JP3602078B2 - 人工衛星の姿勢検出装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工衛星の姿勢検出装置及び方法に関し、特に、地上処理によって衛星の姿勢角変動を広帯域にわたり高精度に検出することが出来る姿勢角検出装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図５は従来の姿勢検出装置の一例を示す構成図であり、１１は姿勢角較正センサ、１２は角速度センサ、１３はシーケンシャルカルマン（Ｋａｌｍａｎ）フィルタ演算器、１４は姿勢角較正センサ検出信号、１５は角速度センサ検出信号、１６は姿勢角決定信号である。
【０００３】
図５では、角速度センサ１２により検出した角速度センサ検出信号１５と姿勢角較正センサ１１により検出した姿勢角較正センサ検出信号１４とをシーケンシャルカルマンフィルタ演算器１３に入力し、衛星の姿勢角推定値である姿勢角決定信号１６を生成する。このときシーケンシャルカルマンフィルタ演算器１３では、衛星に搭載された角速度センサ１２（たとえばジャイロ：ＩＲＵ）と姿勢角較正センサ１１（たとえばスタートラッカ：ＳＴＴ）が持つノイズ特性を確率モデルとしてモデル化した上で、そのモデルを用いて各センサ１１、１２で検出した角速度センサ検出信号１５と姿勢角較正センサ検出信号１４とに含まれるノイズの推定ならびに除去を実施し、人工衛星の姿勢角決定信号１６を生成する。
【０００４】
図５に示す従来の姿勢検出装置は、比較的容易な構成により実現可能であり、本来、オンボード上の処理系（リアルタイム処理）として開発されたものである。しかし、地上において受信したテレメトリデータから角速度センサ検出検出信号１５と姿勢角較正センサ検出信号１４とが時系列データとして抽出できれば、地上処理系でも容易に適用可能となる。そのため図５に示す従来の姿勢検出装置は、オンボード上処理系と地上処理系とに共通の装置として広く利用されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の姿勢検出装置では、ＳＴＴなどの姿勢角較正センサ１１は一般に、計測精度は優れているものの計測周期は角速度センサ１２に比べ１０倍以上と長い。このため、たとえ角速度センサ１２の計測周期を向上させたとしても、姿勢角較正センサ１１の持つむだ時間特性の影響で、ある程度の精度を維持した状態で検出できる角度信号の周波数帯域には限界がある。そこで計測周期を向上させるため、角速度センサ１２のみを用いる構成とすると、衛星姿勢変動を高周波数域まで検出することは可能となるが、この場合には、角速度センサ検出信号１５に含まれるノイズの影響が大きくなるため、発生する姿勢角決定信号１６の精度は著しく低下してしまうという問題点が生じる。
【０００６】
出願人は、特願平２０００−２６５５５３号において、上記問題点を解消する人工衛星の姿勢検出装置を提案する。この姿勢検出装置では、人工衛星上に、図５に示した姿勢角較正センサ１１、及び、角速度センサ１２に加えて、高周波の角度センサを配置し、これを用いて広帯域の姿勢信号を検出する。提案された姿勢検出装置は、図６に示すように、人工衛星からのデータを格納し保持するテレメトリデータメモリ２２０と、テレメトリデータメモリ２２０から姿勢角較正センサ検出信号２０９を時系列データとして抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器２０１と、テレメトリデータメモリ２２０から角速度センサ検出信号２１０を時系列データとして抽出する角速度センサデータ抽出器２０２と、テレメトリデータメモリ２２０から高周波姿勢角センサ検出信号２１３を時系列データとして抽出する高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５とを備える。
【０００７】
高周波姿勢角センサとしては、液体を利用した角度変位センサを用い、これによって、角速度検出センサよりも十分高い周波数の姿勢検出信号を得ることが出来る。この高周波姿勢信号を、テレメトリデータメモリ２２０に格納・保持し、高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５によって高周波姿勢角センサ検出信号２１３として抽出する。また、姿勢角較正センサデータ抽出器２０１及び角度センサデータ抽出器２０２を用いて、テレメトリデータメモリ２２０からそれぞれ姿勢角較正センサ検出信号２０９及び角度センサ検出信号２１０を抽出し、これら信号２０９、２１０をシーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３によって処理して、その出力信号２１１をローパスフィルタ演算器２０４で処理した後に、これを補間処理演算器２０７で補間して低周波姿勢補間信号２１５を得る。
【０００８】
高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５で抽出した高周波姿勢角センサ検出信号２１３をバンドパスフィルタ演算器２０６で処理した高周波姿勢検出信号２１４と、補間処理演算器２０７の出力である低周波姿勢補間信号２１５とを加算器として構成される姿勢データ生成器２０８に入力して、双方の信号２１４、２１５の加算信号である高精度姿勢検出信号を得る。
【０００９】
上記提案された人工衛星の姿勢検出装置では、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３及びローパスフィルタ２０４で生成した低周波姿勢検出信号２１２を補間処理演算器２０７で補間して、これを高周波姿勢信号２１４と加算することで、広帯域の姿勢検出信号を得るものである。
【００１０】
ところで、高周波シーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３では、所定時間毎に角速度センサ検出信号のサンプリングを行って、これを姿勢角較正センサ検出信号２０９で較正しつつ積分を行っている。積分演算では、一般に積分刻み幅が短いほど良好な積分結果が得られるが、この刻み幅は、一般に角度センサの検出周波数域によって規定される。
【００１１】
