改进粒子滤波与预测滤波相结合的单星敏姿态估计

针对卫星姿态估计的非线性、非高斯特性, 提出一种粒子滤波和预测滤波相结合的估计方法, 在无角速率测 量时, 首先利用预测方法在线估计系统模型误差和姿态角速度, 再通过改进的规则化粒子滤波器估计姿态四元数. 粒 子初始化和重要性函数等的设计加快了算法的收敛速度, 预测方法的引入有效降低了粒子维数. 在某通用小卫星平 台上进行仿真, 并与扩展卡尔曼滤波(EKF) 比较, 所得结果表明, 算法在不同初始姿态估计时具有较好的稳定性和收 敛精度. 算法还为粒子滤波和无陀螺定姿的研究提供了参考.