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基于带乘性噪声的星敏感器陀螺卫星姿态确定方法研究的综述报告
星敏感器陀螺卫星是一种能够感知卫星在太空中状态的仪器，它可以通过感知外界的星座信息，实现卫星的姿态确定。星敏感器陀螺卫星在卫星导航、卫星通信、卫星遥感等领域有着广泛的应用，因此其姿态确定的精度和可靠性也成为重要的研究课题之一。
传统的星敏感器陀螺卫星姿态确定方法主要使用卡尔曼滤波算法进行实现，这种方法可以通过模型预测的方式，将测量值和预测值进行比较，从而得到卫星的姿态信息。然而，这种方法在处理非线性问题时会产生误差，因此很难满足高精度和高可靠性的要求。
为了提高姿态确定的精度和可靠性，学者们在传统的姿态确定方法的基础上，通过引入乘性噪声来优化卡尔曼滤波算法。乘性噪声通常是一种非线性噪声，它可以反映出系统的动态表现，从而提高滤波器的精度和鲁棒性。
综合近几年的研究成果，基于乘性噪声的星敏感器陀螺卫星姿态确定方法主要可以分为两类：一是基于扩展卡尔曼滤波算法的姿态确定方法；二是基于粒子滤波算法的姿态确定方法。
基于扩展卡尔曼滤波算法的姿态确定方法主要针对非线性问题，通过引入乘性噪声和自适应滤波技巧，提高了姿态确定的精度和鲁棒性。李国岩等人在其研究中，针对星敏感器陀螺卫星中存在的噪声问题，提出一种基于分数阶卡尔曼滤波（FOKF）和乘性噪声的姿态确定方法。该方法通过将传统的卡尔曼滤波算法与乘性噪声相结合，有效地提高了卫星姿态确定的精度和鲁棒性。另外，李秀文等人在其研究中，提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波（AS-EKF）和乘性噪声的姿态确定方法。其与传统的卡尔曼滤波算法相比，具有更好的自适应性和可靠性。
基于粒子滤波算法的姿态确定方法主要是通过引入粒子滤波算法来克服非线性问题，从而提高姿态确定的精度和可靠性。Doucet等人提出一种基于扩展粒子滤波（EPF）和乘性噪声的姿态确定方法。该方法在传统的粒子滤波算法中引入了乘性噪声，并采用多个扩展粒子滤波器来协同完成姿态估计任务。实验结果表明，该方法能够有效克服非线性问题，提高卫星的姿态确定精度和可靠性。
综上所述，基于乘性噪声的星敏感器陀螺卫星姿态确定方法在提高精度和可靠性方面有着很大的优势。未来的研究可以在此基础上通过深入探索乘性噪声的特点和优势，改进相关算法，提高姿态确定的精度和鲁棒性。