星灵敏器是以恒星为参照系，以星空为作业目标的高精度空间姿势丈量设备，经过勘探天球上不同方位的恒星并进行解算，为卫星、洲际战略导弹、宇航飞船等航空航天飞行器供给准确的空间方位和基准，而且与惯性陀螺相同都具有自主导航才能，具有重要的运用价值。
星灵敏器的研讨开展与运用已历经半个多世纪，跟着新材料，新器材的呈现和工艺技能的前进，精度进步，功耗减小，本钱下降，运用领域日益广泛的新式星灵敏器不断推出。因而，及时收集整理剖析比较国外星灵敏器的信息，有利于国内有关姿势丈量操控技能的开展。
依据详细核算办法的不同，星灵敏器中常用的姿势结算算法能够分为静态确认性姿势解算算法和动态滤波估量算法。
确认性姿势解算算法
确认性姿势解算算法是指依据一组矢量观测值，求出卫星本体坐标系相关于惯性坐标系的方向余弦矩阵。由确认性算法求解出来的成果具有清晰的几许和物理含义，而且只需经过一次丈量就能够得到卫星的瞬时姿势。所以静态确认性算法具有稳定性高、核算速度快、占用内存少等长处，也是现在星灵敏器中首要运用的姿势确认算法。
可是直接求解Wahba问题比较困难，而且很难取得最优解。1968年，Davenport提出了q-办法，运用四元数参数化姿势矩阵，将Wahba问题转化为K矩阵的最大特征值求解问题，极大的推动了静态确认性姿势解算算法的开展。后来研讨者又提出了TRIAD算法、Euler-q算法、QUEST算法和FORM算法等。Shuster指出运用TRIAD法求解时，在两个观测矢量丈量精度不对等时将无法得到最优的成果［32］。Baritzhack提出运用两次TRIAD法进行加权处理得到更为准确的姿势矩阵的办法［33］。Markley从FOAM办法下手推导了现在方式最为简练的双矢量观测景象下的闭合解方式，而且剖析了该算法的方差。
QUEST算法是最小二乘含义下的最优四元数估量，该算法最早运用于1979年的MAGSAT使命，也是现在处理Wahba问题的最常用算法。Shuster提出了QUEST丈量模型并证明了其关于小视场灵敏器是比较准确的，并运用QUEST丈量模型推导了TRIAD法和QUEST法的方差阵，从理论上证明了QUEST法优于TRIAD法。
动态滤波估量算法
在实践运用中，卫星轨迹参数的丈量差错和星灵敏器的装置差错都会给观测矢量的丈量带来不确认性的差错，而且这些差错很难战胜。为了满意高精度姿势操控的需求，能够运用动态滤波估量办法来结算航天器的姿势信息。动态滤波估量办法是运用航天器依据姿势动力学方程，树立状态方程和观测方程，依据观测信息得到必定原则下的最优估量办法得到航天器的实在姿势。相关于静态确认性算法，动态滤波估量算法运用了更多的观测信息，能供给计算含义下的最优解，能够防止不确认要素对航天器姿势的影响，进步姿势确认的精度。
扩展卡尔曼滤波（EKF）算法是航天器最常用的实时姿势确认算法［36］。依据姿势参数的选取不同和观丈量的不同方式，常见的有乘性扩展卡尔曼滤波（MEKF）和加性扩展卡尔曼滤波（AEKF），其间MEKF被广泛运用于各种航天器姿势确认使命而且开展最为老练。可是EKF鲁棒性不强，易于发散，关于非线性特性较强的估量问题经常不能得到最优解。Julier和Uhlmann运用UT改换替代了部分线性化［37］，提出Unscented卡尔曼滤波器（UKF），在初始差错较大的情况下，仍然有杰出的收敛性，得到比较优的成果。不管是EKF仍是UKF算法，都是根据体系的随机部分遵守高斯散布的假定条件上提出来的，在星灵敏器的姿势动力学模型中存在有不确认性的力矩模型差错情况下，其成果的有效性难以确保。
根据QUEST算法，Shuster提出了滤波QUEST算法［38］，该算法运用姿势散布矩阵B的传达完成了卡尔曼滤波的递推处理功用。Bar-Itzhack也对QUEST算法进行了扩展，提出RE-QUEST算法［39］，经过K矩阵的传达来完成递推功用。从本质上来说，滤波QUEST算法和RE-QUEST算法在数学上是等效的。可是因为这两种算法的精度相关于EKF算法来说比较差，并没有在工程中广泛运用。近些年来，跟着新的滤波估量办法的呈现，越来越多的算法用在了星灵敏器动态姿势估量中，如粒子滤波算法［40］、高斯滤波算法［41］和多模自适应估量算法［42］等。动态滤波估量办法的长处是能够运用先验的常识来迫临计算含义下的最优解，可是因为选用了非线性的办法，算法复杂性较高，在实践运用中尚有必定的困难。
无论是静态确认性姿势解算办法仍是动态滤波算法都在星灵敏器产品中得到了实践和运用。表 5中比照剖析了星灵敏器姿势解算算法的特色。关于有陀螺的姿势确认体系，现在最有用也最常用的是乘性扩展卡尔曼滤波（MEKF）的办法，关于无陀螺的姿势确认体系，能够选用QUEST或许猜测滤波估量的办法。
