›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (6): 31-38.

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基于STLS的卫星惯量矩阵在轨估计

林佳伟1,2, 王平1   

  1. (1 北京控制工程研究所,北京 100190) (2 空间智能控制技术国家级重点实验室,北京 100190)
  • 收稿日期:2009-06-17 修回日期:2009-08-10 出版日期:2010-12-25 发布日期:2010-12-25
  • 通讯作者: 林佳伟 现为中国空间技术研究院控制理论与控制工程专业在读博士研究生。
  • 作者简介:林佳伟 1982年生,2006年获中国空间技术研究院导航、制导与控制专业硕士学位,现为中国空间技术研究院控制理论与控制工程专业在读博士研究生。研究方向为航天器在轨辨识。

In orbit Estimation of Satellite inertial matrix using STLS

 LIN  Jia-Wei1,2, WANG  Ping1   

  1. (1 Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100190) (2 National Laboratory of Space Intelligent Control, Beijing 100190)
  • Received:2009-06-17 Revised:2009-08-10 Published:2010-12-25 Online:2010-12-25

摘要: 提出了一种采用结构总体最小二乘(Structured total least squares, STLS)进行卫星惯量矩阵在轨估计的方法,与当前估计方法相比,该方法在考虑敏感器测量噪声时能获得一致估计。首先由动量守恒定律得到估计方程,针对该方程的特点定义了惯量矩阵的STLS估计,并使用结构总体最小范数(Structured total least norm, STLN)算法进行求解。证明了当噪声为高斯分布时该STLS估计为极大似然估计,给出了该STLS估计具有一致性的充分条件,仿真结果验证了文章所提估计方法的有效性。

关键词: 结构总体最小二乘, 结构总体最小范数, 极大似然估计, 一致估计, 惯量矩阵, 在轨估计, 卫星姿态控制

Abstract: Dynamics equations of inertial matrix estimation were deduced. The structured total least norm (STLN) algorithm was used to estimate the parameters. Theoretical analysis shows that the STLS solution is maximum likelihood estimate when the sensor noise is Gaussian. This method has two advantages over existing methods: sensor noise is considered and the consistency of the estimate is proved.

Key words: Structured total least squares, Structured total least norm, Maximum likelihood estimate, Consistent estimate, Inertial matrix, In orbit estimation, Satellite attitude control