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星敏感器在太空环境下工作时容易受到杂散光的干扰,对星图进行二值化后直接采用质心法难以从星图中提取恒星星像坐标.针对上述问题,提出了一种基于Sobel算子的星敏感器星图预处理方法,用于提取星像坐标.首先采用Sobel算子计算星图中所有像素的梯度,保留所有大于阈值的像素梯度作为新的星图,然后以新的星图作为样板通过质心法从原始星图中提取恒星星像.由于杂散光干扰信号在星图中表现为缓慢信号,这些信号计算的梯度很小,因此通过Sobel算子计算后新的星图只有恒星星像.该方法能够消除星图中的杂散光干扰信号,使星图中只保留恒星星像信息,提高恒星星像坐标提取精度,具有较好的鲁棒性. 相似文献
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数字天顶仪作为一种地面使用的星敏感器,主要用于高精度定位。为提高仪器的工作效率需要对星图识别的快速性进行研究。通过对恒星像点理论坐标与图像坐标的分析,构建坐标转换模型。依据星表中恒星的分布及星等筛选出视场范围内的亮星,并构建导航星表。结合导航星表完成3颗亮星的准确识别,在识别亮星的基础上解算坐标转换模型的参数。通过构建的坐标转换模型对视场范围内的恒星进行坐标转换,将转换后的星点坐标与提取的星点图像坐标进行匹配完成星图的识别,这样能够提高星图识别的快速性。实验数据表明:在保证识别星点数量的基础上,采用亮星辅助下基于坐标转换的星图识别方法使时间缩短为改进三角形星图识别算法的五分之一。 相似文献
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星光折射天文导航是一种重要的地球卫星自主导航方式,量测量是影响其导航精度的重要因素。在地球卫星星光折射导航中,折射视高度、星光折射角、折射星像素坐标(折射星矢量)是3种常用的量测量,结合星光折射导航的基本原理重点介绍了这3种量测量的获取方法和量测模型,通过仿真和可观性分析比较了相同条件下3种量测量的导航性能。仿真结果表明,由于折射星像素坐标可以同时反映星光折射的大小和方向可观性高,而星光折射角和折射视高度仅能反映星光折射的大小,无法反映其方向可观性低,因此折射星像素坐标的导航性能优于星光折射角和折射视高度。此外,本文也对星敏感器精度、卫星轨道高度、星敏感器安装夹角3种因素对3种方法导航性能的影响进行了分析。 相似文献
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航天器在飞行过程中,星敏感器受到外界温度、地面标定精度等因素影响存在较大的安装误差,这将严重影响星敏感器的定姿精度。为提高星敏感器精度,对其安装误差进行严格的在轨实时标定与修正是确保星敏感器测量精度的关键。提出了一种SINS辅助的在线标定方法,将SINS/星敏感器输出的姿态信息进行配准,构建了组合导航系统的Kalman滤波模型。该方法只需航天器在飞行过程中做简单的机动,即可对星敏感器的安装误差角进行实时在线标定。仿真结果表明,采用该标定方法可使星敏感器和惯导的安装误差角的总体估计率达到95%以上,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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船载星敏感器测星数据蒙气差实时修正方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对船载星敏感器安装在航天测量船上而引起的测星数据如何进行蒙气差实时修正问题,在分析船载经纬仪目前使用的蒙气差修正方法和中国天文年历提供的蒙气差修正方法的修正精度的基础上,提出船载星敏感器测星数据的蒙气差实时修正方法,给出蒙气差常数R0和温度变差乘数A的改正量α的计算公式,解决了工程应用上的高精度和实时性问题;同时,在分析大气温度、大气压力对船载星敏感器测星数据蒙气差影响的基础上,提出工程应用中的气象数据采集与使用的具体方案。 相似文献
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在星敏感器的使用过程中,由于外界环境的影响及传感器自身的限制,拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声,因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题,提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作,并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理,在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理,分析星图的噪声特性,对星图滤波去噪算法进行研究,并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明:使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高,较传统方法横坐标提高0.00538个像素点,纵坐标提高0.0077个像素点,证实了图像处理算法的有效性。 相似文献
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对于星点灰度重心法等亚像素提取算法来说,需要提取星点区域内的每一个像素。基于扫描的边界搜索法只能获取目标的边界像素,文中对其进行了扩展,通过判断边界像素中最大最小行列数来确定目标区域的具体范围,从而提取目标区域内的每一个像素。针对大视场星点图像目标范围小、相互间距离远的特点,为减小计算量,提出了基于视框搜索的目标提取算法。通过实验证明,基于视框的算法在计算量上比基于边界搜索的算法减少3/4。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的星敏感器在轨校准方法 总被引:1,自引:1,他引:1
根据星敏感器光学镜头以径向畸变为主的特点,采用一阶径向畸变模型,利用摄像机标定中的径向排列约束(RAC),对其外部姿态和内参数进行在轨校准。以采集到的星点的图像坐标和对应导航星在天球坐标系下的赤经、赤纬信息作为滤波器的输入,外部姿态和内参数作为输出,构造相应的状态方程和观测方程,进行两次卡尔曼滤波迭代,结果作为校准参数的最优估计。仿真实验表明:本方法能消除内部参数与外部参数的耦合,校准过程不依赖外部姿态,且状态方程和观测方程均为线性方程,满足卡尔曼滤波迭代的最优条件,能够精确估计出星敏感器内外参数,在星点成像位置噪声标准差为0.05像素时,校准后x、y方向上的平均误差分别为0.044像素和0.049像素。 相似文献
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Simulated star maps serve as convenient inputs for the test of a star sensor, whose standardability mostly depends on the centroid precision of the simulated star image, so it is necessary to accomplish systematic error compensation for the simple Gaussian PSF(or SPSF, in which PSF denotes point spread function). Firstly, the error mechanism of the SPSF is described, the reason of centroid deviations of the simulated star images based on SPSF lies in the unreasonable sampling positions(the centers of the covered pixels) of the Gaussian probability density function. Then in reference to the IPSF simulated star image spots regarded as ideal ones, and by means of normalization and numerical fitting, the pixel center offset function expressions are got, so the systematic centroid error compensation can be executed simply by substituting the pixel central position with the offset position in the SPSF. Finally, the centroid precision tests are conducted for the three big error cases of Gaussian radius r = 0.5, 0.6, 0.671 pixel, and the centroid accuracy with the compensated SPSF(when r = 0.5) is improved to 2.83 times that of the primitive SPSF, reaching a 0.008 pixel error, an equivalent level of the IPSF. Besides its simplicity, the compensated SPSF further increases both the shape similarity and the centroid precision of simulated star images, which helps to improve the image quality and the standardability of the outputs of an electronic star map simulator(ESS). 相似文献
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