任务概述
自20世纪70年代初以来，通过美国陆地卫星1-7系列卫星对地球地表进行了定期采集，最近又在2013年2月发射了陆地卫星数据连续性任务（现称为陆地卫星8号），作为补充。1986年，在法国航天局CNES的领导下，首次发射了法国系列SPOT卫星，从而确立了欧洲的能力。虽然首批陆地卫星使用扫描技术，但SPOT卫星是基于推扫技术的首批任务之一。
为了继续这些非常重要的前导任务，欧洲现在正在建立所谓的哨兵任务的全面运作服务，其中哨兵-2是光学陆地观察任务。Sentinel-2也基于推扫技术。表1和图1总结了Sentinel-2及其前体任务的主要特征。
前两颗Sentinel-2卫星正在空客国防和航天公司的设施中完成，计划于2015年第二季度发射Sentinel-2A，大约一年后发射Sentinel-2B。Sentinel-2将在光学陆地观测领域取得重大突破，因为它将首次使用多光谱仪器（MSI）连续、系统地获取全球所有陆地表面，从而为真正的业务服务提供基础。
该多光谱仪器在13个光谱通道中采集图像，从可见光和近红外到短波红外，地面覆盖范围为290公里，空间分辨率为10到60米。这些数据确保了与陆地卫星和SPOT卫星系列生成的现有数据集的连续性，并将进一步提供详细的光谱信息，以便衍生生物物理或地球物理产品。
表1:Landsat、SPOT和Sentinel-2的关键性能参数（MS=多光谱，PAN=全色）。
Performance
Landsat
SPOT
Sentinel-2
Numberofsatellites
8+
5
2+
Swath
185
2 x60
290
Spatialresolution
MS:100mPAN: 15m
MS:10m,20m
PAN:down to 1.5m
MS:10m,20m,60m
Spectralbands
Up to 7 MS +1 PANVIS/NIR/SWIR/TIR
4MS+PAN VIS/NIR/SWIR
13 MSVIS/NIR/SWIR
图1:Sentinel-2提供了13个光谱带，从可见光（VIS）和近红外（NIR）到短波红外（SWIR），在10到60米的不同特殊地面分辨率下。
两颗卫星组成的星座在同一轨道平面上以180°相位分离飞行，每个卫星的在轨标称运行寿命为7年，将在赤道仅5天内获得所有陆地表面。为了支持紧急操作，这些卫星还可以在扩展的观测模式下运行，甚至可以每天对地球上的任何点进行成像。
由于创新的仪器设计，结合以双频GPS接收机、高性能多头星跟踪器和光纤陀螺为中心的高性能卫星姿态和轨道控制子系统，在地理位置优于16米的情况下，可实现出色的几何图像质量性能。
为了应对车载高数据量，使用最先进的小波压缩方案对数据进行压缩。由于一个功能强大的任务数据处理系统围绕一个新开发的基于闪存技术的超大固态大容量存储器而构建，车载压缩损失将保持在最低水平。
Sentinel-2卫星的设计具有高度灵活的操作概念，允许所有任务数据下行链路到标称X波段核心地面站网络。此外，用户可以在选定的X波段本地用户地面站接收任务数据集，或通过与Ka波段用户地面站的地球静止中继卫星的轨道间光链路，通过光通信有效载荷（OCP）接收任务数据集。飞行中可以选择不同的优先级方案，以便以尽可能短的延迟传输关键图像数据。
该系统旨在实现高度的系统自主权，允许提前15天对运行计划进行预编程，而不受地面干扰。除了标称和扩展成像模式外，卫星还具有校准模式，以支持仪器的常规在轨辐射校准。
总体而言，Sentinel-2卫星的设计目的是为大于97%的仪器数据提供在轨可用性，这满足了多光谱地球观测全面运行系统的要求。
表2:Sentinel-2任务提供了多光谱图像，覆盖范围为-56°至+84°的陆地表面，重访时间为5天。
