高精度星图模拟及有效性验证新方法

为在地面上进行星图模拟以测试星图识别算法和星敏感器性能,提出了一种新的高精度星图模拟方法。该方法利用截面圆和固定区域的性质,根据赤纬值求解赤经跨度来确定选星条件;将选出的导航星通过构建理想星敏感器模型,来求解它们在CCD面阵上的精确位置;根据位置信息,采用TFT液晶光阀,以实现高质量的星图模拟;利用星间角距和投影原理的性质来验证星图模拟的有效性。仿真实验结果表明,与现有星图模拟方法相比,此方法选星速度快,模拟实时性好,准确率达到98.8742%,位置精度达到1/50个像素。     

液晶光阀星图模拟设计与实现

星图模拟是星敏感器研制过程的重要组成部分。本文提出了采用液晶光阀用计算机控制产生星图的方法，并给出了相关的算法．     

一种星敏感器安装误差自动化测量方法

针星敏感器安装误差的精确标定,该文提出基于平台式惯性/星光组合导航系统中,星敏感器相对惯性坐标基准的安装误差自动化测量方法。首先基于光电自准直仪测量方式,建立安装误差测量的数学模型,并通过仿真验证模型的有效性。开发一套自动化测试系统,利用高精度的光电测角仪模拟星光,将星敏感器主光轴对准星点,输出星点坐标信息,自准直仪测量标准六面体的姿态,通过与星敏感器坐标对比和软件自动解算得到星敏感器相对标准六面体的安装误差。试验数据能达到5″内的测试稳定精度,证明该方法可准确测量出星敏感器的安装误差,且测试稳定性好,已应用于工程精密测量。     

基于BP网络星图识别的样本构造方法

星敏感器是一种高精度的姿态敏感测量系统，如何确定星敏感器上像点在摄影时刻所对应的恒星，即星图识别，是姿态测量的关键。本文根据星图识别问题本身的特点和神经网络技术的特性，提出了基于BP网络星图识别方法的一种可以兼顾性能和效率、利于实现的样本构造方法。     

弹性安装船用星惯组合导航系统安装角动态标校方法

针对船用星惯组合导航系统中惯性导航系统和星敏感器之间刚性和弹性两种不同的安装方式,提出了一种星敏感器安装角的动态标校方法。该方法以星敏感器得到的姿态数据和惯导系统输出的姿态数据构建滤波观测量,基于惯导误差传播方程构建状态方程,通过Kalman滤波实现对惯导系统姿态误差和星敏感器安装误差的动态最优估计。基于"远望三号"航天测量船的实测导航数据、船体弹性角形变数据对该动态标校方法进行了仿真测试,结果表明星敏感器与捷联惯导系统之间本地刚性安装时安装角动态标校误差较小,异地弹性安装时由于安装误差角的动态变化导致标校误差较大。     

三角形剖分以及PSO-BP神经网络在星图识别中的应用

为了实现星敏感器对航天器当前姿态的准确测量,如何提高星图识别算法的实时性和鲁棒性成为星敏感器的关键技术.对星图识别过程中应用的模式提取、训练样本集的建立以及神经网络训练方式的改进等算法进行研究.首先,设计一种基于星图特征的三角形剖分方法,将视场内的恒星以三角形的方式组合起来,提取星图模式,建立完备的训练样本集,使星图特...     

用KMP算法进行星敏感器星图识别的方法

CCD星敏感器的关键问题是星图识别。从字符串的模式匹配来考虑这个问题,先把星图通过高通滤波器,然后用0-1的方法建立导航星库,再采用KMP算法来进行星图识别。仿真结果表明该算法每区域的识别时间才0.2486ms,并且克服了在许多星等相近的亮星或星对角距很小的视域内识别率严重降低的缺点。该算法有很好的鲁棒性。     

提高星图识别正确率的方法研究

在CCD星敏感器中，快速而可靠的星图识别算法成为星敏感器确定姿态的最关键部分．针对星图识别误匹配的存在，通过实验数据探讨了采用不同的星图识别特征、增加参与星图识别的恒星数目、提高恒星位置测量精度和星等测量精度、使用不同的星图匹配门限、选取合适导航星等方法，提高星图识别正确率。实验结果表明，采用这些方法后，星图正确匹配概率大大提高．     

一种新的全天自主几何结构星图识别算法

提出了一种新的星图识别算法,该算法根据星敏感器的观测精度,在识别前去除星三角形的观测误差,对无误差的星三角形进行编码,构造特征量。导航三角形的识别只需基于单一特征量的匹配就可完成。多三角形的组合,有效地提高了正确识别率。仿真实验表明,该算法与传统的三角形算法相比,具有更好的实时性和鲁棒性。     

适用于星敏感器的星图识别方法

采用星敏感器测卫星姿态是现行方法中精度最高的 ,其关键是星图识别。阐述了只采用观测星的位置信息 ,利用观测星图与导航星表的星对角距进行聚类匹配 ,根据观测星图的连通性进行匹配识别的方法 ;用图论理论解释了星识别过程 ;介绍了导航星的选取规则、导航星库的存储内容及采用球矩阵存储和读取导航星库的方法 ;用 1 2 0 MHz主频的微机模拟分析了门限和位置噪声对识别及识别时间的影响。在门限取 0 .0 5°,位置噪声 (单轴 )δ=0 .0 2°以下时 ,在任一区域的识别率达 1 0 0 % ,识别时间平均少于 0 .2 s。     

