肖 磊 ，王绍举 ，常 琳 ，周美丽

（1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033；2. 中国科学院大学，北京 100049；3. 中国科学院天基动态快速光学成像技术重点实验室，吉林长春130033）

1 引 言

姿态参数是卫星正常运行的关键参数［1-2］，其测量精度直接影响着卫星的工作性能。基于星敏和陀螺组成的卫星姿态确定系统是卫星姿态确定中较为广泛应用的方案之一［3］。针对卫星姿态确定的非线性问题，拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）及其改进算法被广泛应用于姿态确定的工程实践中［4-5］。文献［6］采用投影法确定时不变观测矩阵，用恒增益矩阵代替雅可比矩阵，大大减少了算法的计算量，提高了算法的实时性。文献［7］设计了基于新息的函数，制订高低阶数近似切换策略，改善了估计精度和计算负担二者对立的处境。文献［8］将RTS 平滑技术和EKF 算法相结合，应用到遥感卫星定姿的后处理中，在传感器精度不高的情况下，算法仍可以取得较好的姿态确定结果。

但EKF 本质上是将非线性问题线性化近似处理，这导致滤波精度的下降甚至滤波发散，具有局限性。而无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）克服了 EKF 的缺陷，拥有更高的估计精度和稳定性［9］。在系统存在模型参数估计不准和量测不良的问题时，上述滤波方法［6-8］的精度和鲁棒性较差，因此研究人员更倾向于使用改进的UKF 算法。文献［10］结合残差协方差匹配原理和最陡梯度下降算法，提出一种鲁棒自适应UKF 算法，并应用于空间三维定位跟踪上，具有良好的跟踪精度和关于模型参数不准的鲁棒性。……