星图匹配制导中的关键技术

为了提高新一代弹道导弹的快速、机动反击能力和射击精度，采用星光，惯性组合制导足最佳的选择。本论文给出了基于双星敏感器的、星图匹配制导系统的关键技术。提出了根据弹道设计导航星表．极大地简化了弹载星表；提出了一种适用于星光制导的凸多边形箅法，合理地减少了匹配的星对角距数目。这两项技术保证了星图匹配制导技术的实用性。提出了一种分离初始定位、定向误差及平台漂移误差方法。采用凸多边形的星图识别算法可同时获得多颗星的瞬时位置，结合恒星在像平面的位置可解算导弹在赤道惯性系和发射点惯性系的三轴姿态，最后，给出了导弹初始定位、定向误差的数学表达式。仿真结果表明了该方法的有效性。     

适用于地面应用系统的导航星数据库的建立

简要介绍了所采用的恒星运动标准模型、历元转换及误差传播基本原理。给出了一种导航星数据库的构建方法,该方法以Hipparcos星表为中心,以星敏感器光学系统的观测极限为星等阈值,联合多个星表,通过精密历元转换,引入位置精度阈值以确保卫星姿态确定角秒量级的精度;引入辅助导航星以提高星图识别率和识别速度。蒙特-卡罗仿真结果表明利用该导航星数据库在有伪星存在的情况下星图识别率96.7%以上,同时识别视场内5颗星的识别速度在0.3秒以下,加入189颗辅助导航星后,在导航星总数提高至6261颗时,星图识别速度却提高了6%以上。
     

星光折射导航星的改进三角识别捕获

高精度星光折射间接敏感地平的自主导航方法,目前被国内外尤为关注。本文通过对星光折射导航观测对象———导航星捕获的研究,采用了改进的三角匹配算法并结合恒星星表,确定出导航观测星星光方向,同时依据对飞行器在轨观测星的几何关系推导,利用Unscented卡尔曼滤波算法确定航天器的在轨位置和速度。该方法能比较真实地模拟飞行器实际在轨的导航情况。仿真表明,真实星表导航精度大于人造星场;通过比较导航系统捕获20,40,60,80颗折射星的4种情况,可知捕获到的导航星的数量越多,导航精度也随之提高。     

CMOS探测器星敏感器的跟踪窗口星图处理方法

近年来，商业航天微小卫星已经实现了轻小型化、低成本、快速研制等目标，但是在卫星姿态控制方面受制于星敏感器等测量敏感器的精度水平，无法实现高精度的测量与控制。为满足微小卫星在轨飞行中高精度姿态测量和大角速度运动的要求，本文提出了适用于CMOS探测器星敏感器的跟踪窗口星图处理算法方案，设计了基于姿态信息和导航星库，通过坐标系旋转和透视投影变换，预测探测星点成像位置，设置CMOS探测器跟踪窗口的方法，根据跟踪窗口设置，完成预测恒星所在图像子区域的像素灰度数据采集和背景灰度值的计算。采用这种方法后，恒星成像质心精度得到了提高，加快了星点提取质心的图像处理速度。通过试验室动态光星模和外场观星试验验证。试验结果表明:该算法提升了星敏感器的精度( )和动态性能(3 (°)/s)，同时提高了全天识别的概率和跟踪数据有效率。     

一种新的星模式识别算法

研究了面向星敏感器的星模式识别算法。首先扼要介绍了到目前为止出现的所有面向星敏感器的星模式识别算法和星图预处理，然后详细论述了本文提出的基于旋转和比例不变点特征松弛匹配算法的一种新的面向星敏感器的星模式识别算法。在第三部分通过仿真试验检验了新算法的性能。初步的仿真试验结果表明该星模式识别算法性能优良，具有实用价值。最后讨论了待深入研究的问题。     

一种位并行近似串匹配的星图识别算法

提出了一种基于位并行法近似串匹配的星图识别新方法。 首先为选取的导航星建立相应的模式串,然后利用改进的并行化动态规划矩阵算法（BPM）为观测星图中的星体寻找匹配的导航模式,并验证匹配结果的正确性,完成星图识别。仿真试验结果表明,本方法算法简便、导航星库存储容量小,抗干扰能力强,有很好的鲁棒性。     

一种新的导航星选取算法研究

在导航星表的建立过程中，由于恒星的数量太多，往往要进行筛选，通常这种选择复杂费时，而结果往往并不是最优的。本文引入了动态星等阈值分布函数，将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替，建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式。而基于统计学习理论的支持向量机方法为求解高维非线性动态星等阈值分布函数提供了新的途径。本文讨论了这种基于支持向量机的导航星自动选择算法——回归选取算法。实验表明，用该算法所选取的导航星表，导航星数量少、分布均匀性好。同时它还能适应多种任务的导航星选取要求，具有很强的通用性。     

一种新的星模式识别算法

研究了面向星敏感器的星模式识别算法.首先扼要介绍了到目前为止出现的所有面向星敏感器的星模式识别算法和星图预处理,然后详细论述了本文提出的基于旋转和比例不变点特征松弛匹配算法的一种新的面向星敏感器的星模式识别算法.在第三部分通过仿真试验检验了新算法的性能.初步的仿真试验结果表明该星模式识别算法性能优良,具有实用价值.最后讨论了待深入研究的问题.     