星敏感器模型参数分析与校准方法研究

以星内角统计偏差为校准精度评价指标,分析了高解析度面阵 CMOS 星敏感器模型中主要参数,得出焦距对精度影响最大,畸变次之,主点位置影响最小。由此提出了一种星敏感器校准方案,利用高精度 2 维轴向转台和单星星光模拟器采集数据,采用最小二乘参数估计算法计算主点焦距偏差,并且用 10 参数的二维多项式基函数拟合焦平面畸变。仿真结果表明在 0.03 像素误差的噪声水平下该方案能够达到 1″精度,可以满足现代空间飞行器的高精度姿态测量要求。     

基于二轴分度台的星敏感器单星测量精度测试方法

针对星敏感器单星测量精度提出了一种基于二轴分度台的测试方法,采用平行光管和二轴分度台分别模拟恒星和地球坐标系,并利用自准直经纬仪建立测量正交坐标系,测得平行光管与星敏感器光轴夹角的理论值与测量值之间的误差即为单星测量精度。为消除星敏感器镜头畸变引起的测试误差,通过最小二乘法和多项式拟合对测试数据进行了分析和校正。应用结果表明,采用该测试方法得到的测角精度与直接观星试验的结果非常接近。     

高精度星敏感器二轴标定转台的设计

作为航天飞行器的姿态控制重要元件星敏感器,其控制精度的检测标定显得尤为重要,本文针对星敏感器测量空间里间角距的重要指标,提出了采用高精度二轴转台的设计方案,较好地实现了对星敏感器静、动态标定的目的,并对二轴转台的设计进行了详细的介绍．     

凸多边形星图识别算法

为解决星敏感器中较大视场快速、可靠的星图识别,提出了以凸多边形为基元、完全不依赖于星等的星图识别算法。对给定的视场,挑选其中较亮的恒星,依其坐标排序,然后采用由平面上的点生成凸多边形的算法,就能得到唯一的、以恒星为顶点的凸多边形。为验证星图识别算法的有效性,建立了导航星数据库,其储存单元为凸多边形的边和相邻边的夹角,共有3832个边数不等的凸多边形。在CPU为33MHz 的PC104上仿真结果表明:在任意视场中,生成凸多边形的时间小于5ms,基于凸多边形的星图识别成功率高于99%,并具有较强的鲁棒性。     

快速星图匹配算法的研究

将态敏感和姿态稳定是卫星的重要技术之一。星体敏感器是目前最高精度的姿态测量技术。对于这种技术，很多文献都进行了讨论，并涌现了许多关于星图匹配行之有效的算法。     

高精度星敏感器星点光斑质心算法

高精度星敏感器星点光斑的质心精度是星敏感器整体精度的基础,它需要达到角秒级的量级。因此,提出了一种基于亚像元相关法的星像质心算法。这种算法是利用互相关匹配实现图像定位的原理,将星像质心定位到亚像素上来提高质心精度。它可以克服由于系统误差和图像采集所带来的误差。根据系统的光学参数设计以及星像的光谱、亮度及其在视场中的位置特征,仿真得到点列图模型,针对视场内与光轴的不同夹角仿真制作一系列亚像元理想模板,然后对星像加高斯随机噪声,把有随机噪声的星像与理想星像进行相关运算来求星像质心精度。通过仿真实验,得到相关法具有较高的星像质心精度,定位精度可以优于1/12个像素的量级。     

高精度动态星模拟器的光学系统设计

为了完成星敏感器的地面标定工作,满足动态星模拟器大视场、高精度的技术要求,根据动态星模拟器的工作原理,利用ZEMAX软件完成光学系统设计,实现了高精度动态星模拟器准确模拟星点。实验结果表明:系统焦距为110 mm,视场为16°,光谱范围为0.5～0.8 μm,全视场角内准直光学系统相对畸变≤0.05%,在60线对/mm时调制传递函数（MTF）优于0.7。提出了装配后确定系统实际焦面的方法,最后对光学系统实际出射精度进行分析和实验验证,验证结果表明:设计的高精度动态星模拟器光学系统的成像精度达到9″,实测的星间角距误差均优于13″,整个系统可以满足高精度动态星模拟器的使用要求。     

带有恒星自行校正的星敏感器定姿

为了提供高精度星敏感器姿态测量精度,对三轴定姿受恒星自行影响产生误差的机理进行研究,将恒星自行量分成Ⅰ-Ⅸ级存储在导航星库中,并深入分析不同恒星自行量级在20年间对三轴姿态角输出的逐年变化情况。仿真实验结果表明:利用QUEST方法在20年内对三轴姿态角进行校正后精度可提高75″以上,在星等相近时优先选取自行量级较小的恒星进行姿态解算,使新条件数达到最小,大大提高工程上星敏感器姿态测量的精度和稳定性的要求。     

星敏感器图像模拟及目标背景运动特性分析

考虑了星敏感器的方位和俯仰角度,给出了一种星空背景和目标的星敏感器序列图像模拟方法.利用TLE轨道根数与SGP4/SDP4模型计算出星敏感器和目标的精确位置和速度.考虑了传感器坐标系、星体坐标系、2000.0地心惯性坐标系三者的关系,对背景和目标分别计算其在CCD中的成像位置和灰度值并叠加生成序列图像.最后在图像仿真的基础上,分析了图像中背景与目标的运动性质.对背景和目标在图像中运动性质的分析结果对于弱小目标图像检测问题的解决也有帮助.     

星敏感器中快速星匹配跟踪算法研究

阐述了基于星体中心位置信息匹配的跟踪原理,提出了一种基于匹配的星跟踪方法.采用FPGA实现实时的星点位置信息的获取,解决了传统星跟踪过程中图像数据获取的瓶颈,增加了跟踪星体的个数,加快了匹配跟踪的速度;并且采用先排序后匹配的匹配方法,减少无谓的星体间的比较.仿真测试结果表明,此方法使得匹配跟踪的时间大约降低为原来的10%,提高了整个跟踪算法的计算速度,对星敏感器整体效能的提高也非常明显.