Mission
MissionLifetime
15 years
NumberofSatellites
2
NominalIn-OrbitLifetime
7.25 with consumablesforadditional5
NominalOrbit
Sunsynchronous786 kmaltitude,10:30 localtimeofdescendingnode
LandCoverage
-56°to+84°latitude
GlobalRevisitTime
<5 days
GlobalAccessibility
<2 days, <1 dayabove45°latitude
HighQualityMissionProducts
Level0, 1a,1b,1c,andhigherLevels
MissionPhases
LEOP,commissioning,operational,de-orbiting
图2：左：Sentinel-2的艺术家视图，右：两颗相隔180°的相同卫星被放置在太阳同步轨道上，平均高度为786公里，下降节点的当地时间为10:30。
需求驱动
Sentinel-2任务的主要目标是利用一个双星星座，连续、系统地对全球范围内-56°（巴塔哥尼亚）和+84°（格陵兰）纬度之间的所有陆地区域进行成像。从发射、注入、初始采集和系统稳定、平台和有效载荷调试开始，到常规运行阶段，再到卫星接近寿命结束时的处置阶段，该观测场景要求决定了整个系统架构以及所有边界约束。此外，将光通信有效载荷作为对地静止中继卫星的运行前通信实验，也是一个关键因素。
影响姿态控制系统的驱动系统要求如下：
l 多光谱仪器视线绝对指向误差≤ 在99.7%置信水平下行驶2公里
l 数据的地理位置准确性≤ 在95.5%置信水平下，不需要任何地面控制点
根据系统要求，定义了姿态控制系统车载性能要求：
l 绝对指向误差≤每轴1200µrad ，在99.7%置信水平下
l 绝对姿态知识Attitude Knowledge错误≤每轴10µrad，在95.5%置信水平下，
l 绝对速率误差≤每轴20µrad/s，在99.7%置信水平下，
l 绝对水平位置知识误差≤12m，在99.7%置信水平下
姿态控制系统必须在存在由旋转太阳能电池板和光通信有效载荷引起的干扰时提供所需的性能。应尽量减少姿态控制系统引起的微振动，以避免对图像质量造成不利影响。
Sentinel-2的敏捷性要求适中，回转率<0.5°/s。标称姿态为地心地球指向，带有偏航转向，以补偿地球自转并避免图像失真。此外，还应支持扩展观测模式，该模式引入约20°的滚动角，以便对相邻地面轨道进行成像。需要围绕偏航轴进行进一步回转，以使推进器指向轨道控制操纵。
卫星设计
Sentinel-2卫星由一个紧凑的铝结构组成，承载所有平台设备、多光谱仪器和光通信有效载荷。
Sentinel 2多光谱仪器（MSI）是一种基于滤波器的推扫式成像仪。它在13个光谱通道中提供图像，空间分辨率从10米到60米不等。该仪器配备了一个光学望远镜，可提供大视场，以达到290公里的所需测绘带宽度。为了实现紧凑的设计和优化的光学性能，我们选择了直径相当于15厘米的长方形瞳孔。
Sentinel-2光通信有效载荷（OCP）是通过使用地球静止卫星作为中继的激光链路评估高速数据通信的第二有效载荷。预计将在运行前使用OCP，以补充基准X波段有效载荷数据处理子系统。OCP由一个框架单元结构和一个可移动的粗指向组件组成。
