一种快速全天星图识别算法

对星敏感器全天识别算法进行了研究,综合考虑三角形匹配识别法和四面体识别法的优缺点,提出一种改进的快速全天星图识别算法.该算法通过优化导航星对角距筛选方法,节省存储空间;同时引入K矢量法用于加快星图识别中角距匹配的速度;在三角形识别不唯一时,引入第四颗观测星进行四面体识别,提高识别成功率;并在三角形识别结束后增加投影验证功能以避免误识别.仿真结果表明,该算法合理有效,可节省存储空间,减小星图识别时间,提高识别正确率,具有很好的实用价值.     

基于特征图形匹配法的高效星图识别方法

针对目前星敏感器使用的星图识别算法存在的冗余匹配、匹配时间长、识别率低等缺点,对星图识别算法进行了研究,提出了一种高效星图识别方法。该算法首先对传统星表进行处理,取出冗余信息,重新分配天区,使每个天区的导航星数目均匀,将分区以及处理后的星表信息重新存储并作为导航星库,然后通过对拍摄的图像进行处理并提取特征信息,与导航星库中的特征信息进行匹配,从而改善传统星图匹配算法出现冗余匹配、匹配时间过长及识别率低等缺点。完成算法设计后,选取视场为15°×15°的大视场星敏感器,对该算法进行仿真验证分析,可以发现该算法可以实现部分天区与拍摄星图匹配时间在20ms以内,全天区星图的识别和匹配时间在15s以内,识别率达到98%以上,印证了该算法可以提高识别的成功率并且缩短识别时间,使识别算法具有高效性。     

星敏感器中快速星跟踪技术

跟踪模式是星敏感器的主要工作模式之一,跟踪过程的快速性直接影响星敏感器的整体性能.提出了一种快速星跟踪算法.在跟踪算法的3个耗时环节,分别采用了分区星表、阈值映射、先排序后匹配识别这3种方法,以提高跟踪过程的快速性.其中分区星表法将整个天区分成了若干个子天区,使得在星体映射时,只是搜索星敏感器视轴指向附近的部分子天区,而不是搜索整个天区,减少了搜索星体的数量;阈值映射法,在满足精确度的情况下,设置被跟踪星体的数量阈值,只有被跟踪的星体数目少于此阈值时,才进行星体映射,减少了映射次数;先排序后匹配识别法,先根据星体在星图中的坐标值进行排序,然后再进行匹配识别,减少了那些距离较大的无谓的星体间的匹配识别.仿真测试结果表明,这3种方法的采用,提高了跟踪算法的快速性,提高了星敏感器的整体效能.      

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。     

一种基于三正交主轴平面的快速星图模拟方法

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, 提出了一种新的快速星图模拟方法. 该方法利用截面圆和固定区域的性质, 将单位天球按照三个正交主轴平面进行等分, 根据赤纬值求解恒星矢量与主轴平面夹角来确定选星条件, 进而根据坐标变换原理进行星图模拟. 为验证所提方法与现有方法相比的优势, 进行了大量的仿真实验. 实验结果表明, 与现有星图模拟方法相比, 本文方法在保证星图模拟精度的条件下, 选星速度提高了3倍以上.      

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

甚高精度星模拟器星图显示与控制系统研究

为对甚高精度星敏感器进行地面标定和精度测试,提出甚高精度星模拟器的研制,其模拟精度应优于0.5″.在甚高精度星模拟器设计中,对星模拟器的星图显示与控制系统进行了重点研究.根据模拟精度要求,提出利用星点板作为星图显示器件.采用单点可控矩阵式LED照明系统作为星点板光源,完成小天区静态形式的动态星图模拟.通过设计星图显示控制系统,编写控制软件,实现每个LED的亮灭和灰度值控制,完成了星图变换和星等模拟.实验结果表明,星图显示精度小于0.5″,可以实现动态变换以及星等模拟,以满足对甚高精度星敏感器的地面标定和精度测试要求.     

动态拖尾星图模拟算法研究

星图模拟技术是星图识别算法仿真和性能测试的基础.为了更好地模拟星敏感器在轨工作的情况,对星敏感器的软件开发以及自身性能进行有效的地面测试,提出一种动态拖尾星图模拟算法.该算法分为4个步骤:首先根据星敏感器指向在全天球范围内搜索导航星;接着利用小孔成像模型计算导航星在星敏感器成像面的投影位置;然后在考虑卫星运动引起的恒星拖尾的基础上,按照二维灰度分布规律置灰度值来模拟星像点像素;最后叠加杂散光背景及成像器件引起的噪声.提出的算法具有速度快、精度高及可实现性高等优点.     

基于卷积曲面的动态实时星图模拟

多星模拟器可动态刷新显示变化的星空,是星敏感器测试的关键设备。在动态条件下星点成像发生拖尾,要求星模拟器能够准确、实时仿真拖尾星图。建立了动态拖尾星点的卷积曲面模型。该模型是星点光斑弥散函数与权重函数沿着星点运动轨迹的卷积,可描述以任意形式运动产生的拖尾星点。提出了一种基于卷积曲面的像素离散算法,解决了星图仿真实时性不够的问题。先将星点轨迹分割为多段,再计算得到每段轨迹对应形成的星点光斑的像素值,将所有星点光斑累加。所提算法将多重积分化简,使得仿真速度提高了一个数量级,多星模拟器的刷新率达30 Hz。      