本発明は、特願平２０００−２６５５５３号で提案された人工衛星の姿勢検出装置を改良し、高周波シーケンシャルカルマンフィルタ演算器において短い時間刻みの積分計算を実施することで、広帯域で高精度な姿勢検出が可能な人工衛星の広帯域姿勢検出装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る姿勢検出装置は、人工衛星からのデータを格納し保持するテレメトリデータメモリと、テレメトリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器と、テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして抽出する角速度センサデータ抽出器と、角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成する角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器と、角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成する補間処理演算器と、姿勢角較正センサ検出信号と角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器と、テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系列データとして抽出する高周波姿勢角センサデータ抽出器と、高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成する高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器と、低周波姿勢検出信号と高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成する姿勢データ加算器とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の姿勢検出方法は、人工衛星からのデータをテレメトリデータメモリに格納し保持するステップと、前記テレメトリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成するステップと、前記角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成するステップと、前記姿勢角較正センサ検出信号と前記角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記低周波姿勢検出信号と前記高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成するステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の人工衛星の姿勢検出装置及び姿勢検出方法では、角速度センサ検出信号を補間することによって、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器における積分演算の刻み幅を細かくすることが出来る。このため、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器における積分精度が向上し、良好な低周波姿勢信号が得られる。一方、積分演算の刻み幅を細かくすることにより生じる、低周波姿勢検出信号における高周波域のノイズおよび補間による角速度センサ検出信号の誤差の影響は、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器の出力に高周波姿勢角センサから得られる高周波姿勢検出信号を重ね合わせることによって解消できる。
【００１５】
本発明に係る姿勢検出装置は、例えば、姿勢姿勢角較正センサとしてはスラートラッカ（ＳＴＴ）を、角速度センサとしてはジャイロ（ＩＲＵ）を、高周波姿勢角センサとしては角度変位センサ（ＡＤＳ）を人工衛星に搭載することで容易に構成することができる。補間及び積分計算によって得られる低周波姿勢信号は、高周波姿勢角センサデータ抽出器から得られた高周波姿勢検出信号と同じ周期の時系列データとして得られ、双方の信号の対応する部分が加算される。
【００１６】
本発明の一態様の姿勢検出装置及び方法では、線形補間（直線補間）を行って角速度センサ補間信号を発生する。
【００１７】
また、本発明の別の態様の姿勢検出装置及び方法では、スプライン補間を行うことによって、角速度センサ補間信号を発生する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、添付図面を参照し、本発明の実施形態例に基づいて、本発明を更に詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態例に係る人工衛星の姿勢検出装置を、人工衛生上に配置した対応するセンサと共に示すブロック図である。人工衛星には、姿勢角較正センサ１１７、角速度センサ１１８、及び、高周波姿勢角センサ１１９が搭載してある。本実施形態例の姿勢検出装置は、人工衛星から受信したデータを格納・保持するテレメトリデータメモリ１２０と、テレメトリデータメモリ１２０からそれぞれ所定の信号を抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器１０１、角速度センサデータ抽出器１０２、及び、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５と、これら抽出器が抽出した信号を処理する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３、角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０４、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６、補間処理演算器１０７、及び、姿勢データ加算器１０８とから構成される。
【００２０】
図１の広帯域姿勢検出装置では、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３に対し、補間処理演算器１０７が発生する角速度センサ補間信号１１２と姿勢角較正センサデータ抽出器１０１が発生する姿勢角較正センサ検出信号１０９とを入力する。この高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３が発生する低周波姿勢検出信号１１５と、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６が発生する高周波姿勢検出信号１１４とを、姿勢データ加算器１０８において加算することで広帯域姿勢検出信号１１６を生成する。
【００２１】
