基于飞轮驱动的可维修卫星惯性参数在轨辨识方法

本发明公开了基于飞轮驱动的可维修卫星惯性参数在轨辨识方法，在建立卫星动力学模型的基础上，考虑传感器测量噪声和飞轮传递噪声的影响，在拓展卡尔曼滤波算法框架下，得到了辨识方程，并结合辨识方程的雅可比矩阵解析表达式，对其进行离散化，预测得到当前时刻的状态矢量与协方差矩阵之后，利用传感器的测量结果更新相应量。相比较于广泛应用的基于递推最小二乘的辨识方法，基于拓展卡尔曼滤波的辨识方法能够利用噪声的统计信息，提升方法的抗干扰能力，在测量噪声的存在下仍然能够得到较好的辨识结果。同时，在仅有部分状态量可测的情况下，仍然能够得到较好的辨识结果。