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。     

一种快速的星敏感器星跟踪方法研究

阐述了星敏感器中星跟踪方法的重要性,指出了目前国内外星跟踪方法的不足。针对这些不足,提出了一种全新的、快速的星跟踪方法。新的跟踪方法采用现场可编程门阵列(FPGA)实现了实时的星点定位;正是由于这种技术的采用,加快了星点位置信息的获取,摈弃了跟踪窗的跟踪方法,采用简单的匹配识别的跟踪方法;对于新星的识别,由于有初始姿态而采用匹配组的识别方法。最后给出了星跟踪过程的实验结果。     

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.     

SINS辅助的星敏感器在线标定方法

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。     

一种星敏感器-陀螺组合定姿的实时在轨标定方法

研究了一种星敏感器一陀螺组合定姿方式中的姿态敏感器误差的实时在轨标定方法。首先,选择直观的欧拉角作为姿态描述参数,根据星敏感器和陀螺的测量原理建立星敏感器一陀螺在轨标定的测量方程和状态方程,并以此建立数学模型。其次,采用简单高效的EKF（ExtendedKalmanFilter,扩展卡尔曼滤波）作为估值算法,进行了在轨标定数值仿真。对于航天器姿态定向中出现的姿态角和星敏感器安装角之间的耦合问题,通过在特定姿态通道上施加简单姿态机动实现了解耦。数值结果表明,该实时在轨标定方法,尤其是所提出的姿态角和星敏感器安装角解耦策略,可以实现对航天器姿态的实时精确估计以及对星敏感器安装误差、陀螺常值漂移和相关漂移等误差的实时在轨标定。该方法可用于航天器姿态测量设备的实时在轨标定和航天器姿态的高精度实时确定。     

一种采用行列聚类并行的星像坐标提取方法

为了提高星敏感器的数据更新率,必须减少星像坐标的提取时间。在提取星像坐标的过程中,现有基于FPGA的方法虽然避免了星图保存和读取过程,然而需要高性能的FPGA才能实现。为此提出了一种采用行列聚类并行的星像坐标提取方法,将逐个像素聚类的方式优化成像素队列聚类的方式,实现了对恒星星像坐标的实时提取,可以解决现有的实时提取星像坐标方法中像素输出时钟与处理时钟不匹配的问题,达到1个时钟周期处理完1个像素的目的,从而减少了星像坐标的提取时间,提高了星敏感器的实时性。最后把该方法嵌入到某星敏感器系统中,实验结果表明,与现有基于FPGA的实时提取星像坐标方法相比,在相同工作频率且不降低星像坐标提取精度的前提下,提取时间仅为现有方法的21.1%,数据更新率提高了近5倍。因此,该方法不但具有实时性,而且具有较好的鲁棒性。     

基于光纤陀螺-星敏感器联合定姿的Kalman滤波方法研究

研究了光纤陀螺和星敏感器的数学建模和定姿算法。在保证空间飞行器姿态确定高精度的前提下,通过扩展Kalman滤波器,将陀螺仪和星敏感器所测得的飞行器姿态参数进行数据融合和估计,并对陀螺仪进行实时补偿,姿态角估计误差幅度在以内,稳态时姿态角估计误差小于,验证了算法的正确性和有效性。结果表明,采用光纤陀螺-星敏感器联合定姿方式可以准确预测空间飞行器的姿态信息,对工程应用具有一定的指导价值。     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

交会对接成像敏感器的光点筛选改进

首先介绍了交会对接成像敏感器图像光点匹配算法.基于对在轨图像光点动态特性的研究,为解决交会对接过程中目标误识别、误匹配,以及匹配、适配过程严重耗时的缺陷,提出了光点形状筛选和光点大小分组2套匹配改进算法,并设计了基于光点形状大小动态特性改进的光点匹配算法.该方法以交会对接走廊中不同相对距离时目标光斑大小的最大差别为依据,针对每一个光点,仅将光斑大小与其在同一合理范围内的其他光点一起进行目标匹配.实验结果表明,该方法杜绝误匹配等异常错误的同时,极大地提高了运算效率.该方法可以成为在轨交会对接末段制导实时测算的重要保障,目前已在众多航天器在轨交会对接、空间交会逼近试验中使用.     

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.     

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。     

基于双星定位系统和星敏感器的低轨卫星自主定轨方法研究

利用双星定位系统的两个测距信息外加星敏感器的测角信息,基于信息融合和信息守恒理论,采用联合推广卡尔曼滤波算法,对低轨卫星进行自主定轨仿真研究。计算结果表明,该方法可以显著提高定轨精度,达到低轨卫星自主定轨的精度要求。     

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。     

星点图像的目标提取算法研究

对于星点灰度重心法等亚像素提取算法来说,需要提取星点区域内的每一个像素。基于扫描的边界搜索法只能获取目标的边界像素,文中对其进行了扩展,通过判断边界像素中最大最小行列数来确定目标区域的具体范围,从而提取目标区域内的每一个像素。针对大视场星点图像目标范围小、相互间距离远的特点,为减小计算量,提出了基于视框搜索的目标提取算法。通过实验证明,基于视框的算法在计算量上比基于边界搜索的算法减少3/4。