人工衛星から地上局へは、軌道上で検出した様々なデータがテレメトリデータとして定期的に送信される。テレメトリデータメモリ１２０ではそのテレメトリデータを連続した時系列データとして逐次格納している。姿勢角較正センサデータ抽出器１０１、角速度センサデータ抽出器１０２、及び、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５はそれぞれ、テレメトリデータメモリ１２０に時系列データとして格納したテレメトリデータから、検出時刻の対応した姿勢角較正センサ検出信号１０９、角速度センサ検出信号１１０、及び、高周波姿勢角センサ検出信号１１３を抽出し出力する。
【００２２】
角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０４は、角速度センサのサンプリング周期の１／２の周波数をカットオフ周波数とする１次以上のローパスフィルタによって構成し、この角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０４に角速度センサ検出信号１１０を入力することで、角速度センサ補正信号１１１を生成する。
【００２３】
補間処理演算器１０７には、或る一定のサンプリング周期の時系列データで構成する角速度センサ補正信号１１１が入力される。補間処理演算器１０７は、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５が生成する、短いサンプリング周期で取得した時系列データにより構成する高周波姿勢角センサ検出信号１１３に対し、姿勢データ加算器１０８において高周波姿勢角センサ検出信号１１３との検出時刻の対応付けが可能となるように、角速度センサ補正信号１１１の検出データ間を補間し、高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプリング周期を持つ時系列データとして角速度センサ補間信号１１２を生成する。
【００２４】
そこで高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３では、姿勢角較正センサデータ抽出器１０１が生成する姿勢角較正センサ検出信号１０９を姿勢角較正データとした上で、角速度センサ補間信号１１２を高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプリング周期で伝播処理（積分計算）し、低周波姿勢角検出信号１１５を生成する。なお、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３で伝播する角速度センサ補間信号１１２は、角速度センサ補正信号１１１に対する補間信号であるため、その精度が角速度センサ補正信号１１１に比して低いという可能性が高い。
【００２５】
高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３は、カルマンフィルタ設計パラメータである姿勢角較正センサ１１７のノイズモデル値と角速度センサ１１８のノイズモデル値との相対関係を、ハードウエア特性として与えられるスペック値から大幅に変更する。つまり、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３は、角速度センサ１１８のノイズモデル値をスペックとして与えられた既定値より大きな値に設定することで、角速度センサ補間信号１１２に含まれた補間による精度低下の影響を抑制し、生成する低周波姿勢検出信号１１５の精度を維持する。しかしこのように設定した場合には、姿勢角較正センサ検出信号１０９に対する要求精度が厳しいものとなるため、より高精度な低周波姿勢検出信号１１５を得るためには、姿勢角較正センサ検出信号１０９を検出する姿勢角較正センサとしてノイズ特性の優れたものを使用する必要がある。
【００２６】
一方、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６は、高周波姿勢角センサ１１９のサンプリング周期の１／２の周波数をカットオフ周波数とする１次以上のローパスフィルタによって構成してあり、高周波姿勢角センサ検出信号１１３を入力することで高周波姿勢検出信号１１４を出力する。
【００２７】
姿勢データ加算器１０８は、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３が発生する低周波姿勢検出信号１１５と、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６が発生する高周波姿勢検出信号１１４とを入力とし、これら二つの信号で検出時刻が対応したデータ同士を加算することで、広い周波数帯域に対応した人工衛星の姿勢角検出信号を生成し、それを広帯域姿勢検出信号１１６として出力する。
【００２８】
上記実施形態例に係る人工衛星の広帯域姿勢検出装置では、その適用範囲を地上で受信する衛星からのテレメトリデータに基づく地上処理系に限定することで、テレメトリデータメモリ１２０から抽出する角速度センサ検出信号１１０を補正した角速度センサ補正信号１１１を、補間処理演算器１０７によって補間した上で高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３において高周期姿勢伝播を実施し、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３の出力である低周波姿勢検出信号１１５と高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６の出力である高周波姿勢角センサ検出信号を補正した高周波姿勢検出信号１１４とを加算処理することで広帯域姿勢検出信号１１６を生成し、姿勢変動を広帯域にわたり高精度に検出する。
【００２９】
本実施形態例に係る姿勢検出装置では、上記補間処理演算器１０７における補間処理に、隣り合う２つの検出データ間を直線で結ぶ線形補間を適用することで、高サンプリング周期の角速度センサ補間信号１１２を発生する。
【００３０】
図２は、上記実施形態例の姿勢検出装置の有効性を検証するために用いた人工衛星の姿勢角変動模擬データを示す。ここで利用した姿勢角変動データには、０．０５Ｈｚから５０Ｈｚまでの周波数成分が含まれており、特に時刻５秒から１０秒迄の間には多くの高周波成分が存在する。
【００３１】
図３は、人工衛星が図２で示す姿勢変動を生じた時に得られる、図５に示した従来の姿勢検出装置が発生する姿勢角決定信号１６を示す。従来の姿勢検出装置では、発生する姿勢角決定信号１６の周波数域が角速度センサ１２の検出範囲に限られるため、実際に生じる姿勢角変動の高周波成分を精度良く検出することができない。なお、図３では、角速度センサ１２のサンプリング周期を０．１秒と設定したが、この結果を図２と比較すると、実際には高周波成分が多く含まれる時刻５秒から１０秒までの姿勢変動が検出できず、この部分の姿勢角検出精度が大幅に低いことが理解できる。
【００３２】
