甚高精度星模拟器星图显示与控制系统研究

为对甚高精度星敏感器进行地面标定和精度测试,提出甚高精度星模拟器的研制,其模拟精度应优于0.5″.在甚高精度星模拟器设计中,对星模拟器的星图显示与控制系统进行了重点研究.根据模拟精度要求,提出利用星点板作为星图显示器件.采用单点可控矩阵式LED照明系统作为星点板光源,完成小天区静态形式的动态星图模拟.通过设计星图显示控制系统,编写控制软件,实现每个LED的亮灭和灰度值控制,完成了星图变换和星等模拟.实验结果表明,星图显示精度小于0.5″,可以实现动态变换以及星等模拟,以满足对甚高精度星敏感器的地面标定和精度测试要求.     

一种CCD星图星点快速定位算法

大尺寸CCD星图快速处理是制约天基光学观测器件性能的关键因素之一,在星敏感器、空间监视载荷等研制中具有重要意义.通过对CCD星图图像特点的分析,提出了以最大概率实现背景噪声滤除的星图预处理准则;在此基础上,提出了通过两次投影检测实现星点位置测量的算法.与传统方法相比,该算法实现简单,节约了计算量和存储量.对分辨率为2048×2048的CCD实拍星图的实验研究表明了该算法的有效性.      

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.      

动态拖尾星图模拟算法研究

星图模拟技术是星图识别算法仿真和性能测试的基础.为了更好地模拟星敏感器在轨工作的情况,对星敏感器的软件开发以及自身性能进行有效的地面测试,提出一种动态拖尾星图模拟算法.该算法分为4个步骤:首先根据星敏感器指向在全天球范围内搜索导航星;接着利用小孔成像模型计算导航星在星敏感器成像面的投影位置;然后在考虑卫星运动引起的恒星拖尾的基础上,按照二维灰度分布规律置灰度值来模拟星像点像素;最后叠加杂散光背景及成像器件引起的噪声.提出的算法具有速度快、精度高及可实现性高等优点.     

基于Hausdorff距离的星图识别方法

提出了一种新的星图识别方法,这种方法的基本思想是首先从星敏感器中提取全部星图信息,把提取的星图组成一个待识别数据集合B,把全星图参考星库作为一个标准数据集合A,然后,计算2个数据集合A,B之间的相对Hausdorff距离,根据最小相对距离得到待识别星的位置,其中A, B分别由矢量坐标a,b构成.与传统的星光角距识别方法不同,这种方法充分利用了星敏感器中的所有星的空间结构信息,所以,它对各种噪声干扰具有很强的鲁棒性.半物理仿真实验结果表明,在具有强的随机噪声、星图畸变和一定数目的流星干扰情况下,这种方法具有很好的识别效果.     

一种多帧相关滤波的星敏感器像素非均匀性误差校正方法

为了进一步提升星敏感器的星点定位精度,分析星敏感器的像素误差来源和形成机理,提出一种多帧相关滤波的像素非均匀性误差校正方法.根据星图中星点的位置确定质心定位域和局部校正域,利用当前帧星图信息和前一帧的局部校正域信息预测当前帧的校正域,满足校正条件后采用差分法校正质心定位域.实验结果表明,本文方法能够较好地预测星图的非均匀性噪声,提升星点定位精度,具有较好的鲁棒性.     

上面级快速星图匹配算法研究

现有星图匹配算法存在搜索时间慢、算法实时性差的问题。为了满足上面级实时性的要求,文章采用K矢量查找算法来提高查找快速性,选择星对角矩作为星图匹配的特征量,构造星对角矩矢量,采用星棱锥星图匹配算法进行星图识别。最后采用上下位机的形式进行仿真分析,结果表明采用该星棱锥快速星图匹配算法成功率在99%以上,识别时间最长约为100ms,平均时间在15ms以内。该算法能够满足上面级对匹配算法快速性和高精度的要求。     

组合卫星导航系统的快速选星方法

分析了选星数目与几何精度因子(GDOP, Geometry Dilution of Precision)及导航运算量的关系,基于遗传算法提出了一种以满足用户定位精度需求为条件的快速选星方法——快速遗传选星法.根据用户需求确定选星数目初值、选星数目最大值和GDOP阈值,构造选星方案的初始种群,在进化代数上限为1的条件下对种群进行选择、交叉和变异运算,获得初始选星解,根据初始解的GDOP与阈值的关系确定是否依据GDOP最小原则对初始解进行优化,直至满足算法终止条件,输出选星解.仿真结果表明,该算法可以在一次进化之内以不低于92.45%的概率满足GDOP阈值在2.5~6的要求,同时可有效降低54.75%以上的导航运算量.      

