摘要:为解决目前的卫星定姿系统没有考虑实际工作状态的变化,即缺乏剔除污染数据的故障规避模块,并简单采用固定的融合方法对所得数据进行处理,脱离定姿环境的实际情况的问题,提出了一种基于NFE模型的智能融合算法.该算法引入波门预处理技术对污染数据进行有效剔除,然后通过NFE模型计算定姿系统置信度,根据不同的实际情况选择相应融合方法,以适应敏感器工作状态的变化,从而提高定姿精度.仿真结果表明,本定姿方法可以剔除实际定姿环境中因干扰引起的数据污染,并可根据实际工作状态变化智能选择相应的融合方法.在卫星定姿系统中加入本文提出的故障规避模块和智能选择模块,可以实现更高精度的卫星定姿.