星比较敏感器是以行星为参考系，以夜空为工作中目标的高精密室内空间姿势精确测量设备，根据检测天球上不一样部位的行星并开展校正，为通讯卫星、洲际酒店战略导弹、航宇宇宙飞船等航天航空四轴飞行器给予精确的室内空间方向和标准，而且与惯性力陀螺图片一样都具备独立导航栏工作能力，具备关键的使用使用价值。

　　星比较敏感器的科研发展趋势与运用已经历1个多新世纪，伴随着新型材料，新元件的发生和生产工艺的发展，精密度提升，功能损耗减少，成本费减少，主要用途日益普遍的新式星比较敏感器持续发布。因而，立即搜集整理剖析较为海外星比较敏感器的信息内容，有益于中国相关姿势精确测量控制系统的发展趋势。

　　依据实际计算方式的不一样，星比较敏感器中较常用的姿势清算优化算法能够分成静态数据可预测性姿势校正优化算法和动态性过滤可能优化算法。

　　可预测性姿势校正优化算法

　　可预测性姿势校正优化算法就是指依据一组矢量素材观测值，求出通讯卫星本身平面坐标相对性于惯性力平面坐标的方向余弦引流矩阵。由可预测性优化算法求得出來的结论具备确定的几何图形和物理意义，并且只需根据一次精确测量就可以获得通讯卫星的瞬间姿势。因此 静态数据可预测性优化算法具备可靠性高、处理速度快、占有存储空间少等优势，也是现阶段星比较敏感器中具体采用的姿势明确优化算法。

　　可是立即求得Wahba难题非常艰难，并且不容易得到最优解。1968年，Davenport明确提出了q-方式，运用四元数参数化设计姿势引流矩阵，将Wahba难题转换为K引流矩阵的最大的矩阵的特征值求得难题，巨大的促进了静态数据可预测性姿势校正优化算法的发展趋势。之后学者又提到了TRIAD优化算法、Euler-q优化算法、QUEST优化算法和FORM优化算法等。Shuster强调运用TRIAD法求得时，在2个观察矢量素材测量精度不对等时将不能获得最好的結果［32］。Baritzhack明确提出运用2次TRIAD法开展权重计算解决获得更加确切的姿势引流矩阵的方式［33］。Markley从FOAM方式下手推论了现阶段方式更为简单的双矢量素材观察情况下的合闭解方式，而且剖析了该优化算法的标准差。

　　QUEST优化算法是最小二乘实际意义下的最佳四元数可能，该优化算法最先使用于1979年的MAGSAT每日任务，也是当前处理Wahba难题的最常用算法。Shuster明确提出了QUEST精确测量实体模型并证实了其针对小视场角比较敏感器是较为准确的，并运用QUEST精确测量实体模型推论了TRIAD法和QUEST法的标准差阵，从理论上说明了QUEST法好于TRIAD法。

　　动态性过滤可能优化算法

　　在具体运用中，卫星轨道主要参数的数据误差和星比较敏感器的组装偏差都是会给观察矢量素材的精确测量产生可变性的偏差，并且这种偏差难以摆脱。为了更好地达到高精密航姿的必须 ，能够运用动态性过滤可能方式来清算航天飞机的姿势信息内容。动态性过滤可能方式是运用航天飞机依据姿势动力学方程，创建状态方程和观察方程式，依据观察信息内容获得一定规则下的最佳可能方式获得航天飞机的真正姿势。相对性于静态数据可预测性优化算法，动态性过滤可能优化算法运用了大量的观察信息内容，能给予统计分析实际意义下的最优解，能够防止不确定因素对航天飞机姿势的危害，提升姿势明确的精密度。

　　拓展卡尔曼滤波（EKF）优化算法是航天飞机最常见的即时姿势明确优化算法［36］。依据姿势主要参数的选择不一样和测量量的不一样方式，普遍的有乘性拓展卡尔曼滤波（MEKF）和加性拓展卡尔曼滤波（AEKF），在其中MEKF被普遍使用于各种各样航天飞机姿势明确每日任务而且发展趋势较为完善。可是EKF可扩展性不强，便于散发，针对离散系统特点极强的可能难题常常不可以获得最优解。Julier和Uhlmann运用UT转换替代了部分归一化处理［37］，明确提出Unscented卡尔曼滤波器（UKF），在原始偏差很大的情形下，仍然有优良的收敛，获得较为优秀的結果。无论是EKF或是UKF优化算法，全是根据操作系统的任意一部分听从伽马分布的假定标准上提起来的，在星比较敏感器的姿势动力学方程中出现有可变性的扭矩实体模型偏差状况下，其效果的实效性无法确保。

　　根据QUEST优化算法，Shuster明确提出了过滤QUEST优化算法［38］，该优化算法运用姿势遍布引流矩阵B的散播达到了卡尔曼滤波的递推解决作用。Bar-Itzhack也对QUEST优化算法实现了拓展，明确提出RE-QUEST优化算法［39］，根据K引流矩阵的传递来完成递推作用。从其本质上而言，过滤QUEST优化算法和RE-QUEST优化算法在统计学上是等效电路的。可是因为这两类计算方法的精密度相对性于EKF优化算法而言非常差，并沒有在项目中普遍应用。近几年来，伴随着新的过滤可能方式的发生，愈来愈多的优化算法用在了星比较敏感器动态性姿势可能中，如颗粒数字滤波［40］、高斯滤波优化算法［41］和多模光纤响应式可能优化算法［42］等。动态性过滤可能方式的特点是还可以运用先验的专业知识来靠近统计分析实际意义下的最优解，可是因为使用了离散系统的方式 ，优化算法多元性较高，在具体应用中还有一定的艰难。

　　不论是静态数据可预测性姿势校正方式或是动态性数字滤波都是在星比较敏感器商品中取得了操作和运用。表 5中数据分析了星比较敏感器姿势校正优化算法的特性。针对有陀螺图片的姿势明确系统软件，现阶段最好用也最常见的是乘性拓展卡尔曼滤波（MEKF）的方式 ，针对无陀螺图片的姿势明确系统软件，能够选用QUEST或是预测分析过滤可能的方式 。

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