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为了提高当视场发生变化以及星等误差较大时星图识别方法的鲁棒性,提出了一种可适应多维度信息变化的智能星图识别方法。首先,依次选取一个导航星作为主星,利用其它星距主星的角距信息和星等信息,并考虑视场轴向变化、星等误差、角距误差的影响,构建覆盖性较全的样本库;然后构建了一种可以综合利用角距和星等信息的卷积神经网络;最后进行了网络训练和仿真试验验证。本方法提高了对角距误差和星等误差的鲁棒性,且识别速度快、识别率高、星表容量小。仿真试验结果表明,该方法在星等误差为0. 2MV、角距误差为0. 04°和0. 06°时,识别率优于97%。 相似文献
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一种基于蚁群聚类算法的快速星图识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为提高大视场星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出一种基于蚁群聚类算法的 快速星图识别方法,该方法首先利用蚁群聚类算法对星点集合进行快速聚类分析;然后选择 最优类并以其中每个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内所有星点构成集合;再将 每个集合的星点两两求取角距,利用蚁群算法对路径快速寻优的优点,完成集合的路径优化 ;最后利用优化结果同导航星库中已有的优化数据相匹配,以实现星图的快速匹配与识别; 实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且 所需导航星库的容量小。 相似文献
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为了满足几何定位应用对恒星识别的需求,从导航星的选取、导航特征库的构造及识别算法的实现等方面对传统三角形识别算法进行改进。首先,结合几何定位传感器跟踪恒星的特性,提出导航星的快速选取方法。接着建立以星对角距和星对星等差为特征量的导航星特征库。然后,在改进的三角形识别算法的基础上,对观测三角形特征向量进一步简化。最后,在几何定位的应用场景中对传统三角形识别算法、三角形识别简化算法进行仿真比较。实验结果表明:在几何定位的应用场景中,三角形识别简化算法识别成功率、识别效率较高。能够满足几何定位应用对恒星识别算法效率、可靠性的要求。 相似文献
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深空探测捕获段导航图像为含轮廓面目标图像,目标质心与光心并不重合,传统加权质心方法无法有效提取目标视线。文章通过最小平方中值法对提取的面目标导航图像真实边缘轮廓进行椭圆鲁棒拟合,该方法能够有效估计出目标中心视线,同时能够抑制由于目标表面坑洞等纹理特征引起的误差,对伪边缘、拍摄噪声均不敏感。最后,通过大量仿真与真实图像处理,对算法进行验证。结果表明,用文中方法估计的目标中心投影点坐标精度优于0.1个像素,视线误差优于1×10-4rad,方法具有极高的鲁棒性,对捕获段图像处理有一定的参考价值。 相似文献
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针对小天体探测器着陆图像匹配信息存在数据量大、计算机存储空间有限等问题,提出一种基于改进BRISK和RANSAC的小天体探测器着陆图像匹配算法。首先,在Harris角点检测算法中引入尺度估计和尺度空间,在特征描述子建立阶段改进BRISK算法,提出降低相关性的采样点对选择策略,以减少计算量;然后,利用改进的RANSAC算法去除误匹配。在图像旋转、光照强度、高斯噪声、尺度因子的干扰影响下,仿真分析改进算法与基于BRISK的经典算法的匹配结果。分析结果表明:改进算法减少了计算量和存储空间,并在一定干扰情况下具有鲁棒性,可为后续视觉导航提供有效的陆标信息。 相似文献
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为了提高三角形星图识别算法的成功率,减少匹配过程中的计算量,进而提高星敏感器实时输出姿态的性能,提出一种星图匹配前“二次优化”选取观测三角形方法,该方法在在初选观测三角形的基础上,对观测三角形进行第二次优化筛选,进而提高星图识别环节的效率。优化选取观测三角形是基于QUEST定姿原理,将观测三角形的边与夹角的约束关系转换到像平面上。全天球遍历分析统计结果表明:在12°×12°视场中,采用本文提出的方法,可使一次匹配成功并输出可用于星图验证环节的较高精度姿态信息的概率提高60.9%,从总体上可大大减少星敏感器星图识别环节的计算量,并且每帧全天球定姿输出的时间一致性也被大大提高。 相似文献
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针对传统捷联惯导算法模型为非线性,需要对姿态、速度和位置分步运算,且高动态下算法精度较低的问题,提出一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。利用伪线性模型及其分析方法,将传统的地理系下捷联惯导方程各部分转换成伪线性形式,定义导航向量并建立其系统模型;再利用高阶数值积分算法提升导航向量更新精度,得到地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。最后,用仿真评估算法精度,与传统捷联惯导算法相比,大机动条件仿真中伪线性捷联惯导算法的精度提升了两个量级;旋转弹飞行仿真中导航误差不到传统算法的1/5。提出的伪线性捷联惯导算法结构简单,采用一个更新回路即可完成导航向量更新,且在高动态大机动条件下具有更高的算法精度,因此,对于捷联惯导算法研究与工程应用有一定的参考价值。 相似文献
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针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准,提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先,利用姿态矩阵描述姿态,将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题;然后,采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计,得到一种线性矩阵滤波对准算法,可以在任意失准角、无初值条件下完成对准;最后,推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明,算法适用于任意失准角下的传递对准,在摇摆运动下,可以在10 s内完成快速传递对准,水平精度达到0.02°(误差均方根)以内,航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。 相似文献
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针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。 相似文献
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一种小天体表面阴影区的鲁棒匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于软着陆小天体过程中自主光学导航的状态估计问题,提出了一种针对小天体表面阴影区的提取与鲁棒匹配算法。首先,提取出阴影区中相对稳定的区域;然后,对提取出的阴影区域进行仿射归一化;最后,对仿射归一化后的阴影区域用多角度尺度不变特征变换(Multiple Angles Sift,MA-SIFT)描述子进行特征提取,并进行匹配与错匹配去除。在试验中,本文算法与SIFT算法进行了对比,结果表明,当图像间出现较大的视角变化时,利用本文算法能得到较高的正确匹配率。 相似文献
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高速平台对地面强散射移动目标或者海面舰船目标进行合成孔径雷达成像(SAR)时,存在两方面问题:一是传统SAR匀速直线模型已不适应高速平台自身高动态运动特征;二是目标的非合作运动一方面会引起图像散焦,另一方面动目标在地距图中的位置会产生较大偏移。针对这两个问题,首先在匀加速度模型频域相位滤波算法下,推导出了精确的斜地投影关系以及近似的反投影关系,同时给出了基于惯性组合导航(INS)的平台运动补偿方法,最后结合自聚焦技术,完成对舰船目标的聚焦并得到以目标为图像中心的地距图。 相似文献
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针对无纬度条件下SINS初始对准问题,提出了一种基于地轴矢量解算的对准方法。在静止基座下,利用陀螺仪敏感地轴矢量,直接建立导航系轴向矢量在载体系的正交投影,解析式确定姿态矩阵;晃动基座条件下,根据惯性系重力矢量观测,构建以地轴矢量为旋转轴的两组等角旋转矢量序列,利用QUEST算法求解旋转四元数实现对地轴矢量的优化解算,并以此建立导航系轴向矢量的载体惯性系投影,最后利用陀螺跟踪载体系相对惯性系的变化,确定载体系相对导航系的姿态关系。静止基座解算实验表明直接解析式对准与传统的解析式对准精度相当,但解算效率得到了提高;晃动基座仿真与船载实验均表明基于四元数的地轴矢量优化解算在精度上要优于三矢量几何解算方法,引入低通滤波环节后,对准精度进一步提高。 相似文献
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针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量. 相似文献