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复杂环境下卫星姿态确定技术
被引量：
1
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作者
韩秀萍
姚璐
韩思雨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第A01期199-202,共4页
在未知扰动噪声分布和强度先验信息前提下,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)状态估计的星敏感器和陀螺仪组合的高精度卫星姿态确定方法。设计了基于自回归(AR)模型的扰动噪声的建立方法,进而推导星敏感器与陀螺仪组合定姿的测量方程和过...
在未知扰动噪声分布和强度先验信息前提下,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)状态估计的星敏感器和陀螺仪组合的高精度卫星姿态确定方法。设计了基于自回归(AR)模型的扰动噪声的建立方法,进而推导星敏感器与陀螺仪组合定姿的测量方程和过程方程,最终采用交互式多模型(IMM)定姿方法自适应调整模型集中不同噪声水平的概率以"高斯和"形式逼近未知的真实噪声,实现卫星高精度定姿。实验结果表明,IMM定姿精度优于单个模型定姿结果,并且具有较强的鲁棒性,能够为实际工程应用提供参考价值。
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关键词
卫星定姿
扰动噪声
自回归模型
无迹卡尔曼滤波
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职称材料
题名
复杂环境下卫星姿态确定技术
被引量：
1
1
作者
韩秀萍
姚璐
韩思雨
机构
哈尔滨师范大学传媒学院
哈尔滨工业大学华德应用技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第A01期199-202,共4页
文摘
在未知扰动噪声分布和强度先验信息前提下,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)状态估计的星敏感器和陀螺仪组合的高精度卫星姿态确定方法。设计了基于自回归(AR)模型的扰动噪声的建立方法,进而推导星敏感器与陀螺仪组合定姿的测量方程和过程方程,最终采用交互式多模型(IMM)定姿方法自适应调整模型集中不同噪声水平的概率以"高斯和"形式逼近未知的真实噪声,实现卫星高精度定姿。实验结果表明,IMM定姿精度优于单个模型定姿结果,并且具有较强的鲁棒性,能够为实际工程应用提供参考价值。
关键词
卫星定姿
扰动噪声
自回归模型
无迹卡尔曼滤波
Keywords
satellite attitude determination
disturbance noise
AutoRegression （AR） model
Unscented Kalman Filter（UKF）
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境下卫星姿态确定技术
韩秀萍
姚璐
韩思雨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
1
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