星敏感器恒星成像模型迭代估计方法

针对现有描述星点能量分布的高斯模型的局限性,基于恒星辐射特性和星敏感器的成像特性,提出了改进的偏正态分布恒星成像模型,并确定其关键参数向量.根据星敏感器对恒星成像为平稳随机过程的特点,设计了Kalman滤波器迭代估计星点像斑特征,提取四个星点像斑特征量,建立状态空间,得到特征量在最小二乘意义下的最优估计值,以此作为参考基准,利用查表法实现星点成像模型参数寻优求解.地面观星实验结果表明,基于Kalman滤波可以快速有效地对实测星点像斑特征量进行估计,相对于高斯模型,改进的偏高斯模型对星点像斑能量分布的仿真精度更高.     

剪切波变换在星点提取中的应用

为了实现高精度和高准确性的星图识别和姿态确定,本文对星点提取算法进行了研究,将剪切波变换应用到星点提取技术中。首先,通过利用剪切波变换对星图进行分解,得到不同尺度、不同方向的系数;然后,对剪切系数进行阈值处理并重构得到去噪后的星图,再对重构星图进行顶帽变换和自适应阈值处理,完成星图滤波;最后,通过质心误差补偿法提取星点的坐标,有效地完成星点提取。实验结果表明,采用剪切波变换的星图滤波对噪声去除非常有效;质心误差补偿法的误差在0.003左右,明显优于传统的质心法,基本满足星敏感器的精度高和抗干扰能力强等要求。     

基于背景自适应预测的星点提取算法

在分析星图中的星点目标和背景特性的基础上,提出了一种基于背景自适应预测的星点提取算法。为准确预测背景并兼顾算法的速度,只在背景边缘处使用区域最大值背景预测法,其余部分直接使用固定权值进行预测。分割残差星图,提取各星点的目标区域,阈值采用自适应的取值方式。利用质心算法求取各星点目标的精确位置。实验结果表明,基于背景自适应预测的星点提取算法性能优于现有的星点提取算法,是一种有效的星点提取算法,可以降低大量由于强边缘而引起的虚警,能够更准确地预测背景。     

基于星点像重采样的星敏感器高精度质心算法

传统的质心算法面临着光学像差和随机噪声对质心位置提取精度影响很难减小的问题。为了解决这一问题,对星敏感器所成星点像进行分析,结合星敏感器光学系统的调制传递函数和图像传感器像素频率响应特性,提出了一种基于星点像重采样的星敏感器质心定位算法。根据夫琅禾费衍射理论计算出离焦光学系统的点扩展函数,并对重采样质心算法的系统误差分布进行仿真,结果显示,该算法在不同像差条件下的系统误差均方根都小于0.01 pixel。用星敏感器产品进行了质心提取系统误差测量实验,重采样质心算法的系统误差为0.008 pixel,相比传统正弦曲线补偿方法的精度提高了66%。仿真和实验结果表明:基于星点像重采样的质心算法精度高,受光学系统像差的影响小,是提高星敏感器测量精度的一种有效方法。     

基于区域滤波的模糊星图复原方法

当星敏感器在动态条件下工作时,在成像的过程中星点会因能量的分散而出现运动模糊现象,导致图像的信噪比降低,星点的模糊区域很难被提取,从而降低了星点质心的定位精度,严重影响星敏感器的姿态测量精度。为此,文中提出了一种基于区域滤波的模糊星图复原方法,在有效提高图像信噪比的同时可提高星点质心的定位精度。首先,根据星敏感器的工作特性,建立了不同工作条件下星点质心的运动模型。然后,根据运动模型确定星点质心的运动轨迹,进而提取星点的模糊区域,再利用图像处理算法对模糊区域内外的图像分别进行预处理。最后,利用图像复原算法对模糊星图进行复原。实验结果表明:在2(°)/s的动态条件下,区域滤波算法能够有效提高模糊星图的信噪比,并且复原图像中星点质心的定位误差不超过0. 1 pixel,可以满足星敏感器对高质心定位精度的要求。     