一种新的全天自主星图识别算法

在星图识别领域三角形算法得到了广泛的应用，但是在星对角距很小的情况下，其识别率严重降低。字符匹配算法可以解决这个问题，但是它无法识别由于相机在拍摄瞬问的平移和旋转而产生位移的星图。为了克服这一缺陷，提出了一种有效的星图识别算法，该算法在生成导航星数据库时以一些一定范围内的亮星为中心，把整个天球分为很多个四方形区域，然后根据被拍摄星图的特点从这些四方形区域内选取子区域参与星图识别。仿真结果表明该算法不但继承了字符匹配算法的优点，而且对星图位移有很强的鲁棒性。     

小型化星敏感器技术

对小型化星敏感器的软、硬件及光学设计技术进行了研究.通过光学系统中高稳定的光机结构设计、大通光孔径低畸变的镜头和40°太阳保护角的遮光罩设计达到光学指标.硬件设计采用轻小型低功耗电路、FPGA完成图像采集和星点提取技术,软件设计采用改进型全天识别算法、具快速主动预估功能的星跟踪技术.小型化星敏感器产品地面验证及应用结果表明:产品的主要性能达到指标要求.     

使用GPU并行加速的星表检索算法

提出一种基于GPU的恒星检索并行算法,解决大视场下星表检索在仿真应用中效率不高的问题。首先使用经纬度分区法将星表划分为星区存储,然后在可快速查询的分区星表上,提出构造球面三角形法精确求出探测视场覆盖的星区,以有效减小搜索范围。最后,采用计算统一设备架构(CUDA)计算平台,将并行的视场内恒星检索过程放入GPU下进行并行加速。实验结果表明,与面向CPU的实现相比,所提算法获得数十倍的加速比,并且在大视场、宽星等域下将检索时间控制在毫秒级别,满足了实时仿真要求。     

基于导航星域和K矢量的快速星图识别算法

星图识别算法是星敏感器的关键技术,快速性和可靠性一直是对其评价的重要指标。提出了基于K矢量查找表和导航星域联合进行超快速星图识别的方法。首先根据星敏感器视场和所能敏感的星等建立全天球导航星表;再依据K矢量的原则对全天的导航星按照星对角距进行分类,建立星对角距所对应导航星的K矢量和K矢量查找表。利用星敏感器视场中的4颗星构成6组星对角距,将其中的5组星对角距所对应K矢量查找表域的星对组进行导航星表域（简称导航星域）的变换,根据另外一组星对角距所对应的K矢量查找表域的值对前面5组导航星域的值同时进行索引比较,直接找到了满足条件的4颗导航星,即完成全天的星图识别。最后,通过计算机仿真,实验室模拟和真实星空实验三个层次验证了此方法的可靠性和快速性。     

星图质心提取的实时性研究

数据更新率是衡量星敏感器性能的一个重要参数,高数据更新率对质心提取的实时性提出了更高的要求.FPGA(现场可编程门阵列)具有快速逻辑运算和并行处理结构的特点,针对这些特点对质心提取过程进行研究.使用FP-GA内部的高速存储器作为缓存,提高对数据的读取速度.将质心提取中的阈值分割、星点像素提取和质心计算3个过程进行并行处...     

星图匹配观测三角形优化选取技术

为了提高三角形星图识别算法的成功率,减少匹配过程中的计算量,进而提高星敏感器实时输出姿态的性能,提出一种星图匹配前“二次优化”选取观测三角形方法,该方法在在初选观测三角形的基础上,对观测三角形进行第二次优化筛选,进而提高星图识别环节的效率。优化选取观测三角形是基于QUEST定姿原理,将观测三角形的边与夹角的约束关系转换到像平面上。全天球遍历分析统计结果表明：在12°×12°视场中,采用本文提出的方法,可使一次匹配成功并输出可用于星图验证环节的较高精度姿态信息的概率提高60.9％,从总体上可大大减少星敏感器星图识别环节的计算量,并且每帧全天球定姿输出的时间一致性也被大大提高。     

基于并行运算体系结构的星敏感器图像处理算法

采用FPGA构建星敏感器图像处理并行计算体系结构。星敏感器图像处理算法由高通滤波、星点提取和星点排序3个模块组成。高通滤波模块基于图像局部加窗计算阈值的方法,星点提取模块采用逐行扫描的计算方法,星点排序模块采用基数排序的计算方法。星敏感器图像处理算法基于四级流水并行计算体系结构,显著提高了星敏感器图像处理的效率和算法的可靠性。