电源由一个可部署的7.2 m²太阳能电池阵列提供，该阵列带有三结砷化镓太阳能电池，在生命开始时提供2300W的功率。电源通过28V无调节母线进行分配，最大功率点跟踪。太阳能电池板倾斜22.5°以获得最佳太阳入射角，并通过扭转胶囊太阳能电池板驱动装置随太阳旋转，轨道在阳光照射一侧的旋转速率为0.06°/s。在日食中，太阳阵列以0.2°/s的增加旋转速率向后旋转，以便在日食结束时重新开始向前旋转。
数据处理系统包括带冗余MIL-STD-1553B总线接口的车载计算机（OBC）和为设备提供非MIL-STD-1553B接口的远程接口单元（RIU）。
S波段通信系统用于遥控、遥测和测距。有效载荷数据由X波段有效载荷数据传输系统传输。
单推进剂化学推进系统由两个分支和四个倾斜推进器组成，每个推进器为轨道操纵提供推力，并为姿态控制提供三维扭矩。油箱、管道和推进器被组装成一个独立的推进模块，该模块允许独立开发和测试，并易于集成到卫星中。
表3:Sentinel-2卫星的主要特征。
Key
Launcher
Vega,backupRockot
Satellitelaunch
1225
Satellitemomentsofinertia
700/1100/
SatelliteDimensions(Stowed)
3390x1630 x2350
Fuel
130
Power
2300 Wbeginoflife, 7.2 solararray, 1250 Wtypicalconsumption
图3：左：多光谱仪器（移除了MLI），右：光通信有效载荷（Tesat）
图4：Sentinel-2飞行配置。
图5:Sentinel-2爆炸图。
AOCS设计
姿态控制系统由OBC上执行的星载软件中的控制算法和一套传感器和执行器组成，以满足所需的控制和状态估计性能。该设计是一种容错设计，可在一个设备单元可能丢失后保持全部性能。
尤其具有挑战性的是姿态和位置知识以及速率误差要求，这对于满足图像质量需求至关重要。
操作模式
Sentinel-2姿态控制系统提供四种操作模式和多个子模式来执行自主姿态控制（图6）。
初始采集模式和安全模式
与发射器分离后，进入初始采集模式（IAM）。其目的是抑制卫星速率，并从任何初始条件获得粗略的地球指向姿态，以确保卫星的安全热条件和功率条件。
如果出现故障，则进入安全模式（SFM）。功能和性能与初始采集模式相同，但为了独立于标称模式，使用了冗余设备。
当进入该模式时，陀螺仪测量的卫星速率将被阻尼（速率阻尼子模式RD）。一旦剩余速率足够小，卫星就会使用粗地球和太阳传感器在地球获取子模式（EA）下测量的地球矢量获取地球指向姿态。在地球采集之后，卫星围绕偏航轴旋转到正确的飞行方向（偏航采集子模式YA），并最终达到稳态子模式（SS）。
在与发射器分离并进行初始速率阻尼后，太阳能阵列的部署只需进入一次部署子模式（DEP）。
所使用的执行器是用于快速阻尼和采集的推进器，由磁性扭矩器支持，以最大限度地减少稳态下的燃油消耗。磁强计用于测量计算磁力矩器适当磁矩指令所需的磁场。
正常模式
正常模式（NOM）是仪器正常运行的模式。当从IAM或SFM进入时，第一个子模式是姿态保持模式（AH），这是一种稳健模式，将卫星从ASM期间姿态误差高达30°的粗略姿态移动到更精确的地球指向姿态，指向误差在毫拉德范围内，然后切换到精细指向子模式（FP）进行观测。
为了使仪器能够侧视，可以使用回转（SL）和后回转（BSL）子模式，将卫星绕滚转轴旋转约20°（扩展精对准，EFP）。
NOM中用于姿态估计的传感器是三个高性能星体跟踪器和高性能陀螺，主要执行器是四个反作用轮。磁性扭矩器用于释放储存在反作用轮中的角动量，避免车轮饱和。
轨道控制模式
