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采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7%以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考. 相似文献
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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. 相似文献
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星敏感器安装误差标定技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
星敏感器是一类具有自主高精度姿态测量能力的仪器,输出姿态精度可达到角秒级。但实际组合导航应用中,星敏感器安装误差往往可达角分级,远远大于仪器本身误差,影响其使用品质,因此有必要在使用前对星敏感器安装误差进行建模标定。研究发现,星敏感器安装误差与惯导姿态误差存在耦合关系,难于分离。设计了一种快速标定方法,利用惯导输出姿态、位置信息以及星敏感器姿态输出构造观测量,建立卡尔曼滤波模型,通过滤波估计实现安装误差的地面标定。仿真结果表明,载体需要进行2个轴向上的机动才能将星敏感器三轴安装误差估计出来。相较于依靠外部基准姿态进行标定的方案,本方法具有快速高效、可操作性强等优点。 相似文献
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航天器在飞行过程中,星敏感器受到外界温度、地面标定精度等因素影响存在较大的安装误差,这将严重影响星敏感器的定姿精度。为提高星敏感器精度,对其安装误差进行严格的在轨实时标定与修正是确保星敏感器测量精度的关键。提出了一种SINS辅助的在线标定方法,将SINS/星敏感器输出的姿态信息进行配准,构建了组合导航系统的Kalman滤波模型。该方法只需航天器在飞行过程中做简单的机动,即可对星敏感器的安装误差角进行实时在线标定。仿真结果表明,采用该标定方法可使星敏感器和惯导的安装误差角的总体估计率达到95%以上,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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全天时星跟踪器与捷联惯导组成的惯性/天文组合导航系统具有精度高、自主性强等优点,在飞机、无人机、船舶等领域具有广泛的应用前景。组合导航系统长时间工作中力热变化导致安装矩阵漂移进而影响导航系统精度,全天时星跟踪器由于天空光影响视场小,一次只能观测一颗恒星,无法根据一副星图直接进行安装阵估计。提出了一种基于Levenberg-Marquart (L-M)算法的捷联惯性/天文组合导航系统安装阵在线快速高精度估计方法,利用捷联惯导姿态测量值,将不同时刻的观测星矢量转移到同一时刻同一坐标系中,构造多颗观测星的观测矢量误差与导航星矢量最小二乘目标函数,利用自适应步长的L-M算法对其进行迭代求解,实时得到系统安装矩阵的变化量。试验结果表明,使用该方法后星跟踪器在捷联惯导本体坐标系的输出恒星投影矢量精度提升了1倍以上,在线估计时间优于5 ms,满足用户实时性和高精度要求。 相似文献
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星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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为了降低弹载星惯组合(Stellar-INS)飞行中段对调姿观星的要求,提高星惯组合姿态精度,提出了大视场(LFOV)星惯组合深度融合导航方法。小视场(NFOV)星敏感器输出星矢量为主,大视场星敏感器可同时输出姿态和星矢量信息,分别推导了基于星敏感器输出姿态和星矢量信息的观测方程,分析了星矢量和姿态观测方法之间的关联性。建立了包含星惯安装误差、陀螺误差以及初始平台误差角的星惯组合全误差项模型,基于线性卡尔曼滤波给出了深度融合导航方法。开展了数学仿真验证,分析了不同调姿观星路径约束下,大/小视场星惯组合性能差异。结果表明,大视场星惯组合深度融合导航方法不仅可以降低调姿观星约束要求,还可以实现组合姿态性能提升。 相似文献
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Space Technology Experiment and Climate Exploration(STECE) is a small satellite mission of China for space technology experiment and climate exploration. A new test star tracker and one ASTRO 10 star tracker have been loaded on the STECE satellite to test the new star tracker's measurement performance. However,there is no autonomous precession–nutation correction function for the test star tracker,which causes an apparent periodic deflection in the inter-boresight angle between the two star trackers with respect to each other of up to ±500 arcsec,so the precession and nutation effect needs to be considered while assessing the test star tracker. This paper researches on the precession–nutation correction for the test star tracker's attitude measurement and presents a precession–nutation correction method based on attitude quaternion data. The periodic deflection of the inter-boresight angle between the two star trackers has been greatly eliminated after the precession and nutation of the test star tracker's attitude data have been corrected by the proposed method and the validity of the proposed algorithm has been demonstrated. The in-flight accuracy of the test star tracker has been assessed like attitude noise and low-frequency errors after the precession–nutation correction. 相似文献
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Samaan M.A. Mortari D. Junkins J.L. 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》2005,41(4):1246-1254
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. 相似文献