一种自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法与流程

技术特征：

1.一种自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于，本方法应用于多视场星敏感器，该多视场星敏感器配置2～3个光学头部，利用光学头部所探测的信息进行数据融合，所述的数据融合方法包含以下步骤：

S1、多个光学头部进行自主全天识别；

S2、选择基准头部，若已装载安装矩阵，跳转步骤S3，若没有已装载的安装矩阵，则执行步骤S4；

S3、使用已固化的安装矩阵进行星矢量融合，输出姿态，结束；

S4、进行安装矩阵的自主标较，并进行星矢量融合，输出姿态，结束。

2.如权利要求1所述的自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包含：

S11、多视场星敏感器上电；

S12、多个光学头部进行自主全天识别，若全天识别成功，执行步骤S2，否则未识别头部继续进行全天识别。

3.如权利要求1所述的自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于，所述的步骤S3具体包含：

S31、当其中一个头部完成全天识别就进入跟踪；

S32、直接利用已固化的安装矩阵信息，将光轴指向提供给其他头部，帮助其他头部实现跟踪；

S33、判断其他头部是否全部跟踪成功，若跟踪成功，则直接使用固化的安装矩阵进行星矢量融合并计算融合姿态，若跟踪失败，则执行步骤S4，切换到自主标较模式。

4.如权利要求1所述的自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于，所述的步骤S4具体包含：

S41、计算连续多拍稳态情况下非基准头部至基准头部的安装矩阵；

S42、采用加权滤波方式对安装矩阵进行优化，并将其固定作为星矢量的转移矩阵；

公式如下，并以此作为转移矩阵计算非基准头部的星矢量到基准头部的星矢量：

$T^{\′}(n+1)=\underset{N_s}{\overset{N_e}{\Σ}}{a}_{n}T\left(n\right)$

其中：T(n)为第n拍的安装矩阵，T′(n+1)为第n+1拍滤波更新的安装矩阵，a_n为权重系数；Len为滤波器的长度,且Len＝N_e-N_s，Len取50～100，N_e为当前拍的帧号，N_s为滤波窗口的起始拍帧号；

假设非基准下识别的星矢量为w_i(i＝1,2…,n)，对应的星矢量矩阵为W_3×n，非基准头部到基准头部的安装矩阵为T，则转移到基准头部下的星矢量为T·W；

S43、根据标较后的安装矩阵进行星矢量级的数据融合计算，得到基准头部下的恒星信息；

S44、利用基准头部下的全部已识别的恒星信息进行四元数估计算法姿态解算，得到融合的姿态信息。

5.如权利要求4所述的自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于，所述的步骤S42中，安装矩阵加权滤波的具体步骤如下：

S421、根据输出四元数计算出非基准头部至基准头部的安装矩阵T(n)，根据公式计算下一拍的安装矩阵，此时计算融合姿态的安装矩阵仍为实时计算的T(n)；

S422、若多个光学头部一直保持跟踪状态，则依据公式更新安装矩阵，更新滤波器的长度拍后，固化安装矩阵，并用于星矢量融合数据的计算；

S423、根据每拍头部的姿态计算头部间安装矩阵，并与固化的安装矩阵对比，计算二者的差值，若相差小于0.001°时，则继续使用固化的安装矩阵，若连续多拍的实时计算的安装矩阵与固化的安装矩阵相差大于0.001°，则重新滤波计算安装矩阵。

6.如权利要求5所述的自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于，所述的步骤S422中：

若某个非基准头部连续多拍跟踪失败，则该非基准头部到基准头部的安装矩阵重新进行标较。

7.如权利要求1所述的自主标较的星矢量级多视场星敏感器数据融合方法，其特征在于：所述的多视场星敏感器配置有3个光学头部。