轨道控制模式用于执行轨道修正操纵。第一个子模式是回转子模式（SL），用于绕偏航轴旋转卫星，并将推进器定向到正确的方向。在推进器点火（Delta-V子模式DV）之前，接下来是一段稳定期（子模式STAB）。delta-v操纵期间的姿态控制由推进器关闭调制执行。最后，将卫星旋转回其标称飞行方向（后回转子模式BSL）。
除OCMDV子模式外，使用的传感器和执行器与正常模式类似。
图6：姿态控制系统提供四种操作模式和多个子模式。
表4:Sentinel-2 AOCS硬件到模式矩阵。
IAM
SFM
NOM
OCM
MAG
X
X
CESS
X
X
MIMU
X
IMU
X
X
X
STR
X
X
GPSR
X
X
MTQ
X1
X1
X2
X2
THR
X3
X3
X4
RW
X
X
SADM
X5
X5
X
X
1个用于提供姿态控制扭矩的磁性扭矩器
2用于磁动量控制的磁力矩器
3.用于on调制的推进器，以提供姿态控制扭矩
4个推进器，用于关闭调制，以提供线性力和姿态控制扭矩
5未在速率阻尼子模式下使用太阳能电池板驱动器
设备与配置
以下图表概述了姿态控制系统使用的设备。传感器和执行器通过冗余MIL-STD-1553B连接至车载计算机，或在使用模拟线时连接至远程接口单元。
图 7：AOCS 相关设备通过 MIL-STD-1553 总线或通过模拟信号的远程接口单元连接。
表5:
Unit
Type
Supplier
UnitName
OBC
Onboardcomputer,ERC32based
Ruag, S
RIU
Remoteinterfacemodule,frontendforOBC
Patria,SF
MAG
3-axisfluxgatemagnetometer
ZARM Technik D
FGM-A-75
CESS
Thermo-opticalcoarseearth-andsunsensor
Astrium,D
MIMU
3 axis ringlaser gyro
Honeywell,USA
MIMU
GPSR
2 band GPS receiver
RUAG,A
STR
Activepixelsensorstartracker
JenaOptronik, D
AstroAPS
IMU
Highperformancefibreoptical
Astrium,F
ASTRIX 200
MTQ
140magnetictorquer
ZARM Technik D
MT140-2
RW
18reaction wheel
Honeywell,USAMOOGBradford
HR12 (S2A)
W180
THR
1Nmonopropellantthruster
EADS ST, D
CHT1N-6
SADM
Steppermotorplusgearbox,twistcapsule,potentiometeranglesensor
RUAG,CH
SEPTA-34-C
图8：卫星上的AOCS设备舱。
正常模式控制，尤其是高精度姿态知识Attitude Knowledge的关键传感器是四通道惯性测量单元（四通道冗余中有三个）和三个高性能APS星跟踪器（三通道冗余中有两个），它们具有大角度间隔。用于姿态参考的轨道位置和速度知识由两个冷冗余双频GPS接收机提供。
星载姿态测量精度要求至少两个星跟踪器测量值与惯性测量单元的测量值融合。基于卡尔曼滤波器的姿态估计为MSI图像产品的地理位置提供了精确的姿态知识Attitude Knowledge，而由惯性测量单元传播到当前时间的直接星跟踪器测量用于姿态控制。
MSI视线的热稳定性通过直接连接到公共支撑结构上的MSI仪器来实现。在正常观测期间，星体跟踪器的观察方向根据视距的最大化和视野中太阳和地球的避开进行了优化。在轨道控制操纵过程中，可能会发生星体跟踪器的瞬时日盲；然而，姿态估计概念对一个甚至两个星体跟踪器的瞬时致盲具有鲁棒性。