基于Hausdorff距离的星图识别方法

提出了一种新的星图识别方法,这种方法的基本思想是首先从星敏感器中提取全部星图信息,把提取的星图组成一个待识别数据集合B,把全星图参考星库作为一个标准数据集合A,然后,计算2个数据集合A,B之间的相对Hausdorff距离,根据最小相对距离得到待识别星的位置,其中A, B分别由矢量坐标a,b构成.与传统的星光角距识别方法不同,这种方法充分利用了星敏感器中的所有星的空间结构信息,所以,它对各种噪声干扰具有很强的鲁棒性.半物理仿真实验结果表明,在具有强的随机噪声、星图畸变和一定数目的流星干扰情况下,这种方法具有很好的识别效果.     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

适用于弹道导弹的导航星选取方法

针对当前适用于弹道导弹的导航星选取方法较少,研究了一种根据标准弹道均匀化选取导航星的方法.通过分析导弹飞行弹道及飞行参数的影响,在构建"伪天球"坐标系的基础上,确定了导航星的选取区域,简化了因射向变化、坐标越界等造成计算和搜索比较复杂的问题;基于天球上的基准点及提出的"距离-星等"加权法,均匀化地筛选导航星,并按照k-vector索引方式构建适用性较好的弹载导航星表,可以有效地提高星图识别算法的效率.仿真结果表明,该方法简单易行,选取的导航星数量少,分布均匀性好,在不降低星图识别成功率的基础上,能够有效地减少识别时间.     

基于LCOS拼接技术的动态星模拟器设计

提出了以LCOS为核心器件的动态星模拟器设计方案, 采用光学拼接方法实现 了高精度的使用要求, 计算出星模拟器光学系统的焦距、单星张角等光学参 数, 详细介绍了两片LCOS光学拼接的原理和方案, 给出了动态星图的实现方 法, 并对其误差进行了分析. 结果表明, 所设计的动态星模拟器视场 为10.2°× 10.2°, 模拟星等为2～6.5等, 单星 张角优于20", 星对角距误差优于22", 满足星模拟器大视场、高动态 性、高精度、刷新频率快等需求.      

多探头星敏感器分布式视场融合方法

为了解决单探头星敏感器三轴姿态精度不一致问题,提高数据更新率和实时性,提出了多探头分布式视场融合方法。该方法通过控制各探头等时间间隔曝光,将相邻时刻曝光的2个探头的观测星矢量信息进行时间配准、空间配准,之后进行视场融合并采用QUEST算法解算姿态。仿真试验表明,该方法可将光轴方向精度提高8~9倍,同时可将数据更新率提高3倍以上,从而提高了系统的实时性。     

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

星敏感器导航星表建立

导航星表是星敏感器系统用来实现恒星星图识别和姿态确定的唯一依据,它的容量、内容、存储读取方式对于完成星敏感器功能和性能指标都极为重要．通过分析恒星在视场中的分布规律,建立起星表的完备性和冗余性与星敏感器视场内导航星的数量之间的关系,确定了导航星数量,提出了筛选导航星的原则和方法,为了实现星表的快速搜索,对导航星表的组织形式进行了详细讨论．构造一个由2510颗0～6等导航星组成的导航星表,满足了星敏感器星图识别和姿态确定的需求．     

一种CCD星图星点快速定位算法

大尺寸CCD星图快速处理是制约天基光学观测器件性能的关键因素之一,在星敏感器、空间监视载荷等研制中具有重要意义.通过对CCD星图图像特点的分析,提出了以最大概率实现背景噪声滤除的星图预处理准则;在此基础上,提出了通过两次投影检测实现星点位置测量的算法.与传统方法相比,该算法实现简单,节约了计算量和存储量.对分辨率为2048×2048的CCD实拍星图的实验研究表明了该算法的有效性.      

面向星敏感器测试的数字星模系统设计

分析星敏感器和数字星模系统的功能,描述数字星模系统的功能需求,提出数字星模系统的设计方法．数字星模系统由星图组件和通信组件组成,基于该系统,针对星敏感器进行静态和动态星图测试试验,并对试验的方法和结果进行分析说明．试验表明数字星模系统及其设计方法的正确性、有效性．     

多视场星敏感器结构参数标定方法

提出一种基于星间角距不变原理的多视场(FOV)星敏感器结构参数标定方法.这种方法以欧拉角表征多视场星敏感器各个子视场之间的旋转关系,利用识别得到的各个视场星点的坐标信息和赤经赤纬信息,计算出多对星光矢量来建立标定模型和目标函数,然后使用L-M算法优化目标函数并解算出各个子视场之间的结构参数.此方法不需要外部姿态测量仪器辅助,可用于在轨和地面标定.在全天球随机抽取多个姿态生成多视场的仿真星图用于标定,并采用星内角统计偏差作为结构参数标定精度的评价指标.这种方法能够准确求解多视场星敏感器的结构参数.星内角统计偏差的平均值在星点位置噪声标准差为0.1像素的仿真试验中为1.3",在外场观星的实际试验中为6.4".      

高动态下的星体目标质心提取方法

高动态情况下,星点像斑在星敏感器探测器上会呈现出拖尾现象,星点质心无法被准确提取。针对上述难点,本文提出了一种高动态条件下基于差异哈希算法的星点质心提取方法。该方法分为三步：第一,建立动态星斑的数学模型;第二,利用差异哈希算法和汉明距离实现星跟踪窗口内星体目标粗定位;第三,在粗定位区域使用阈值分割与连通域法提取星点质心。实验结果表明,该方法能够适应各种长度的曝光时间,并实现星敏感器在3（°）/s条件下的稳定跟踪。在曝光时间50ms,角速度3（°）/s的条件下,星对角距误差为13”,平均提取率为96%,相比于传统方法,分别提高了29.6%和22.9%。