一种改进的快速全天星图识别算法

针对三角形算法中模式识别率低、易造成误识别的问题,提出了一种改进的三角形算法。 首先,该算法通过对全天区导航星进行筛选,缩小星库存储空间;同时,在识别过程中对找到的三 边角距集合采用设置状态标识的方法,加快对探测星三角形的识别速度;在三角形匹配识别结果 不唯一时,引入其他观测星进行验证,确定唯一的匹配对应;在识别结束后,应用投影验证检验识 别结果。仿真结果表明,该算法能够有效地节省存储空间,缩短全天星图识别时间,与传统的三角 形算法相比具有较大的优势。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

P向量实现快速星图识别的方法

 提出了一种快速的星图识别方法。该方法识别时提取出描述观测三角形的一维特征量P，根据该值快速检索到对应的导航三角形，减少了计算过程。由于获得星点位置的时候存在误差，所以将一定误差范围内的三角形均作为待选三角形考虑。上述识别后引入了验证识别环节，保证识别的准确性。随机实验统计表明，同等星点位置噪声方差下，该方法和栅格算法相比识别率提高约1%，识别时间约为后者的1/5。     

亮星辅助下基于坐标转换的快速星图识别方法

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。     

基于帧间角距匹配的跟踪模式星图识别

为了提高星敏感器的跟踪匹配速率,提高星敏感器姿态更新率,本文提出了一种基于帧间角距匹配的跟踪模式星图识别方法.该方法充分利用上一时刻的角距匹配信息构建了一个实时跟踪星库,并把当前时刻的角距信息在实时跟踪星库中进行匹配识别,识别成功后利用识别时用到的信息对实时跟踪星库进行更新.仿真实验表明,该方法具有匹配时间短、匹配成功率高的优点.     

寡星条件下的半球谐振陀螺与星敏感器 组合姿态测量算法

针对半球谐振陀螺与星敏感器松组合系统在寡星条件下无法正常工作的问题,采用新的星图识别算法和新的数据融合观测方程,使星敏感器在观测到的导航星数量为1或2颗的情况下完成星图识别,从而能够完成组合测姿。     

基于惯性辅助的北斗接收机完好性监测方法研究

针对传统卫星导航接收机在卫星数小于5颗及卫星星座构型不佳的情况下无法实现卫星故障识别与隔离的问题,结合卫星导航接收机在弹上的实际应用情况,利用惯导的辅助数据设计了一种基于多级Kalman滤波的北斗接收机完好性监测方案,给出了卫星导航接收机的RAIM滤波器结构与故障检测和隔离方法,并对其可用性进行了推导。该方案经过仿真分析及实验测试,结果表明在4颗可见星的条件下,可有效检测并隔离单星阶跃、慢速漂移、慢速随机等北斗卫星伪距和伪距率故障,从而使北斗接收机能够提供连续、精确的导航定位功能。     

一种快速的星敏感器星跟踪方法研究

阐述了星敏感器中星跟踪方法的重要性,指出了目前国内外星跟踪方法的不足。针对这些不足,提出了一种全新的、快速的星跟踪方法。新的跟踪方法采用现场可编程门阵列(FPGA)实现了实时的星点定位;正是由于这种技术的采用,加快了星点位置信息的获取,摈弃了跟踪窗的跟踪方法,采用简单的匹配识别的跟踪方法;对于新星的识别,由于有初始姿态而采用匹配组的识别方法。最后给出了星跟踪过程的实验结果。     

一种小型化分体式星敏感器的设计

星敏感器是以恒星为参照系,以星空为工作对象的高精度空间姿态测量装置,提供准确的空间方位和基准,具有高精度、无漂移、工作寿命长等特点,可与惯性仪表组成复合导航.针对小体积、高精度的应用需求,重点概述了星敏感器小型化分体式结构设计、光学系统设计、星像提取和星图识别等关键技术,为小型化星敏感器研制提供了设计思路.     

基于QTM的导航星库划分方法

为了提高星敏感器观测星的检索速度,提出了一种基于球面四元三角网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的导航星库划分方法.该方法首先利用天球的内接正八面体把全天球划分成8个子天区,然后在每个子天区中进行与经纬度相关的剖分和编码,最后扫描恒星星表,把每颗导航星信息划归到相应的子天区内存储.利用此星库进行的局部天球星图识别仿真实验表明该星库具有很高的检索效率.     

一种改进的星图降噪算法研究

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。     

Image Smearing Modeling and Verification for Strapdown Star Sensor

To further extend study on celestial attitude determination with strapdown star sensor from static into dynamic field, one prerequisite is to generate precise dynamic simulating star maps. First a neat analytical solution of the smearing trajectory caused by spacecraft attitude maneuver is deduced successfully, whose parameters cover the geometric size of optics, three-axis angular velocities and CCD integral time. Then for the first time the mathematical law and method are discovered about how to synthesize the two formulae of smearing trajectory and the static Gaussian distribution function (GDF) model, the key of which is a line integral with regard to the static GDF attenuated by a factor 1/ L s (L s is the arc length of the smearing trajectory) along the smearing trajectory. The dynamic smearing model is then obtained, also in an analytical form. After that, three sets of typical simulating maps and data are simulated from this dynamic model manifesting the expected smearing effects, also compatible with the linear model as its special case of no boresight rotation. Finally, model validity tests on a rate turntable are carried out, which results in a mean correlation coefficient 0.920 0 between the camera images and the corresponding model simulated ones with the same parameters. The sufficient similarity verifies the validity of the dynamic smearing model. This model, after parameter calibration, can serve as a front-end loop of the ground semi-physical simulation system for celestial attitude determination with strapdown star sensor.     

一种基于星座匹配的全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。通过对导航星座数据库进行调整和最大限度地利用了已识别基元所提供的匹配信息,使得算法的计算量和存储容量与传统的三角形匹配算法相当。ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ 模拟表明,在星等误差０．５ 星等（３σ）,位置误差１０ 角秒（１σ） 时,算法的识别成功率接近１００％ 。     

IDENTIFICATION OF GYRO DRIFTS UNDER THREE AXIS ATTITUDE COUPLING

ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＧＹＲＯＤＲＩＦＴＳＵＮＤＥＲＴＨＲＥＥＡＸＩＳＡＴＴＩＴＵＤＥＣＯＵＰＬＩＮＧＪＩＮＧＷｕｘｉｎｇ（荆武兴），ＷＡＮＧＸｕｅｘｉａｏ（王学孝），ＷＵＹａｏｈｕａ（吴瑶华）（ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎ...     

Modified Grid Algorithm for Noisy All-Sky Autonomous Star Identification

Grid algorithm is a classical algorithm for all-sky autonomous star identification. However its recognition rate decreases rapidly when the position and magnitude noise increases in the star image. In order to overcome this problem, a modified grid algorithm called the "elastic gray grid algorithm" is proposed. Gray pattern and elastic template matching are introduced into the grid algorithm to enhance its ability to tolerate the position and magnitude noise. Experimental results show that the modified grid algorithm performs better compared with the original one. The elastic gray grid algorithm reached up to a 100% recognition rate under random positional noise in our test bed. Furthermore it increases the original recognition rate from 69.86% to 97%, under the same condition, for both the position and the magnitude noise.