星敏感器和陀螺仪是高精度姿态测量设备,它们配置在遥感卫星上能够获取卫星影像摄影瞬间的姿态信息,是实现无地面控制条件下的高精度目标定位的重要保证。随着遥感卫星目标定位精度的不断提高,需要越来越高的姿态确定精度。本文以利用星敏感器和陀螺仪测量数据获取高精度姿态信息为目标,重点研究了星敏感器和陀螺组合定姿技术中的关键算法,采用仿真试验数据进行了大量试验。论文完成的工作和主要创新包括:(1)梳理了星敏感器和陀螺仪的发展现状,介绍了星敏感器和陀螺组合定姿算法中动态滤波估计算法的基本原理,分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、非线性预测滤波、粒子滤波等典型状态估计滤波算法的特点并对各个滤波算法的近年来的研究进展进行介绍。(2)介绍了卫星轨道参数及姿态确定涉及的基本坐标系统,分析了两种典型的姿态描述方法包括欧拉角描述法及四元数描述法的特点并分别研究了基于欧拉角和基于四元数的姿态运动学方程。而后分析了星敏感器和陀螺数据仿真的基本原理,设计了基于卫星轨道参数的星敏感器和陀螺数据仿真的实现流程,并制作了仿真数据。(3)研究了扩展卡尔曼滤波算法的基本原理和特点,设计并实现了基于扩展卡尔曼滤波的星敏感器和陀螺组合定姿算法,构建了状态方程和量测方程,开展了不同精度及频率的星敏感器和陀螺组合定姿试验,分析了星敏感器和陀螺的精度及频率对定姿精度的影响,提高星敏感器测量精度或者提高陀螺频率和精度均能明显改善组合定姿的精度。(4)介绍了无迹卡尔曼滤波算法的基本原理,分析了无迹卡尔曼滤波的特点,设计了基于无迹卡尔曼滤波的星敏感器和陀螺组合定姿的实现流程,开展了不同精度及频率的星敏感器和陀螺组合定姿试验。对比分析了基于扩展卡尔曼滤波和基于无迹卡尔曼滤波的星敏感器和陀螺组合定姿算法,由仿真试验结果分析可知,这两种滤波算法都具有较好的滤波稳定性和较为理想的定姿精度,其中基于无迹卡尔曼滤波方法的收敛速度更快,精度更高,具有良好的应用前景。