図４は、本発明の上記実施形態例に係る姿勢検出装置が出力する姿勢角決定信号を示すものである。この図は、人工衛星が図２で示す姿勢変動を生じた際に得られるデータを用いて、姿勢角較正センサ検出信号１０９と角速度センサ検出信号１１０と高周波姿勢角センサ検出信号１１３とから得られた広帯域姿勢検出信号１１６を示すものである。補間処理演算器１０７では線形補間を適用し、また高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３では、ノイズパラメータを変更した上で線形補間の結果得られた角速度センサ補間信号１１２と姿勢角較正センサ検出信号１０９とを用いた。その結果、図４の時刻５秒から１０秒までの姿勢変動が示すように、補間処理演算器１０７における補間処理に線形補間を適用した場合にも、衛星の高周波姿勢変動が精度良く検出できることがわかる。
【００３３】
次に、本発明の別の実施形態例に係る姿勢検出装置について説明する。本実施形態例では、補間処理演算器１０７における補間処理に３次以上のスプライン補間を適用することで角速度センサ補間信号１１２を発生する。
【００３４】
スプライン補間は、２点の隣り合うデータ間を適当な次数の関数を用いてスムーズに補間するものであるため、２点間を直線で結ぶ線形補間よりもより高精度な補間が実現できる。スプライン補間によって得られる精度は、適用する関数の次数に依存し、一般的には、関数の次数を３次から６次程度としたときに、最も良好な結果となることが知られている。本実施形態例でも、３次から６次の関数をデータに応じて選択する。
【００３５】
以上、本発明をその好適な実施形態例に基づいて説明したが、本発明の人工衛星の姿勢検出装置は、上記実施形態例の構成にのみ限定されるものではなく、上記実施形態例の構成から種々の修正及び変更を施したものも、本発明の範囲に含まれる。
【００３６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、角速度センサの検出信号を補間した後に積分演算を行うことにより、角度センサから得られる低周波姿勢検出信号と、高周波姿勢角センサから得られる高周波姿勢検出信号との加算において低周波姿勢検出信号の精度が向上するので、その結果、高精度で広帯域な姿勢検出が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態例に係る人工衛星の姿勢検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１の実施形態例を評価するために用いた人工衛星の姿勢角変動模擬データを示すグラフ。
【図３】図２の姿勢角変動に対して従来の姿勢検出装置が発生する姿勢角検出信号を示すグラフ。
【図４】図２の姿勢角変動に対し図１の一実施形態例に係る姿勢角検出装置が発生する姿勢角検出信号を示すグラフ。
【図５】従来の人工衛星の姿勢検出装置の一例を示すブロック図。
【図６】特願平２０００−２６５５５３号における人工衛星の姿勢検出装置の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１１ 姿勢角較正センサ
１２ 角速度センサ
１３ シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
１４ 姿勢角較正センサ検出信号
１５ 角速度センサ検出信号
１６ 姿勢角決定信号
１０１ 姿勢角較正センサデータ抽出器
１０２ 角速度センサデータ抽出器
１０３ 高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
１０４ 角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器
１０５ 高周波姿勢角センサデータ抽出器
１０６ 高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器
１０７ 補間処理演算器
１０８ 姿勢データ加算器
１０９ 姿勢角較正センサ検出信号
１１０ 角速度センサ検出信号
１１１ 角速度センサ補正信号
１１２ 角速度センサ補間信号
１１３ 高周波姿勢角センサ検出信号
１１４ 高周波姿勢検出信号
１１５ 低周波姿勢検出信号
１１６ 広帯域姿勢検出信号
１１７ 姿勢角較正センサ
１１８ 角速度センサ
１１９ 高周波姿勢角センサ
１２０ テレメトリデータメモリ
２０１ 姿勢角較正センサデータ抽出器
２０２ 角速度センサデータ抽出器
２０３ シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
２０４ ローパスフィルタ演算器
２０５ 高周波姿勢角センサデータ抽出器
２０６ バンドパスフィルタ演算器
２０７ 補間処理演算器
２０８ 姿勢データ生成器
２０９ 姿勢角較正センサ検出信号
２１０ 角速度センサ検出信号
２１１ 姿勢角決定信号
２１２ 低周波姿勢検出信号
２１３ 高周波姿勢角センサ検出信号
２１４ 高周波姿勢検出信号
２１５ 低周波姿勢補間信号
２１６ 高精度姿勢検出信号
２２０ テレメトリデータメモリ
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工衛星の姿勢検出装置及び方法に関し、特に、地上処理によって衛星の姿勢角変動を広帯域にわたり高精度に検出することが出来る姿勢角検出装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図５は従来の姿勢検出装置の一例を示す構成図であり、１１は姿勢角較正センサ、１２は角速度センサ、１３はシーケンシャルカルマン（Ｋａｌｍａｎ）フィルタ演算器、１４は姿勢角較正センサ検出信号、１５は角速度センサ検出信号、１６は姿勢角決定信号である。
【０００３】
図５では、角速度センサ１２により検出した角速度センサ検出信号１５と姿勢角較正センサ１１により検出した姿勢角較正センサ検出信号１４とをシーケンシャルカルマンフィルタ演算器１３に入力し、衛星の姿勢角推定値である姿勢角決定信号１６を生成する。このときシーケンシャルカルマンフィルタ演算器１３では、衛星に搭載された角速度センサ１２（たとえばジャイロ：ＩＲＵ）と姿勢角較正センサ１１（たとえばスタートラッカ：ＳＴＴ）が持つノイズ特性を確率モデルとしてモデル化した上で、そのモデルを用いて各センサ１１、１２で検出した角速度センサ検出信号１５と姿勢角較正センサ検出信号１４とに含まれるノイズの推定ならびに除去を実施し、人工衛星の姿勢角決定信号１６を生成する。
【０００４】