星跟踪器的一个特殊功能是在每个星跟踪器外壳上安装专用散热器，以控制APS芯片的温度。使用散热器可避免热量通过星跟踪器接口流入支撑结构，从而导致有害的热变形。
三个正交配置的磁力矩器带有两个冷冗余线圈，每个都为连续反作用轮去饱和和初始捕获/安全模式稳态下的姿态控制提供力矩。
三个热冗余三轴磁强计测量在初始采集和安全模式下指令磁力矩器所需的磁场矢量。在正常模式下，当通过GPS接收机测量或车载轨道传播器知道轨道位置时，使用磁场模型。
内部三重冗余粗地球和太阳传感器是地球指向初始采集和安全模式的主要传感器。六个传感器头以正交配置安装在卫星上（两个安装在平台上，三个安装在多光谱仪器上，一个安装在太阳能电池板顶部），具有全球面视图。它们通过测量每个人头上两个具有不同热光特性（镜面和黑色）的板块的温度，提供粗略的地球和太阳矢量。
三轴速率测量单元在安全模式下用于速率测量，与所有其他模式下使用的惯性测量单元无关。
图9:Astrix-200惯性测量装置、JenaOptronik Astro APS恒星跟踪器（JenaOptronik）和RUAG GPS接收器（RUAG）。
图10：左：ZARM 140-2磁力矩器（ZARM），右：ZARMFGM-A-75磁强计（ZARM）。
图 11：左：霍尼韦尔 MIMU 速率测量单元（霍尼韦尔），右：粗地球和太阳传感器的一个测量头。
具有四分之三冗余的四个反作用轮用作正常模式下的主执行器。名义上所有四个轮子都在运行，并且额外的自由度用于零空间控制以避免过零。但是，如果一个轮子出现故障，三个轮子就可以实现全部性能，但是，零交叉就无法避免了。车轮动量通过带有磁力扭矩器的连续运行的卸载回路来控制。这些轮子安装在空中客车防务和航天公司开发的弹性体阻尼器（Viton型）上，以最大限度地减少向仪器传输的微振动并避免对图像质量产生不利影响。
带有四个1N单组元推进器的两个冷冗余分支以及联氨排污罐集成到推进模块中。作为一个独立组件，推进模块可以在通过发射器接口环集成到主结构中之前进行单独集成和测试。推进器相对于卫星x轴倾斜，以便在初始捕获和使用脉宽调制的安全模式下以及在使用关闭调制的轨道操纵期间为姿态控制提供全三维扭矩。
图12：左侧：带反作用轮支架的推进模块，右侧：弹性体轮隔离器、空客CHT1N-6推进器和带红色保护盖的倾斜推进器配置。
内部冗余太阳能阵列驱动器在所有模式下旋转太阳能阵列。在轨道的阳光照射一侧，旋转速率等于太阳跟踪的轨道速率（0.06°/s）。在日食中，快速倒带（0.2°/s）被执行，以便在离开日食时再次进行太阳跟踪。微步进用于太阳跟踪，以尽量减少振动。由于日食中不进行成像，旋转方向的变化和快退造成的干扰对任务没有影响。太阳能电池板驱动器的扭转胶囊设计避免了需要传输安装在太阳能电池板顶端的粗糙地球和太阳传感器头的信号，以便在滑环上不受干扰地观看。
图 13：RUAG SEPTA-34-C扭转胶囊太阳能阵列驱动器 (RUAG)
图 14：太阳能电池阵列驱动角度演变，阳光照射时 0.06°/s 的太阳跟踪和日食时快速倒带。
图 15：波特图显示了在 ~0.02 Hz 的第一晃动模式和不同太阳能电池阵列驱动角度的太阳能电池阵列灵活模式（第一模式 ~ 0.4 Hz）。
软件架构
实现控制逻辑的AOCS算法构成了姿态控制应用的核心。数据处理部分和姿态控制算法之间的接口是数据池，这是交换数据的共享存储区。
因此，姿态控制算法有一个清晰的接口，不直接访问硬件或操作系统功能，允许独立开发和测试姿态控制算法软件，并直接集成到整个系统中
