Devido à imprecisão na estimativa dos parâmetros do modelo nos algoritmos atuais de determinação de atitude de satélites, bem como aos problemas de baixa estabilidade e precisão insuficiente de rastreamento sob interferências externas, propõe-se um algoritmo de filtro de Kalman não linear adaptativo (UKF) para estimar a atitude tri-axial do satélite. Primeiro, foi analisado o princípio de funcionamento da combinação do giroscópio com o sensor estelar para a determinação da atitude, e derivaram-se as equações cinemáticas da atitude do satélite usando quaternions de erro como variáveis de estado. Durante o processo de filtragem, o algoritmo introduz uma matriz adaptativa para ajustar a matriz de covariância do ruído de medição; baseado no critério de divergência do filtro, a matriz de covariância do ruído do sistema é corrigida adaptativamente para suprimir possíveis divergências durante a filtragem, obtendo bom desempenho adaptativo. Os resultados experimentais mostram que, quando a estimativa dos parâmetros é imprecisa, o filtro adaptativo UKF melhora o erro quadrático médio da estimativa tri-axial (RMSE) em 30,0%, 34,1% e 22,4%, respectivamente, em comparação com o algoritmo UKF adaptativo robusto. O algoritmo atende basicamente aos requisitos de alta precisão e forte robustez para a determinação da atitude do satélite.

determinação da atitude do satélite;filtragem adaptativa;quaternion de erro;robustez