基于粒子群寻优的高精度星敏感器在轨标定方法

星敏感器结构设计与安装过程会产生多种误差，主要误差源有星敏感器像平面主点误差、主距误差、倾斜误差与旋转误差，这些误差影响了星敏感器在轨标定的精度。本文根据星敏感器的误差模型，提出了一种高精度的星敏感器在轨标定方法。在已知含有误差的像平面的基础上，构造一个虚拟的像平面。当粒子群优化算法使含有误差的像点投影到虚拟像平面上的坐标与无误差时像点的坐标一致时，再利用Quest解算出三轴姿态角求得两个像平面之间的姿态矩阵，得出两像平面之间的关系。结果表明：星敏感器姿态确定精度较高且比较稳定。这种方法与传统标定方法的优势在于不依靠陀螺信息，原理简单，提高了数据的准确性。     

多曝光星敏感器的全运动参数建模及优化设计

多曝光成像方法是一种有效提升星敏感器姿态更新率的技术，但该方法随着运动角速度及角加速度增大，相邻星点轨迹的交叉概率显著增大，严重影响其提升性能。为了解决上述问题，建立了基于星敏感器全运动参数的星点成像位置模型，并据此确定了星点在工作周期内的运动位移。根据该模型，对交叉概率与全运动参数、焦距、星点位置等的关系进行了仿真，并确定了全运动参数的极限安全值为角速度ω≤26.4（°）/s，角加速度α≤5（°）/s2。外场观星实验充分验证了所提方法的有效性。      

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%。     

星图运动模糊及其复原方法

研究了载体角运动及振动对星敏感器成像的影响,推导并建立了不同飞行状态下星图模糊的数学模型.在此基础上讨论了多重运动模糊机理,提出采用分步复原方案去除多重星图模糊,以保证高动态环境下星敏感器工作的精确性及稳定性.仿真结果表明,载体运动造成的星体质心提取误差与具体运动形式及参数有关,并通过比较复原前后星敏感器的定姿效果,验证了模糊星图分步复原方法的有效性.      

基于星敏感器的卫星角速度估计精度分析

重点研究星敏感器自身特性对角速度估计精度的影响,分析了星敏感器动态情况下恒星矢量测量精度,推导出恒星矢量测量误差与星像目标中心提取误差之间的关系;进而研究了最小二乘角速度估计算法的精度,得出其精度影响因素:星像目标中心提取误差、曝光时间、恒星矢量数目及相互夹角;最后以给定的星敏感器参数和实际恒星分布进行数学仿真,验证了采用星敏感器估计角速度的可行性.     

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。      

空间背景光星模拟器系统设计

为实现星敏感器光信号的高精度标定需求,提出了一种具有空间背景光的星敏感器地面标定系统,解决了空间背景光对星敏感器光信号定标精度的影响,提高了星敏感器的标定精度.对空间背景光对星敏感器标定精度的影响进行分析,给出了具有空间背景光的星模拟器实现方案,设计了能同时模拟空间背景光和星点位置信息的星模拟器光学系统.结果表明,该系统全视场相对畸变小于0.01%,MTF在80lp·mm-1处大于0.5,达到了高精度指标要求.设计了一套空间背景光系统,通过对电流和可变光阑的控制,实现了亮度26倍变化.提出了一种基于像差补偿的星点位置修正方法,并给出了修正模型.利用徕卡T6100经纬仪和照度计,分别对星模拟器所在的星点位置误差和空间背景光亮度进行测试.结果表明,空间背景光亮度可实现26倍调整,在最高能量和最低能量下星模拟器星点位置误差精度<10",满足星敏感器地面标定要求.      

卫星转动条件下APS星敏感器星像目标中心提取精度分析

 目前对星敏感器星像定位的研究多限于静态情况,而卫星转动过程中,在曝光期间星像在像平面不断移动,从而影响星像定位的精度,重点分析动态情况下APS星敏感器星像目标中心的提取精度。首先分析采用质心法计算星像目标中心的误差源,提出动态精度的估计方法,并推导相应的计算公式;进而以给定的APS星敏感器参数为基础,研究了计算窗口、曝光时间等精度影响因素的选择方法;最后通过仿真进行了验证。     

一种强散射杂光下的快速星点提取算法

火工品爆破法实现星箭分离时产生大量灰尘颗粒，星敏感器被强散射杂光干扰，导致上电初期，星敏感器长时间停留在全天球模式，无法实现姿态捕获.本文通过对散射杂光成像进行建模和分析，提出杂光条件下的星点图像与无杂光时的星点图像具有近似的能量分布特征，进而提出一种基于互相关系数的快速星点提取算法，可在强散射杂光条件下快速提取出有效的星点窗口图像，然后利用窗口提星算法提取出有效星点，最终实现快速姿态捕获.开展了不同杂光条件下的星点提取和姿态识别仿真，通过本文算法与原有算法做对比，验证了本文算法在不同工况下的星点提取能力和姿态捕获方面均具有优势.     

