星三角形识别中的选星策略及实现

构造观测星三角形时,若其中某星像不能与星表存储的导航星对应,则该三角形无法正确匹配。为避免该星像被用于构造其它星三角形影响识别速度,讨论了此时星三角形的选星策略问题。提出了一种同时考虑选星子集相似性与子集中星像亮度两个条件的选星策略,给出了基于相似性排序和权值渐消的实现算法,得到了相邻星三角形选星子集差别最大的结果子集序列。仿真比较了6个星像(内含4颗导航星)时,采用该序列选星与采用参考序列选星,完成正确星图识别所需的最大选择次数,结果表明两者最大相差6,平均相差1。设定不同星像个数和导航星个数时两序列相差结果,平均约为1。说明该子集序列对提高星图识别速度是有价值的。     

基于无模型方法的混沌系统自适应控制

传统的混沌控制方法大多需要获知混沌系统的模型知识, 但是工业实际中系统的参数经常是未知的,与此同时系统建模过程当中经常会不可避免地存在未建模的动态不确定性, 这种情况下常规的混沌控制方法不能取得优化的控制性能指标．为解决此问题, 提出了一类基于无模型方法的混沌系统自适应控制算法．该算法基于数据驱动, 无需混沌系统的先验知识, 无需训练过程, 在线调整参数较少, 是一种低成本的控制器．数学证明了该控制系统的稳定性, 仿真结果说明了这种理论的有效性． 关键词： 混沌控制 自适应 无模型 数据驱动     

基于惯导姿态信息的高鲁棒性星图识别算法

为提高组合导航条件下星图识别的速度和鲁棒性,提出了基于惯导姿态信息估计星敏感器光轴指向和观测瞬时导航星表的方法,将瞬时导航星表与"金字塔"星图识别算法结合,剔除了角距满足观测星对但位置远离光轴的导航星对,减少了识别时相应观测星的导航星候选结果,提高了识别的速度和鲁棒性.对光轴指向误差为10°的情况进行了仿真,结果表明:当星位置误差小于50"时算法可以识别只包含2颗导航星的星图,当星位置误差小于250"时算法的识别率接近90%;平均识别时间约为27 ms.仿真结果说明算法在星位置误差较大时具有优势.     

基于P向量与三角形内切圆的星图识别算法

为了减少导航星表的存储容量和提高星图识别的成功率,提出了一种将P向量与三角形内切圆相结合的快速全天自主星图识别算法.该算法在构造导航星表过程中,从天文星表中挑选出满足要求的导航星并对其编号,以构造的P向量值、导航三角形内切圆半径R及导航三角形的第三条边为特征量构造导航子星表;在识别过程中,找出一定误差门限内,满足P向量...