図５に示す従来の姿勢検出装置は、比較的容易な構成により実現可能であり、本来、オンボード上の処理系（リアルタイム処理）として開発されたものである。しかし、地上において受信したテレメトリデータから角速度センサ検出検出信号１５と姿勢角較正センサ検出信号１４とが時系列データとして抽出できれば、地上処理系でも容易に適用可能となる。そのため図５に示す従来の姿勢検出装置は、オンボード上処理系と地上処理系とに共通の装置として広く利用されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の姿勢検出装置では、ＳＴＴなどの姿勢角較正センサ１１は一般に、計測精度は優れているものの計測周期は角速度センサ１２に比べ１０倍以上と長い。このため、たとえ角速度センサ１２の計測周期を向上させたとしても、姿勢角較正センサ１１の持つむだ時間特性の影響で、ある程度の精度を維持した状態で検出できる角度信号の周波数帯域には限界がある。そこで計測周期を向上させるため、角速度センサ１２のみを用いる構成とすると、衛星姿勢変動を高周波数域まで検出することは可能となるが、この場合には、角速度センサ検出信号１５に含まれるノイズの影響が大きくなるため、発生する姿勢角決定信号１６の精度は著しく低下してしまうという問題点が生じる。
【０００６】
出願人は、特願平２０００−２６５５５３号において、上記問題点を解消する人工衛星の姿勢検出装置を提案する。この姿勢検出装置では、人工衛星上に、図５に示した姿勢角較正センサ１１、及び、角速度センサ１２に加えて、高周波の角度センサを配置し、これを用いて広帯域の姿勢信号を検出する。提案された姿勢検出装置は、図６に示すように、人工衛星からのデータを格納し保持するテレメトリデータメモリ２２０と、テレメトリデータメモリ２２０から姿勢角較正センサ検出信号２０９を時系列データとして抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器２０１と、テレメトリデータメモリ２２０から角速度センサ検出信号２１０を時系列データとして抽出する角速度センサデータ抽出器２０２と、テレメトリデータメモリ２２０から高周波姿勢角センサ検出信号２１３を時系列データとして抽出する高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５とを備える。
【０００７】
高周波姿勢角センサとしては、液体を利用した角度変位センサを用い、これによって、角速度検出センサよりも十分高い周波数の姿勢検出信号を得ることが出来る。この高周波姿勢信号を、テレメトリデータメモリ２２０に格納・保持し、高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５によって高周波姿勢角センサ検出信号２１３として抽出する。また、姿勢角較正センサデータ抽出器２０１及び角度センサデータ抽出器２０２を用いて、テレメトリデータメモリ２２０からそれぞれ姿勢角較正センサ検出信号２０９及び角度センサ検出信号２１０を抽出し、これら信号２０９、２１０をシーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３によって処理して、その出力信号２１１をローパスフィルタ演算器２０４で処理した後に、これを補間処理演算器２０７で補間して低周波姿勢補間信号２１５を得る。
【０００８】
高周波姿勢角センサデータ抽出器２０５で抽出した高周波姿勢角センサ検出信号２１３をバンドパスフィルタ演算器２０６で処理した高周波姿勢検出信号２１４と、補間処理演算器２０７の出力である低周波姿勢補間信号２１５とを加算器として構成される姿勢データ生成器２０８に入力して、双方の信号２１４、２１５の加算信号である高精度姿勢検出信号を得る。
【０００９】
上記提案された人工衛星の姿勢検出装置では、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３及びローパスフィルタ２０４で生成した低周波姿勢検出信号２１２を補間処理演算器２０７で補間して、これを高周波姿勢信号２１４と加算することで、広帯域の姿勢検出信号を得るものである。
【００１０】
ところで、高周波シーケンシャルカルマンフィルタ演算器２０３では、所定時間毎に角速度センサ検出信号のサンプリングを行って、これを姿勢角較正センサ検出信号２０９で較正しつつ積分を行っている。積分演算では、一般に積分刻み幅が短いほど良好な積分結果が得られるが、この刻み幅は、一般に角度センサの検出周波数域によって規定される。
【００１１】
本発明は、特願平２０００−２６５５５３号で提案された人工衛星の姿勢検出装置を改良し、高周波シーケンシャルカルマンフィルタ演算器において短い時間刻みの積分計算を実施することで、広帯域で高精度な姿勢検出が可能な人工衛星の広帯域姿勢検出装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る姿勢検出装置は、人工衛星からのデータを格納し保持するテレメトリデータメモリと、テレメトリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器と、テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして抽出する角速度センサデータ抽出器と、角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成する角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器と、角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成する補間処理演算器と、姿勢角較正センサ検出信号と角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器と、テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系列データとして抽出する高周波姿勢角センサデータ抽出器と、高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成する高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器と、低周波姿勢検出信号と高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成する姿勢データ加算器とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の姿勢検出方法は、人工衛星からのデータをテレメトリデータメモリに格納し保持するステップと、前記テレメトリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成するステップと、前記角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成するステップと、前記姿勢角較正センサ検出信号と前記角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記低周波姿勢検出信号と前記高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成するステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の人工衛星の姿勢検出装置及び姿勢検出方法では、角速度センサ検出信号を補間することによって、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器における積分演算の刻み幅を細かくすることが出来る。