图 16：软件架构为独立算法开发和测试提供了清晰的界面。
AOCS算法
AOCS算法实现传感器处理和管理、状态估计、姿态引导、控制器和执行器的指挥和管理，以及算法模式管理和本地故障检测、隔离和恢复，例如一致性检查、数据替换和从热冗余单元中选择。
图 17：AOCS 算法模块。
初始采集和安全模式
初始采集和安全模式使用来自粗地球和太阳传感器的太阳和地球矢量、来自惯性测量单元（IAM）的卫星角速率矢量、微型惯性测量单元（SFM）和磁强计测量的磁场矢量。一致性检查适用于所有传感器数据。在粗略姿态模块中，滚转角和俯仰角由测量的地球矢量确定。偏航角由轨道速率确定，轨道速率是由IMU或MIMU测量的惯性速率与通过地球矢量伪微分计算的相对于局部垂直-局部水平框架的速率之差来估计的。
纯速率控制器用于速率阻尼阶段。在通过地球采集和偏航采集子模式获取最终地球指向姿态后，通过滚转和俯仰角的PD控制以及围绕偏航轴的比例速率控制执行稳态控制。
计算出的控制力矩被分配到磁力矩器和推进器。磁力矩器使用磁强计提供的磁场矢量来确定所需的磁偶极矩。推进器指令使用标准脉冲宽度调制。在速率阻尼阶段，推力器自然是主要的执行器，而在稳定状态下，应尽量减少推力器的驱动。因此，推进器指令采用了一个与姿态和速率相关的死区，再加上适当的控制器调整，可以在只有很少甚至没有推进器脉冲的情况下实现稳态姿态控制。
正常模式
正常模式控制基于星跟踪器姿态测量和惯性测量单元的速率测量。在精细姿态模块中，对星体跟踪器四元数进行最小二乘融合，并将姿态传播到当前时间。
参考姿态由GPS测量的卫星位置和速度计算得出。车载轨道传播器将GPS测量值传播到当前时间，并在GPS中断时确保轨道状态向量的可用性。
采用带滚降滤波器的PID控制器计算反作用轮阵列的姿态控制力矩。反作用车轮阵列零空间控制避免车轮过零。车轮摩擦估计器用于摩擦补偿。动量管理模块计算车轮去饱和扭矩，该扭矩由磁性扭矩器持续施加。
对于姿态知识Attitude Knowledge，恒星跟踪器和惯性测量单元的测量值被输入陀螺恒星估计器，该估计器使用恒定增益卡尔曼滤波器进行估计。
轨道控制模式
轨道控制模式与正常模式类似，除了Delta-V子模式，即四个推进器同时点火进行轨道控制。PID控制器用于计算所需的姿态控制力矩，以补偿主要由推进器失配或未对准引起的干扰。然后，通过关闭倾斜推进器配置的调制来施加控制扭矩。
太阳能阵列驱动控制
太阳能阵列驱动器在所有模式下运行，太阳能阵列在轨道的阳光照射部分跟踪太阳，并在日食中快速倒带。在正常模式和轨道控制模式下，参考太阳阵列驱动旋转角度由计算的太阳方向导出。在初始采集和安全模式下，粗地球和太阳传感器检测到的日食转换用于切换太阳阵列驱动旋转。
预期性能
在AOCS设计和性能验证活动期间，在高保真数值模拟器上进行了大量的参数变化模拟。下图显示了一些典型的性能结果，以表明预期的姿态控制精度。
初始采集和安全模式
图18：顶行和中行：围绕每个卫星轴从1.5°/s初始速率进行初始捕获时的真实姿态和速率误差。标称地球指向姿态在2000秒内获得。底行：一天内的稳态初始采集和安全模式指向性能（左）。粗略的指向精度由粗略的地球和太阳传感器测量误差驱动（右）。灰色背景表示日食。
正常模式
图19：顶行：卫星姿态w.r.t.最低点帧和惯性率。在4500秒到10000秒之间，AOCS切换到20°滚动角的扩展精细指向。对于偏航转向，偏航角在±4°之间波动。姿态和速率的峰值是由太阳能电池板驱动器的旋转变化引起的。灰色背景表示成像阶段。
中排：太阳能电池板驱动角度和速率。
底行：一个成像相位的真实姿态和速率误差变焦。左：一个测量阶段的陀螺恒星估计器估计误差。
具体解决办法
地球指向安全模式