基于STK的GPS/LEO无线电掩星技术仿真研究

GPS/LEO无线电掩星技术反演地球大气参数剖面已经具有较高的精度. 国外开展了多个GPS/LEO掩星项目, 但中国还尚未深入进行相关的实验, 这制约了中国掩星技术的发展. 本文提出基于STK进行GPS/LEO掩星技术研究的方法; 根据GPS/LEO掩星的原理, 推导出掩星事件发生的条件和掩星切点的计算公式; 利用STK对掩星过程进行模拟, 得到掩星数据. 在大气球对称假设和大气模型已知的条件下, 反演得到中性大气折射指数. 通过比较模型和反演数据, 表明反演数据精度较高, 验证了利用STK模拟GPS/LEO掩星实验方法的可行性.      

面向星敏感器测试的数字星模系统设计

分析星敏感器和数字星模系统的功能,描述数字星模系统的功能需求,提出数字星模系统的设计方法．数字星模系统由星图组件和通信组件组成,基于该系统,针对星敏感器进行静态和动态星图测试试验,并对试验的方法和结果进行分析说明．试验表明数字星模系统及其设计方法的正确性、有效性．     

A triangle voting algorithm based on double feature constraints for star sensors

A novel autonomous star identification algorithm is presented in this study. In the proposed algorithm, each sensor star constructs multi-triangle with its bright neighbor stars and obtains its candidates by triangle voting process, in which the triangle is considered as the basic voting element. In order to accelerate the speed of this algorithm and reduce the required memory for star database, feature extraction is carried out to reduce the dimension of triangles and each triangle is described by its base and height. During the identification period, the voting scheme based on double feature constraints is proposed to implement triangle voting. This scheme guarantees that only the catalog star satisfying two features can vote for the sensor star, which improves the robustness towards false stars. The simulation and real star image test demonstrate that compared with the other two algorithms, the proposed algorithm is more robust towards position noise, magnitude noise and false stars.     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

适用于弹道导弹的导航星选取方法

针对当前适用于弹道导弹的导航星选取方法较少,研究了一种根据标准弹道均匀化选取导航星的方法.通过分析导弹飞行弹道及飞行参数的影响,在构建"伪天球"坐标系的基础上,确定了导航星的选取区域,简化了因射向变化、坐标越界等造成计算和搜索比较复杂的问题;基于天球上的基准点及提出的"距离-星等"加权法,均匀化地筛选导航星,并按照k-vector索引方式构建适用性较好的弹载导航星表,可以有效地提高星图识别算法的效率.仿真结果表明,该方法简单易行,选取的导航星数量少,分布均匀性好,在不降低星图识别成功率的基础上,能够有效地减少识别时间.     

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。     

高精度高动态星模拟器研究

给出了高精度高动态星模拟器系统组成和总体结构, 提出一种基于亚像素显示技术提高动态星模拟器星点位置显示精度从而减小星点几何中心与能量中心位置偏差的新方法. 针对动态星模拟器高动态性要求, 提出一种快速精确检索全天球导航星的新方法, 将已知SAO (Smithsonian Astrophysical Observatory) 星表进行分区, 计算当前姿态四元数并分析航天器视轴所在区域, 对于距离视轴较远区域停止搜索和匹配, 很大程度上缩小了导航星搜索范围, 进而缩短了全天球恒星遍历所需时间. 软件测试结果表明, 此快速检索法可使全天球导航星的选取速度提高近10倍.      