このため、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器における積分精度が向上し、良好な低周波姿勢信号が得られる。一方、積分演算の刻み幅を細かくすることにより生じる、低周波姿勢検出信号における高周波域のノイズおよび補間による角速度センサ検出信号の誤差の影響は、シーケンシャルカルマンフィルタ演算器の出力に高周波姿勢角センサから得られる高周波姿勢検出信号を重ね合わせることによって解消できる。
【００１５】
本発明に係る姿勢検出装置は、例えば、姿勢姿勢角較正センサとしてはスラートラッカ（ＳＴＴ）を、角速度センサとしてはジャイロ（ＩＲＵ）を、高周波姿勢角センサとしては角度変位センサ（ＡＤＳ）を人工衛星に搭載することで容易に構成することができる。補間及び積分計算によって得られる低周波姿勢信号は、高周波姿勢角センサデータ抽出器から得られた高周波姿勢検出信号と同じ周期の時系列データとして得られ、双方の信号の対応する部分が加算される。
【００１６】
本発明の一態様の姿勢検出装置及び方法では、線形補間（直線補間）を行って角速度センサ補間信号を発生する。
【００１７】
また、本発明の別の態様の姿勢検出装置及び方法では、スプライン補間を行うことによって、角速度センサ補間信号を発生する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、添付図面を参照し、本発明の実施形態例に基づいて、本発明を更に詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態例に係る人工衛星の姿勢検出装置を、人工衛生上に配置した対応するセンサと共に示すブロック図である。人工衛星には、姿勢角較正センサ１１７、角速度センサ１１８、及び、高周波姿勢角センサ１１９が搭載してある。本実施形態例の姿勢検出装置は、人工衛星から受信したデータを格納・保持するテレメトリデータメモリ１２０と、テレメトリデータメモリ１２０からそれぞれ所定の信号を抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器１０１、角速度センサデータ抽出器１０２、及び、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５と、これら抽出器が抽出した信号を処理する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３、角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０４、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６、補間処理演算器１０７、及び、姿勢データ加算器１０８とから構成される。
【００２０】
図１の広帯域姿勢検出装置では、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３に対し、補間処理演算器１０７が発生する角速度センサ補間信号１１２と姿勢角較正センサデータ抽出器１０１が発生する姿勢角較正センサ検出信号１０９とを入力する。この高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３が発生する低周波姿勢検出信号１１５と、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６が発生する高周波姿勢検出信号１１４とを、姿勢データ加算器１０８において加算することで広帯域姿勢検出信号１１６を生成する。
【００２１】
人工衛星から地上局へは、軌道上で検出した様々なデータがテレメトリデータとして定期的に送信される。テレメトリデータメモリ１２０ではそのテレメトリデータを連続した時系列データとして逐次格納している。姿勢角較正センサデータ抽出器１０１、角速度センサデータ抽出器１０２、及び、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５はそれぞれ、テレメトリデータメモリ１２０に時系列データとして格納したテレメトリデータから、検出時刻の対応した姿勢角較正センサ検出信号１０９、角速度センサ検出信号１１０、及び、高周波姿勢角センサ検出信号１１３を抽出し出力する。
【００２２】
角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０４は、角速度センサのサンプリング周期の１／２の周波数をカットオフ周波数とする１次以上のローパスフィルタによって構成し、この角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器１０４に角速度センサ検出信号１１０を入力することで、角速度センサ補正信号１１１を生成する。
【００２３】
補間処理演算器１０７には、或る一定のサンプリング周期の時系列データで構成する角速度センサ補正信号１１１が入力される。補間処理演算器１０７は、高周波姿勢角センサデータ抽出器１０５が生成する、短いサンプリング周期で取得した時系列データにより構成する高周波姿勢角センサ検出信号１１３に対し、姿勢データ加算器１０８において高周波姿勢角センサ検出信号１１３との検出時刻の対応付けが可能となるように、角速度センサ補正信号１１１の検出データ間を補間し、高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプリング周期を持つ時系列データとして角速度センサ補間信号１１２を生成する。
【００２４】