船用星敏感器星点质心精确提取方法

从星空图像中提取星点质心是星敏感器工作的重要基础,针对船用星敏感器所获取的星空图像噪声情况复杂的特点,提出一种基于重心法的星点质心精确提取方法。通过块扫描的阈值分割和星象连续性的噪点剔除,引入灰度信息参考的星象提取以及重心法质心坐标计算等步骤,从星空图像中提取星点质心。对于30幅海上实拍星图实验,该方法能够100%提取出至少10颗星点,质心坐标提取精度达到1/20像素,并且可以实现对视频图像的实时处理,满足船用星敏感器的应用需求。     

星模拟器星点能量中心修正方法的研究

对星模光学系统中各种像差对几何中心位置的影响及像差对显示星点能量中心位置造成的偏差进行了分析与综合评估.分析结果表明,视场位置越大的星点产生的像点能量越不均匀,重心偏移越明显,系统中慧差和畸变对于星点能量中心影响较大.根据球面镜组成的共轴光学系统性质可知,能量中心的偏移发生在星点所在极半径方向上,因此提出了一种基于极坐标的星点位置修正方法,只需在星点所在方向对极半径进行修正.该方法简化了基于二维坐标轴分区修正的过程,减少了数据计算量.利用极坐标修正方法对星模拟器修正前后的单星位置误差进行了测试,实验结果表明极坐标修正过程较以往修正方法简单快捷,且修正结果更加准确.     

自适应加权质心算法在高精度星点定位中的应用

为实现空间飞行器在高目标星等、像移和光学系统像差等因素影响下的高精度星点定位,提出了一种自适应加权质心细分定位算法。基于最大似然估计推导、建立数学模型并进行仿真实验。结果表明,与质心法、加权质心法及高斯拟合法等传统星点定位算法相比,提出的算法定位精度提高了50%以上,且具有良好的收敛速度,经过5次迭代后,质心定位误差相对较稳定,可以满足实际应用中对实时性的要求。     

大气湍流环境下光斑中心定位算法研究

以提高通信链路的稳定性为目标,针对传统算法如形心法、质心法等在大气激光通信中定位稳定性较差的问题,提出了一种滑动加权质心定位算法.改进了自适应阈值分割方法,提高光斑定位的精度;对光斑进行去背景噪声处理和中心噪声补偿,最大程度保留光斑有效灰度范围;通过非线性权重质心定位算法进行粗定位,加入滑动补偿机制后实现光斑中心的精定...     

像差对星敏感器星点定位精度的影响

光学系统星点定位精度是表征星敏感器性能的一个重要指标,像差对该精度有一定影响。分析光学系统像差对星点定位精度的影响,在计算典型中等精度星敏感器光学系统星点定位误差的基础上,提出用实际测得的星点光斑能量质心位置计算理想位置的误差补偿新方法。计算结果表明:像差对高精度(如角秒级)星敏感器姿态测量精度的影响不可忽略;采用星点定位误差补偿后,星敏感器三轴姿态测量误差RMS值分别为0.38″,0.38″,5.77″,仅为原来的1/17。     

基于SOPC和FPGA的星敏感器检测算法设计与实现

星点检测用于星图中星点质心坐标的提取,是星敏感器处理算法的重要组成部分。星点检测的准确度、精度以及处理速度对星敏感器整机性能具有重要影响。目前,成熟的星点检测方案是采用DSP+FPGA进行图像处理,通过高斯曲面拟合、平方质心法等方法提取质心坐标。提出了一种基于SOPC技术和FPGA图像处理实现星点检测的可行方案,详细介绍了关键算法设计及实现细节。在减小电路尺寸的同时,该方案极大提升了处理速度,实际应用中1 024×1024分辨率星图可达到14Hz帧率,这对于提高星敏感器实时性、丰富星点检测的实现方法具有重要意义。     

星敏感器技术研究现状及发展趋势

本文综述了星敏感器技术的研究现状和未来发展趋势。首先,总结了国内外星载星敏感器的发展历程。接着,根据星敏感器工作原理,分析讨论了星点质心定位算法、星图识别算法和姿态解算算法等星敏感器关键技术的发展现状。通过讨论星点质心定位精度对星敏感器测量精度影响,分析了星点质心定位算法以及对应误差补偿的研究现状;基于星座特征、字符模式和智能行为,介绍了星图识别算法并进行了对比分析;根据确定姿态解算算法和动态姿态解算算法分析了姿态解算算法的研究现状。最后,对星敏感器的未来发展进行了展望,讨论了航空机载星敏感器、微小型星敏感器和甚高精度星敏感器的发展趋势以及未来重点研究内容。     

