【信号去噪】基于扩展卡尔曼滤波器应用于航天器姿态传感器的有偏差和噪声数据附Matlab代码

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🔥 内容介绍

航天器姿态的精确测量对于其稳定运行和任务执行至关重要。姿态传感器，例如星敏感器、陀螺仪和太阳传感器等，不可避免地会受到各种噪声和偏差的影响，导致获取的姿态数据精度降低，甚至影响航天器的控制精度和稳定性。因此，对姿态传感器数据进行有效去噪处理至关重要。本文将重点探讨基于扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter, EKF) 的航天器姿态传感器有偏差和噪声数据去噪方法。

EKF 作为一种非线性滤波算法，能够有效地处理非线性系统中的噪声和偏差问题。相比于传统的线性卡尔曼滤波器 (Kalman Filter, KF)，EKF 通过一阶泰勒展开将非线性系统线性化，从而近似地应用卡尔曼滤波的递推公式。这使得 EKF 能够处理更广泛的实际问题，尤其适用于航天器姿态动力学模型，因为其本质上是非线性的。

航天器姿态通常采用四元数或欧拉角表示。本文选择四元数表示姿态，因为它能够避免欧拉角的奇异性问题，且在计算上更加简洁高效。基于四元数表示的航天器姿态动力学方程可以表示为：

在 EKF 框架下，我们需要进行状态预测和状态更新两个步骤。状态预测阶段，利用航天器姿态动力学方程预测下一时刻的状态。状态更新阶段，结合传感器测量值和预测值，利用卡尔曼增益更新状态估计。EKF 的核心在于线性化过程，即通过对非线性函数进行一阶泰勒展开，计算雅克比矩阵，用于逼近非线性系统的线性化模型。

本文提出的基于 EKF 的姿态传感器去噪方法能够有效地处理姿态传感器数据中的噪声和偏差，提高姿态估计精度。未来研究可以进一步考虑更复杂的噪声模型，以及结合其他滤波算法，例如无迹卡尔曼滤波器 (Unscented Kalman Filter, UKF) 等，以提高滤波器的鲁棒性和精度，从而更好地满足航天器姿态控制的精度要求。 此外，针对不同类型的姿态传感器，需要针对性地设计测量函数和噪声模型，以达到最佳的去噪效果。 最终目标是构建一个高精度、高可靠性的航天器姿态估计系统，保障航天器任务的顺利完成。

📣 部分代码

theta       =   deg2rad([ 5, 5, 5 ])';

omega       =   [ 0, 0, 0 ]';

bias_real   =   deg2rad([ 0.1, -0.1, 0.15 ])';

bias        =   [ 0, 0, 0 ]';

Tc          =   [0, 0, 0]';

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 通信方面

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