Sentinel-2 姿态控制系统实施初始捕获和安全模式，提供指向地球的稳态姿态
l 无需大角度回转即可快速轻松地转换到正常模式；
l 平台和有效载荷的稳定热条件
l 稳定的电力条件
l 稳定的设备视野条件允许在转换到正常模式之前不受干扰的星跟踪器和GPS 接收器操作。
l 进入模式时不需要先验状态信息
l 粗地球和太阳传感器的全球面视图- 无需搜索操作
最终的地球指向姿态基于地球矢量和惯性率测量。滚动角和俯仰角由地球矢量推导出来，偏航角由轨道速率估计，轨道速率可以计算为卫星固定参考系中惯性速率与地球矢量变化的差值。
对于初始速率阻尼和捕获阶段，倾斜推进器配置在所有航天器轴周围提供足够的扭矩，以应对高初始速率。然而，在最终稳态下，最好通过磁转矩进行磁驱动，应尽量减少推进器的使用，以确保燃料安全，并避免推进器在短脉冲模式下运行。因此，在推进器上应用考虑姿态和速率的死区命令，仅在磁力矩器提供的控制不足的情况下启用推进器。
但是，如何设计磁PD控制回路，以最佳利用磁力矩器的能力，并最大限度地减少推进器的使用？在下文中，我们研究了是否应反馈估计的偏航角以进行控制（偏航角反馈增益Kpz）的问题≠ 0）或不（Kpz=0）。为此，我们仅分析了磁力矩器驱动时控制回路的稳定性。
最简单的方法是将该控制回路视为线性时不变系统。如图20顶行所示，两种方案的控制回路似乎都是稳定的。然而，在高保真模拟器上进行的数值模拟中，由于偏航角反馈，系统似乎变得不稳定（图20，左下一行）。
使用磁力矩器的控制回路本质上不是一个时不变的系统，而是一个周期为零的周期系统
由于磁力矩与地球磁场的相互作用，约100分钟（一个轨道）和约24小时（一个地球自转）。忽略系统的时间方差会导致稳定系统的错误结论，而周期系统实际上是不稳定的。
为了正确评估稳定性，采用了周期系统的Floquet理论（参见示例[7]）。图20，中间一行，显示了相应单数矩阵的特征值。带有偏航角反馈的控制回路在单位圆外有一个特征值，表明周期系统的不稳定性，与数值模拟结果一致。
在带有磁力矩器和推进器的实际姿态控制系统中，磁力矩器控制回路的这种不稳定性不会导致卫星姿态损失。然而，一旦姿态误差超过推力器驱动死区，推力器的使用和燃料消耗将增加，因为推力器将接管。
有关完整详细的讨论，请参考[5]。
图20：磁转矩驱动周期控制回路的稳定性分析[5]。左列：带偏航角反馈，右列不带偏航角反馈。上排：线性化时不变系统的极点和零点，这意味着一个稳定的系统，中排：周期系统的单值矩阵的特征值，带有偏航角反馈的情况现在被识别为不稳定。最后一行：数值模拟证实了这一结果。
姿态知识Attitude Knowledge
姿态控制系统的明确驱动因素是所需的绝对姿态知识Attitude Knowledge误差≤ 每轴10µrad，置信度为95.5%，这只能通过星敏感器姿态和惯性测量单位速率测量数据的适当融合来实现。
为了满足这一要求，已经实施了一系列设计解决方案：
l 在安装在多光谱仪器上的热稳定结构上容纳三个高精度APS 星跟踪器（JenaOptronik Astro APS，总噪声水平< 10 µrad 1 σ），以减少星跟踪器和仪器视线之间的热引起的失准.每个星跟踪器都配备了一个专用散热器，以避免通过星跟踪器接口的传导热流到安装结构中，从而导致热变形。星跟踪器之间的角间距最大化，以允许使用三个单元中的任何两个（最小间距约60°）实现标称性能；
l 在多光谱仪器上安装高精度惯性测量单元（AirbusAstrix-200，角度随机游动< 0.00015 °/h1/2）的测量头；
l 在飞行中识别和校准星跟踪器的相互校准和相对于仪表视线的校准；
