基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

• 作者: 陈航 陈敏花 蒋催催 郇文秀 潘菲 胡庆雷
• 来源期刊: 飞控与探测
• 关键词: 非合作航天器 视觉导航 姿态预测 卡尔曼滤波 转动惯量估计
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 导航制导与控制技术|Navigation,Guidance and Control Technology
• 页码范围: 10-18
• 页数: 9页
• 分类号: V448.2
• 语种: 中文

摘要

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题,考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失,提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架,实现了对非合作航天器的姿态估计和预测.采用惯性参数对状态向量进行了扩维,在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值.基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法,解决了传统方法误差随时间累积的问题,有效减少了计算成本.最后,通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性.