기존 알고리즘의 위성 자세 결정에서 모델 파라미터 추정이 부정확하고, 외부 간섭 하에서 시스템의 안정성이 낮으며 추적 정밀도가 부족한 문제를 해결하기 위해 위성의 3축 자세를 추정하는 적응형 무추적 칼만 필터(UKF) 알고리즘을 제안한다. 먼저 자이로스코프와 별 센서의 조합 자세 결정 원리를 분석한 후, 오차 쿼터니언을 상태 변수로 하는 위성 자세 운동학 방정식을 유도하였다. 필터링 과정에서 이 알고리즘은 적응형 행렬을 도입하여 측정 잡음 공분산 행렬을 조정하며, 필터 발산 판별 기준에 따라 시스템 잡음 공분산 행렬을 적응적으로 수정하여 필터링 과정에서 발생할 수 있는 발산 현상을 억제하고 우수한 적응 성능을 얻었다. 실험 결과, 파라미터 추정이 부정확할 때 적응형 UKF가 강인한 적응형 UKF 알고리즘에 비해 3축 추정 정밀도의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 각각 30.0%, 34.1%, 22.4% 향상시켰다. 이 알고리즘은 기본적으로 위성 자세 결정의 고정밀도와 강인성을 만족한다.

위성 자세 결정;적응형 필터링;오차 쿼터니언;강인성