そこで高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３では、姿勢角較正センサデータ抽出器１０１が生成する姿勢角較正センサ検出信号１０９を姿勢角較正データとした上で、角速度センサ補間信号１１２を高周波姿勢角センサ検出信号１１３と同一のサンプリング周期で伝播処理（積分計算）し、低周波姿勢角検出信号１１５を生成する。なお、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３で伝播する角速度センサ補間信号１１２は、角速度センサ補正信号１１１に対する補間信号であるため、その精度が角速度センサ補正信号１１１に比して低いという可能性が高い。
【００２５】
高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３は、カルマンフィルタ設計パラメータである姿勢角較正センサ１１７のノイズモデル値と角速度センサ１１８のノイズモデル値との相対関係を、ハードウエア特性として与えられるスペック値から大幅に変更する。つまり、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３は、角速度センサ１１８のノイズモデル値をスペックとして与えられた既定値より大きな値に設定することで、角速度センサ補間信号１１２に含まれた補間による精度低下の影響を抑制し、生成する低周波姿勢検出信号１１５の精度を維持する。しかしこのように設定した場合には、姿勢角較正センサ検出信号１０９に対する要求精度が厳しいものとなるため、より高精度な低周波姿勢検出信号１１５を得るためには、姿勢角較正センサ検出信号１０９を検出する姿勢角較正センサとしてノイズ特性の優れたものを使用する必要がある。
【００２６】
一方、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６は、高周波姿勢角センサ１１９のサンプリング周期の１／２の周波数をカットオフ周波数とする１次以上のローパスフィルタによって構成してあり、高周波姿勢角センサ検出信号１１３を入力することで高周波姿勢検出信号１１４を出力する。
【００２７】
姿勢データ加算器１０８は、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３が発生する低周波姿勢検出信号１１５と、高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６が発生する高周波姿勢検出信号１１４とを入力とし、これら二つの信号で検出時刻が対応したデータ同士を加算することで、広い周波数帯域に対応した人工衛星の姿勢角検出信号を生成し、それを広帯域姿勢検出信号１１６として出力する。
【００２８】
上記実施形態例に係る人工衛星の広帯域姿勢検出装置では、その適用範囲を地上で受信する衛星からのテレメトリデータに基づく地上処理系に限定することで、テレメトリデータメモリ１２０から抽出する角速度センサ検出信号１１０を補正した角速度センサ補正信号１１１を、補間処理演算器１０７によって補間した上で高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３において高周期姿勢伝播を実施し、高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３の出力である低周波姿勢検出信号１１５と高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器１０６の出力である高周波姿勢角センサ検出信号を補正した高周波姿勢検出信号１１４とを加算処理することで広帯域姿勢検出信号１１６を生成し、姿勢変動を広帯域にわたり高精度に検出する。
【００２９】
本実施形態例に係る姿勢検出装置では、上記補間処理演算器１０７における補間処理に、隣り合う２つの検出データ間を直線で結ぶ線形補間を適用することで、高サンプリング周期の角速度センサ補間信号１１２を発生する。
【００３０】
図２は、上記実施形態例の姿勢検出装置の有効性を検証するために用いた人工衛星の姿勢角変動模擬データを示す。ここで利用した姿勢角変動データには、０．０５Ｈｚから５０Ｈｚまでの周波数成分が含まれており、特に時刻５秒から１０秒迄の間には多くの高周波成分が存在する。
【００３１】
図３は、人工衛星が図２で示す姿勢変動を生じた時に得られる、図５に示した従来の姿勢検出装置が発生する姿勢角決定信号１６を示す。従来の姿勢検出装置では、発生する姿勢角決定信号１６の周波数域が角速度センサ１２の検出範囲に限られるため、実際に生じる姿勢角変動の高周波成分を精度良く検出することができない。なお、図３では、角速度センサ１２のサンプリング周期を０．１秒と設定したが、この結果を図２と比較すると、実際には高周波成分が多く含まれる時刻５秒から１０秒までの姿勢変動が検出できず、この部分の姿勢角検出精度が大幅に低いことが理解できる。
【００３２】
図４は、本発明の上記実施形態例に係る姿勢検出装置が出力する姿勢角決定信号を示すものである。この図は、人工衛星が図２で示す姿勢変動を生じた際に得られるデータを用いて、姿勢角較正センサ検出信号１０９と角速度センサ検出信号１１０と高周波姿勢角センサ検出信号１１３とから得られた広帯域姿勢検出信号１１６を示すものである。補間処理演算器１０７では線形補間を適用し、また高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器１０３では、ノイズパラメータを変更した上で線形補間の結果得られた角速度センサ補間信号１１２と姿勢角較正センサ検出信号１０９とを用いた。その結果、図４の時刻５秒から１０秒までの姿勢変動が示すように、補間処理演算器１０７における補間処理に線形補間を適用した場合にも、衛星の高周波姿勢変動が精度良く検出できることがわかる。
【００３３】
次に、本発明の別の実施形態例に係る姿勢検出装置について説明する。本実施形態例では、補間処理演算器１０７における補間処理に３次以上のスプライン補間を適用することで角速度センサ補間信号１１２を発生する。
【００３４】
スプライン補間は、２点の隣り合うデータ間を適当な次数の関数を用いてスムーズに補間するものであるため、２点間を直線で結ぶ線形補間よりもより高精度な補間が実現できる。スプライン補間によって得られる精度は、適用する関数の次数に依存し、一般的には、関数の次数を３次から６次程度としたときに、最も良好な結果となることが知られている。本実施形態例でも、３次から６次の関数をデータに応じて選択する。
【００３５】
以上、本発明をその好適な実施形態例に基づいて説明したが、本発明の人工衛星の姿勢検出装置は、上記実施形態例の構成にのみ限定されるものではなく、上記実施形態例の構成から種々の修正及び変更を施したものも、本発明の範囲に含まれる。
