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。     

一种基于Sobel算子的星敏感器星图预处理方法

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.     

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.     

一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法

提出一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法。该方法在提取恒星星像坐标过程中,不必利用当前图像下一列坐标的灰度值和当前列下一行坐标的灰度值,而仅仅采用当前图像当前行的上一列坐标的灰度值以及当前列的上一行坐标的灰度值, A/D转换成数字量后,把星图图像保存到SRAM和提取恒星星像坐标两个过程并行。实验结果表明,采用该方法不仅能够准确提取恒星星像坐标,而且能够进一步提高坐标提取的实时性,满足星敏感器并行流水工作模式的要求。     

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。     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

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。     

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。     

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BP网络星图识别的样本构造方法

星敏感器是一种高精度的姿态敏感测量系统，如何确定星敏感器上像点在摄影时刻所对应的恒星，即星图识别，是姿态测量的关键。本文根据星图识别问题本身的特点和神经网络技术的特性，提出了基于BP网络星图识别方法的一种可以兼顾性能和效率、利于实现的样本构造方法。     

惯性平台中星敏感器安装误差标定方法研究

提出了一种基于星光/惯性平台系统中星敏感器安装误差的地面标定方法,利用高精度的星模拟器,模拟远处恒星,将星敏感器主光轴对准星光,通过测量恒星与平台台体六面体的位置坐标,经过坐标转换后,对比得到星敏感器在惯性平台中的安装误差.实验数据表明,该方法可准确测量出星敏感器在星光/惯性平台中的安装误差角,实现误差的精确标定.     

Recursive mode star identification algorithms

Star identification can be accomplished by several different available algorithms that identify the stars observed by a star tracker. However, efficiency and reliability remain key issues and the availability of new active pixel cameras requires new approaches. Two novel algorithms for recursive mode star identification are presented here. The first approach is derived by the spherical polygon search (SP-search) algorithm, it was used to access all the cataloged stars observed by the sensor field-of-view (FOV) and recursively add/remove candidate cataloged stars according to the predicted image motion induced by camera attitude dynamics. Star identification is then accomplished by a star pattern matching technique which identifies the observed stars in the reference catalog. The second method uses star neighborhood information and a catalog neighborhood pointer matrix to access the star catalog. In the recursive star identification process, and under the assumption of "slow" attitude dynamics, only the stars in the neighborhood of previously identified stars are considered for star identification in the succeeding frames. Numerical tests are performed to validate the absolute and relative efficiency of the proposed methods.     

Rapid Star Tracking Algorithm for Star Sensor

A rapid star tracking algorithm is proposed. In order to speed up the tracking, three techniques includng parallel star centroiding, sorting, and star catalogue partition are designed for three time-consuming portions in tracking algorithms. The parallel star centroiding is implemented with Field Programmable Gate Array (FPGA) which avoid image storage and transmission. Update rate of star sensor is improved. Sorting star coordinates in star image plane, and then matching, which avoid matching between stars with a long distance in image plane. Star catalogue partition divides the celestial sphere into many small partitions. In star mapping, guide stars are searched in the partitions near the direction of star sensor's boresight is not in the whole celestial sphere and therefore reduced the total number of searched guide stars. The software and hardware performance of tracking algorithms are simulated. Tracking robustness and the tracking speed comparison are tested in the software simulation. In hardware tests, the tracking time in every step is obtained.     

白天大气层内星敏感器观星能力分析

利用星敏感器进行白天大气层内观星,首先要解决的问题是强天空背景的干扰。通过对白天天空背景和不同光谱恒星的特点进行分析,提出了光谱滤波和偏振成像加形态学滤波和多帧图像累加的技术路线,综合利用光学方法和图像处理方法提高观测对比度和信噪比。给出了白天观星的信噪比模型,并在不同天空背景偏振度条件下,得出了G、K、M光谱恒星的0至5等星的单帧图像信噪比和对应的使CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合器件)接近饱和的极限曝光时间。结果表明:星等值越低,天空背景偏振度越大,则信噪比越高;同等条件下,信噪比由小到大依次为G、K、M光谱恒星;而对于低信噪比的图像,通过多帧累加后可满足观测的要求。     

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％ 。     

一种高精度小型化星敏感器设计

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.针对星敏感器高精度和小体积的应用需求,基于小型化镜头设计、分体式结构、高集成度电路、"FP GA+ARM"软件等内容,提出了一种高精度小型化星敏感器,解决了狭小空间高度集成的小型化问题,实现了测姿0.6″(3σ)的高精度预期目标.星敏感器样机通过了试验考核,性能符合设计要求,具备全天球搜索恒星定姿的能力.     

基于卡尔曼滤波的星敏感器在轨校准方法

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。