应用形状因子特征的高效星图识别

针对传统的三角形星图识别算法存在冗余匹配多、抗噪声性能差的问题,提出了一种应用形状因子特征的高效星图识别算法。该算法在传统的三角形算法基础上,引入了形状因子特征参数和方向信息,并择优选择视场内4颗观测星,组成一对观测三角形,进行星点匹配识别。与传统的三角形算法相比,该算法增加了星图识别时图像的特征信息量,降低了匹配时的冗余度,具有导航特征库存储空间小、识别速度快等优点。实验表明,在星点位置噪声标准偏差为2个像素、星等噪声标准偏差为0.7星等的仿真条件下,该算法的识别率均在99%以上;通过地面实验的实物验证,在300 MHz的FT-C6713的DSP硬件平台上,全天自主识别的平均运行时间约为47 ms,具有明显的优势。     

自动化标定测试设备信息交互平台设计与实现

传统标定转台往往依靠设备内部多路滑环、连接电缆以及基于ISA、PCI、PXI或VXI总线的采集卡进行惯测组合信息的传输和提取,转台体积大、成本高、标定流程受限以及测试效率低等因素极大影响了设备的使用性。基于自动化标定测试设备的信息交互平台,采用了嵌入式片上系统设计、通信协议设计、容错处理以及工作模式识别等多项技术,为实现自动化、智能化以及精准化标定提供了新的解决方案。采用新方案设计的自动化标定设备启动后无需再进行计数清零、转位回零以及初始化处理,为缩短标定测试时间(由4 h缩短到1.5 h),灵活的进行标定测试走位以及流程编排,降低转台成本(12路滑环减少到2路),减小设备体积以及准确获取惯测组合信息提供了重要技术保障。