l 在融合 10 Hz IMU 和 2 Hz STR 测量数据的 AOCS 算法中实施具有恒定增益卡尔曼滤波器的 Gyro Stellar Estimator。
Gyro Stellar Estimator 仅用于姿态知识Attitude Knowledge。对于姿态控制，采用了三个星跟踪器中的两个的最小二乘融合，但这显然不足以满足所需的姿态知识Attitude Knowledge。
为了适应惯性测量单元测量头和Gyro Stellar Estimator 的设计，已经对不同的解决方案进行了权衡，这在[6] 中有记录：
l 航天器内的测量头与安装在多光谱仪器上的对比；
l 需要增加陀螺星估计器的状态，以估计惯性测量单元和星跟踪器之间的时变错位；
l 时间相关星跟踪器噪声项与协方差调整的估计。
最后，将惯性测量单元的测量头放置在多光谱仪器上，并使用协方差调谐的六状态卡尔曼滤波器来考虑时间相关噪声。
图21：安装在多光谱仪器上的惯性测量单元传感器头和星体跟踪器，以最大限度地减少热变形。
图22：陀螺恒星估计器提供的模拟姿态估计性能[6]。
SADM 干扰识别
已开发出详细的太阳能电池阵列驱动仿真模型，以评估太阳能电池阵列驱动对卫星指向的影响，并考虑所有相关部件和属性，包括齿轮刚度、齿隙、摩擦、阻尼和制动扭矩。
图 23：太阳能电池阵列驱动仿真模型示意图。
模型的适当参数化被证明是一项非常重要的任务，因此，使用硬件测试设置对模型参数进行了识别。
为了进行参数识别，RUAGSEPTA-34-C太阳能阵列驱动器的鉴定模型已安装在配备有力传感器的Kistler测量台上。附加扭矩传感器用于测量SADM输出的轴向扭矩。附加在SADM上的质量代表太阳能电池板的转动惯量。
利用Matlab系统辨识工具箱，利用测得的轴向转矩辨识模型参数。图25显示了时域和频域中测量（蓝色）和模拟轴向扭矩的比较，显示了与最终确定的参数化（红色）非常匹配，尤其是共振峰的位置。绿线显示了参数识别前根据工程数据推导的初步模型参数化的轴向扭矩。
图 24：太阳能电池阵列驱动参数识别的测试设置。
图25：在时域和频域中，用于模型验证的测量和模拟轴向太阳能电池阵列驱动扭矩的比较。蓝色：测量扭矩，绿色：带有初步模型参数的模拟扭矩，红色：带有已识别模型参数的模拟扭矩。
图 26：微步进的时域太阳能电池阵列驱动仿真结果，1 kHz 仿真频率。
实现
驱动AOCS功能和性能的AOCS算法已使用基于模型的开发方法开发和实现。清晰的数据池接口使AOCS算法能够在软件编码规范之前独立开发和预验证。
在第一步中，AOCS算法的模型被实现到高保真的Matlab/Simulink功能模拟器中。算法的实现伴随着从单元级开始的连续测试，并逐步发展到完整的算法开环和闭环测试，以确保正确的算法行为。控制算法规范中记录的算法模型，以及单元和开环测试向量，然后作为算法软件编码的规范。
在软件编码和成功的开环测试之后，算法软件代码被重新集成到功能模拟器中，用于AOCS设计和性能验证。选定的测试用例后来被用作软件和硬件在环测试台的参考测试用例。
对于Sentinel-2，算法软件由葡萄牙关键软件公司作为分包商手动编码。然而，空客国防和航天公司最近开发了一个完整的软件开发过程，该过程基于直接从算法模型自动生成代码，作为本文介绍的基于模型的开发的自然扩展。除了由于删除编码过程而带来的明显节约之外，软件验证活动和代码覆盖率等指标也被转移到了算法模型中，从而以最小的相互依赖性实现了更快、更健壮的开发进度。
图28：基于模型的算法软件开发过程允许在软件编码规范之前独立开发和预验证AOCS算法，
参考文献
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