电荷耦合器件在高速短序列数据采集系统中的应用

在数据采集和处理系统中,高速A/D转换器是一个很重要的部件。本文提出一种新的采用电荷耦合器件组成的高速短序列A/D转换电路。实验表明,这种电路相当于两个采样率为5MHz的8位A/D转换器。它的电路简单,成本低廉。进一步提高转换速度和准确度是有潜力的。     

CDAS 主站测距机方案设计

为完成风云二号卫星三点测距任务,研制了ＣＤＡＳ主站测距机。介绍了测距机的用途和功能,叙述了侧音测距原理和距离测量过程,给出了测距机性能指标和系统组成,设计了一纯侧音测距体制的测距机方案,讨论了方案设计的技术特点及其达到的性能。     

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％ 。     

一种结合角距特征的改进栅格星图识别算法

针对栅格算法易受邻域星点影响导致误匹配的问题,提出了一种结合角距特征的改进栅格星图识别算法。首先介绍了改进栅格算法的原理,其次设计了融合栅格识别模式和星角距识别模式的算法实现流程,最后开展了基于不同视角下的大视场仿真星图的算法试验验证和性能分析。结果表明,由于角距特征具有旋转不变性和不易受观测星邻域星点分布影响等特点,结合角距特征对失效观测星进行再匹配的改进栅格算法,在兼顾存储量需求小、运行速度快等优势的同时,识别率和鲁棒性也得到了提升,最高识别率可达98.88%,在位置噪声干扰以及缺失星干扰下,改进算法的识别率仍可保持在95%,说明算法鲁棒性强,具有较好的应用前景。     

高分多模卫星工作模式设计与在轨验证

针对高分多模卫星多有效载荷、大数据量、复杂敏捷成像等特点,根据多用户对图像质量、成像模式、获取时效性等应用需求及设计约束,提出了高分多模卫星发射入轨、轨道控制、正常运行、任务执行等各工作模式。其中,针对任务执行模式的敏捷成像模式、数据存储与传输模式、特定区域快速获取模式进行了详细论述。在轨测试结果表明:高分多模卫星工作模式设计正确、合理,卫星任务执行效率高、运行稳定,可以满足用户使用要求。     

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。     

智慧火箭数据获取技术探索与展望

随着智慧火箭概念的提出,对运载火箭数据获取技术提出新的挑战,目前,运载火箭存在测量领域受限、测量精度不高、可靠性不高、可扩展性差和可裁剪性不高等问题。结合数据获取现状和问题分析,总结出未来数据获取朝着智能化、网络化和轻质高效化方向发展的趋势。结合趋势研判给出某火箭的数据获取总体框架,并对结构健康监测、光纤传感网络、无缆化等关键技术的优缺点和应用场景进行对比分析,提出了光纤光栅传感网络、无线传感网络、磁谐振式无线传能等技术在智慧火箭数据获取上的应用展望。     

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。