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一种基于自适应滤波的高动态星敏感器在轨校正方法摘要高动态星敏感器因其高精度、高精度、高稳定性和高可靠性，广泛应用于卫星姿态调整，地面和空间上的导航和导航系统。然而，高动态环境下的星敏感器在测量中易受干扰，导致测量误差，因此需要校正算法进行修正。本文提出一种基于自适应滤波的高动态星敏感器在轨校正方法，该方法能够有效地去除干扰并提高测量精度。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。关键词：高动态星敏感器；自适应滤波；在轨校正引言高动态星敏感器由于其高精度、高精度、高稳定性和高可靠性，成为卫星姿态调整、航空器和导航系统中必不可少的关键组件。然而，高动态环境下的星敏感器在测量中易受到干扰，导致测量误差，从而影响姿态精度和系统性能。因此，需要对星敏感器测量结果进行校正，以提高测量精度和系统稳定性。目前，星敏感器在轨校正算法主要包括传统滤波算法、卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法等。这些算法虽然有效地解决了高动态环境下的星敏感器测量问题，但其对噪声和干扰的去除效果较差，导致测量精度下降。本文提出了一种基于自适应滤波的高动态星敏感器在轨校正方法。该方法结合了自适应滤波和传统滤波，并通过自适应性的去噪和滤波机制来消除测量中的噪声和干扰，从而提高测量精度和系统稳定性。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。方法自适应滤波是一种通过对输入信号的统计分析来自适应地调整滤波参数的滤波方法。本文中采用局部均值滤波器来进行滤波操作。局部均值滤波器是一种求取局部像素均值的滤波器，其对输入信号进行滑动窗口操作，并通过求取窗口内像素的平均值来获得输出信号。在本文中，窗口大小为3×3。具体来说，该方法的步骤如下：1.读取高动态星敏感器的测量数据，并计算噪声方差；2.建立自适应滤波器模型；3.通过自适应滤波器对输入信号进行滤波和去噪；4.通过传统滤波器对去噪后的信号进行滤波和平滑处理；5.采用校正公式，对校正后的信号进行处理，得到姿态信息。实验本文采用自适应滤波算法和传统滤波算法，对高动态星敏感器数据进行实验验证。实验环境为静止状态和高动态状态，为了模拟高动态环境，我们使用机械臂快速转动高动态星敏感器并记录测量数据。实验过程如下：1.将高动态星敏感器固定在机械臂上；2.通过机械臂快速转动高动态星敏感器来模拟高动态环境，此时，高动态星敏感器将受到干扰，产生测量误差；3.记录测量数据，并将数据传输至计算机进行数据处理；4.采用自适应滤波算法和传统滤波算法对数据进行处理；5.计算测量误差和精度，以评估不同算法的效果。结果和讨论实验结果表明，自适应滤波算法能够有效去除高动态环境下的干扰和噪声，提高测量精度和系统稳定性。与传统滤波算法相比，自适应滤波算法的滤波效果更好。该方法在保持较高测量精度的同时，具有较强的鲁棒性和实时性。结论本文提出了一种基于自适应滤波的高动态星敏感器在轨校正方法，该方法能够有效去除干扰和噪声，

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