CCD温度对星敏感器星点定位精度的影响

CCD噪声是影响星敏感器星点定位精度的误差源之一,以DV437-BU2型CCD为例,对CCD的暗电流、暗电流散粒噪声、暗电流不均匀噪声等的温度特性进行了实验测量．研究了CCD温度对星敏感器星点定位精度的影响,结果表明：对于DV437-BU2型CCD芯片,当CCD工作温度高于300K时,降温可以显著提高星敏感器星点定位精度,当CCD工作温度低于300K时,降温对星点定位精度的影响不明显;当温度由330K降到300K时,星点定位精度由0．12个像素提高至0．078个像素．     

高动态条件下星点像斑建模与补偿

高动态条件下星点提取有两个难点：一是暗弱星点目标湮没在噪声中不易识别，质心定位精度较差；二是星点像斑可能断裂，无法用常用的连通域算法提取。针对上述难点，本文建立了高动态条件下星点像斑模型，提出了基于该模型的像斑补偿与质心定位提取算法。该方法分为四步：第一，利用卡尔曼滤波实现星点像斑静态模板的实时迭代；第二，基于静态模型与星点运动模糊模型建立星点像斑动态模型；第三，以动态模型作为模板在恒星跟踪窗口内进行相关性匹配以确定星点像斑位置；第四，基于动态模型补偿星点像斑，并计算质心位置。实验结果表明，该方法能有效解决高动态条件下暗弱星点提取与断裂残损星点修复问题。相比传统算法，姿态精度误差均值减少了40.9%，最大误差减少了81.2%；星点提取率达到100%，提高174.5%，提取星数相比阈值分割与连通域法提高了173%。     

一种基于连续星图观测的自旋姿态估计方法

传统的利用地球敏感器和太阳敏感器作为测量仪器的自旋卫星姿态确定方法存在系统误差和安装误差等,从而导致自旋姿态确定误差较大的问题,文章提出了一种利用星敏感器获取的连续星图估计卫星自旋姿态参数的新方法。该方法以卫星的自旋轴和旋转角速度作为状态变量,通过星敏感器连续跟踪拍摄的恒星的成像位置作为观测量,利用无迹卡尔曼滤波估计出卫星的自旋姿态参数。仿真结果表明,在星敏感器的精度为3″时,该方法的自旋轴估计精度为0.3448″,自旋角速度估计精度为10^-4(°)/s数量级。     

星敏感器中星图图像的星体细分定位方法研究

介绍了星敏感器的基本工作原理和星图图像的预处理的主要方法,将传统质心法、带阈值的质心法、平方加权质心法和高斯曲面拟合法应用于星敏感器中星图图像的星体细分定位,并进行了较为系统的仿真研究.仿真结果表明,带阈值的质心法是一种较为理想的星体细分定位方法.就噪声水平、阈值选择及低通滤波对细分定位精度的影响进行了仿真研究.最后,利用仿真结果对模拟星图图像的星体进行了细分定位实验,取得了较为满意的结果.      

一种结合深度学习的运动去模糊视觉SLAM方法

针对高动态环境下视觉同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）系统的可靠性受运动模糊的限制,研究了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)和AKAZE特征点的运动去模糊视觉SLAM方案。首先对因相机快速运动而产生的模糊图像进行AKAZE特征点的提取与检测,并根据特征点分布的丰富程度计算图像块权重,结合灰度图像的方差信息建立特征点与模糊程度之间的量化关系表;之后将达到模糊分数阈值的图像同步输入至改进GAN网络模型,该网络以端对端的形式恢复中心模糊帧的纹理信息,最后将输出的清晰图像重新进行位姿估计参与ORB-SLAM2后端优化过程。在公开数据集TUM上进行测试,对于受模糊影响较严重的数据集,方案可以明显降低相机轨迹估计的整体误差,同时维持较好的鲁棒性。