【００３６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、角速度センサの検出信号を補間した後に積分演算を行うことにより、角度センサから得られる低周波姿勢検出信号と、高周波姿勢角センサから得られる高周波姿勢検出信号との加算において低周波姿勢検出信号の精度が向上するので、その結果、高精度で広帯域な姿勢検出が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態例に係る人工衛星の姿勢検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１の実施形態例を評価するために用いた人工衛星の姿勢角変動模擬データを示すグラフ。
【図３】図２の姿勢角変動に対して従来の姿勢検出装置が発生する姿勢角検出信号を示すグラフ。
【図４】図２の姿勢角変動に対し図１の一実施形態例に係る姿勢角検出装置が発生する姿勢角検出信号を示すグラフ。
【図５】従来の人工衛星の姿勢検出装置の一例を示すブロック図。
【図６】特願平２０００−２６５５５３号における人工衛星の姿勢検出装置の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１１ 姿勢角較正センサ
１２ 角速度センサ
１３ シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
１４ 姿勢角較正センサ検出信号
１５ 角速度センサ検出信号
１６ 姿勢角決定信号
１０１ 姿勢角較正センサデータ抽出器
１０２ 角速度センサデータ抽出器
１０３ 高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
１０４ 角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器
１０５ 高周波姿勢角センサデータ抽出器
１０６ 高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器
１０７ 補間処理演算器
１０８ 姿勢データ加算器
１０９ 姿勢角較正センサ検出信号
１１０ 角速度センサ検出信号
１１１ 角速度センサ補正信号
１１２ 角速度センサ補間信号
１１３ 高周波姿勢角センサ検出信号
１１４ 高周波姿勢検出信号
１１５ 低周波姿勢検出信号
１１６ 広帯域姿勢検出信号
１１７ 姿勢角較正センサ
１１８ 角速度センサ
１１９ 高周波姿勢角センサ
１２０ テレメトリデータメモリ
２０１ 姿勢角較正センサデータ抽出器
２０２ 角速度センサデータ抽出器
２０３ シーケンシャルカルマンフィルタ演算器
２０４ ローパスフィルタ演算器
２０５ 高周波姿勢角センサデータ抽出器
２０６ バンドパスフィルタ演算器
２０７ 補間処理演算器
２０８ 姿勢データ生成器
２０９ 姿勢角較正センサ検出信号
２１０ 角速度センサ検出信号
２１１ 姿勢角決定信号
２１２ 低周波姿勢検出信号
２１３ 高周波姿勢角センサ検出信号
２１４ 高周波姿勢検出信号
２１５ 低周波姿勢補間信号
２１６ 高精度姿勢検出信号
２２０ テレメトリデータメモリ
Claims (6)
- 人工衛星からのデータを格納し保持するテレメトリデータメモリと、前記テレメトリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして抽出する姿勢角較正センサデータ抽出器と、前記テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして抽出する角速度センサデータ抽出器と、前記角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成する角速度データ用エイリアシングフィルタ演算器と、前記角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成する補間処理演算器と、前記姿勢角較正センサ検出信号と前記角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成する高周期シーケンシャルカルマンフィルタ演算器と、前記テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系列データとして抽出する高周波姿勢角センサデータ抽出器と、前記高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成する高周波姿勢角データ用エイリアシングフィルタ演算器と、前記低周波姿勢検出信号と前記高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成する姿勢データ加算器とを備えることを特徴とする人工衛星の姿勢検出装置。
- 前記補間処理演算器は、線形補間により前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴とする、請求項１に記載の人工衛星の姿勢検出装置。
- 前記補間処理演算器は、スプライン補間により前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴とする、請求項１に記載の人工衛星の姿勢検出装置。
- 人工衛星からのデータをテレメトリデータメモリに格納し保持するステップと、前記テレメトリデータメモリから姿勢角較正センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記テレメトリデータメモリから角速度センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記角速度センサ検出信号から角速度センサ補正信号を生成するステップと、前記角速度センサ補正信号から角速度センサ補間信号を生成するステップと、前記姿勢角較正センサ検出信号と前記角速度センサ補間信号とから低周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記テレメトリデータメモリから高周波姿勢角センサ検出信号を時系列データとして抽出するステップと、前記高周波姿勢角センサ検出信号から高周波姿勢検出信号を生成するステップと、前記低周波姿勢検出信号と前記高周波姿勢検出信号とを加算し広帯域姿勢検出信号を生成するステップとを有することを特徴とする人工衛星の姿勢検出方法。
- 前記補間信号を生成するステップは、線形補間により前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴とする、請求項４に記載の人工衛星の姿勢検出方法。
- 前記補間処理演算器は、スプライン補間により前記角速度センサ補正信号を補間することを特徴とする、請求項４に記載の人工衛星の姿勢検出方法。
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