视场内导航星分布的预测

给出理想情况下视场内导航星分布模型的基础上,根据敏感器的星等门限和测量精度,进一步实现了存在星等误差情况下导航星分布的预测,使得该模型更为接近真实的情况.实验表明,采用该模型获得的分布与用MonteCarlo方法获得的统计分布极为接近,证明了该模型的正确性和有效性,从而得到了一种事先对视场内导航星分布作出较为准确估计的新的方法.      

A robust star identification algorithm with star shortlisting

A star tracker provides the most accurate attitude solution in terms of arc seconds compared to the other existing attitude sensors. When no prior attitude information is available, it operates in “Lost-In-Space (LIS)” mode. Star pattern recognition, also known as star identification algorithm, forms the most crucial part of a star tracker in the LIS mode. Recognition reliability and speed are the two most important parameters of a star pattern recognition technique. In this paper, a novel star identification algorithm with star ID shortlisting is proposed. Firstly, the star IDs are shortlisted based on worst-case patch mismatch, and later stars are identified in the image by an initial match confirmed with a running sequential angular match technique. The proposed idea is tested on 16,200 simulated star images having magnitude uncertainty, noise stars, positional deviation, and varying size of the field of view. The proposed idea is also benchmarked with the state-of-the-art star pattern recognition techniques. Finally, the real-time performance of the proposed technique is tested on the 3104 real star images captured by a star tracker SST-20S currently mounted on a satellite. The proposed technique can achieve an identification accuracy of 98% and takes only 8.2?ms for identification on real images. Simulation and real-time results depict that the proposed technique is highly robust and achieves a high speed of identification suitable for actual space applications.     

A star identification algorithm based on radial and dynamic cyclic features of star pattern

A full-sky star identification algorithm based on radial and dynamic cyclic patterns is presented with the aim of solving the “lost-in-space” problem. The dynamic cyclic pattern match is applied with a maximum cumulate comparison method to identify sensor-catalog pairings in initial match, which substantially eliminates the effects of the star position noise, magnitude noise, and false stars. After initial match pairings of stars are obtained, a chain part extension technique is employed to quickly search for the longest match chain as the final result. Experimental results indicate that the proposed algorithm is highly robust to star position noise, magnitude noise and false stars. In a series of simulations, the identification rate of the algorithm is 97.50% with 2.0 pixels star position noise, 96.90% with 0.4 Mv star magnitude noise and 95.30% with four false stars respectively. Moreover, the algorithm achieves an identification rate of 58.08% when only six stars are in the field of view.     

星敏感器中快速星跟踪技术

跟踪模式是星敏感器的主要工作模式之一,跟踪过程的快速性直接影响星敏感器的整体性能.提出了一种快速星跟踪算法.在跟踪算法的3个耗时环节,分别采用了分区星表、阈值映射、先排序后匹配识别这3种方法,以提高跟踪过程的快速性.其中分区星表法将整个天区分成了若干个子天区,使得在星体映射时,只是搜索星敏感器视轴指向附近的部分子天区,而不是搜索整个天区,减少了搜索星体的数量;阈值映射法,在满足精确度的情况下,设置被跟踪星体的数量阈值,只有被跟踪的星体数目少于此阈值时,才进行星体映射,减少了映射次数;先排序后匹配识别法,先根据星体在星图中的坐标值进行排序,然后再进行匹配识别,减少了那些距离较大的无谓的星体间的匹配识别.仿真测试结果表明,这3种方法的采用,提高了跟踪算法的快速性,提高了星敏感器的整体效能.      

海上夜间飞行的实时仿真

自然场景仿真是虚拟现实技术的重要部分,夜间海上飞行时,星空、月亮以及海面的倒影是独具特色的自然场景.为营造沉浸感强的夜海飞行虚拟现实系统,用粒子系统实现了星空的模拟,将星体动态闪烁现象演化为粒子生命的概念,并按照主导算法加扰动的思想实现星空随机性模拟;用特殊纹理融合算法模拟月亮及星月在海面的镜像,特殊纹理经过制作、着色和融合3个过程,并根据夜空景像在海面倒影的亮度衰减规律确定融合因子,将纹理和背景按照融合因子进行深度融合;最终实现了较逼真的夜海飞行虚拟现实系统.