一种基于自适应滤波的高动态星敏感器在轨校正方法

为了提高高动态环境下星敏感器的质心提取精度,提出了一种基于自适应滤波的在轨校正方法.该方法能够适应角速度变化的星敏感器,自适应的调整校正矩阵.使用提出的基于时空相关性的噪声估计滤波器跟随星点窗口实时更新校正矩阵,对星点准确校正.与传统地面校正方法相比,本文方法不仅减少了成本,且实时更新校正矩阵,校正更加可靠.通过实验验...     

基于时域约束的卷帘曝光星敏感器星点校正方法

针对卷帘曝光模式星敏感器动态星点成像形状畸变和成像位置误差导致的导航星点定位精度降低、测姿误差增大的问题,提出了一种基于时域约束的导航星点校正方法.基于卷帘曝光的时间异步性特点,结合基于卡尔曼滤波的导航星点位置和帧间速度最优估计,将时域中不同时刻的导航星点校正到相同时刻,从而有效地解决星点畸变与位置偏移问题.展开了不同...     

星点图像超精度亚像元细分定位算法的研究

在CCD星敏感器中,星点图像质心定位的准确性影响星图识别的正确性,也决定了星敏感器测量的有效性。质心法是星点质心亚像元定位的传统方法,然而,它存在系统误差和随机误差。分析了误差产生的原因。在传统质心法的基础上提出了采用二元线性插值和自适应质心窗来改善信噪比,并对误差进行校正,实验证明了它比传统的质心法有更高的精度。     

双路视频同步采集与实时处理技术

利用CCD的外同步工作特性,结合图像采集通道软件切换、多线程、事件驱动和图像压缩显示等技术,实现了双路视频的同步采集和实时显示与处理。在目标提取算法中,先采用带阻滤波隔离干扰,再采用自动阈值分割区分星点目标与背景,通过聚类分析剔除虚假目标干扰后,采用质心算法计算星点目标的质心坐标。经实验验证,该技术在单PC104的硬件基础上,既能稳定提取双路视频的星点目标,又成功满足了系统对双路视频同步采集、实时处理与显示的要求。     

基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法

提出了一种基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器(APS)星图去噪方法。该方法利用短时静态背景噪声与随机噪声阈值构建动态序列噪声模板,实现了对APS星图数据的去噪处理。以ZY-3卫星的APS原始星图作为实验数据进行研究,结果表明所提方法能很好地剔除条带和边缘噪声。与传统去噪处理方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约12.98″;与全局阈值分割法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约2.16″;与静态背景噪声方法相比,所提方法的星图质心提取精度提升了约9.64″。这充分表明所提方法可有效提升APS恒星质心定位精度,适用于事后姿态处理。     

基于小波变换及多尺度分析的星点检测方法

为提高从包含复杂天空背景的红外图像中检测出星点目标的能力,提出了一种基于小波变换及多尺度分析的星点检测算法。在对图像进行小波变换的基础上,利用多尺度分析方法,确定图像自适应阈值,实现图像小波域的去噪,达到星点目标检测的目的。实验表明,该方法能有效地检测出红外图像中的星点目标,检测能力较普通背景预测方法提高近40%。     

迭代加权质心法机理及多星定位误差特性研究

提高星敏感器星点定位精度是高精度星敏感器关键技术之一。常规质心法和高斯拟合法定位最小均方误差在0.1 pixel左右,难以满足未来高精度定位需求。在自适应光学领域,为研究Shack-Hartmann传感器波前定位而提出的迭代加权质心算法(IWCOG),其定位误差优于前两种算法,但目前该算法的定位机理及多星定位误差特性未知。从Meanshift理论角度推出该算法定位机制,证明算法的收敛性;每个仿真采用蒙特卡罗方法随机生成10000个星点样本,通过分析星点参数、信噪比与定位误差的关系研究IWCOG算法在星敏感器多星定位的特点。模拟结果显示,在信噪比R=40下,IWCOG法星点提取误差低于0.02 pixel的样本占44%,低于0.04 pixel的占72%,远高于质心法的0.8%和1.9%,基本满足甚高精度星敏感器的定位要求。     

基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法

针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。