基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

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。     

一种星图识别的星体图像高精度内插算法

介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%.     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

基于结构光扫描数据点的内表面重建方法

提出基于结构光扫描获取的特征点重建物体内表面的方法.结构光扫描获取原始数据精度较高,但是存在数据密度不均的问题.通过剔除测量方向部分冗余数据点和插补扫描方向的稀疏数据,对原始三维数据密度进行适当调整,然后采用基于局部切平面簇的方法对调整后的数据点云进行表面重建.在某一特征点的邻域构造对应于该点的局部切平面,通过局部切平面簇逼近原始表面,采用Marching cubes算法提取等值面,得到三维表面重建的初始网格,根据优化算法简化网格,并采用Loop细分法平滑网格,获得描述物体表面特征的重建表面.该方法解决了由结构光扫描获取的不均匀原始数据点重建物体内表面的问题.      

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

基于星敏感器的两种姿态确定算法比较分析

介绍了星敏感器的两种姿态确定算法：最小二乘算法和QUEST算法,推导了最小二乘算法和QUEST算法求解三轴姿态的公式;比较了两种算法在不同恒星数目下的计算精度以及在全天区范围内的计算精度;利用实例说明QUEST算法不仅在全天区范围内姿态计算精度高于最小二乘算法,而且在观测星数量较少,且观测星座呈现较为不利的构型时仍然具有较高的计算精度.     

线结构光测头结构优化

介绍了一种工作于三坐标测量机(CMM)上的线结构光三维视觉测头,实现自由曲面的快速检测。建立了系统的几何模型,对测头结构参数进行了优化分析。     

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。     

机翼重量分配方法在轻型飞机中的应用

针对目前飞机初始设计阶段的机翼重量估算公式变量较多,条件限制因素较复杂的情况,提出了一种按照机翼重量分配来估算重量的方法。把机翼重量分配到：承弯结构、承剪结构、分布气动载荷结构、起落架影响结构、前后缘结构、襟副翼机构,燃油影响结构、以及其它附属结构。此方法已经在大型飞机的机翼重量估算上取得了良好的效果。通过与一系列常用机翼重量估算公式的对比分析,并且利用已知的10种轻型飞机完成了算例,结果证明此方法有很强的适应性。