估计的姿态敏感器误差校准

提出一种基于多模型自适应估计(MMAE)的星敏感器低频误差(LFE)校准方法.星敏感器低频误差主要是由空间热环境的周期性变化造成的,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.低频误差的影响可以通过扩维卡尔曼滤波(AKF)进行校准.但是,在星敏感器观测量中不存在低频误差的情况下,AKF的姿态估计精度往往不及传统卡尔曼滤波(KF).针对这一问题,将KF与AKF相结合,设计了基于MMAE的姿态确定滤波算法,该算法能够根据星敏感器在轨误差特性自适应的选择KF或AKF算法进行滤波.仿真结果表明,所提算法综合性能优于KF和AKF,适用于对姿态确定精度要求较高的高分辨率对地观测卫星.