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。     

一种快速三角形星图识别算法

针对星敏感器产品中常用的三角形星图识别算法存在时间复杂度较大、星图识别时间长的不足,提出一种改进的快速三角形星图识别算法。该算法通过构建二维链表数组将三角形的星对角距及角距容差集合保存下来,避免了星对角距重复计算和重复查找过程;通过构建哈希表,改变星对角距匹配方式,减少星对角距匹配次数,使三角形星图识别的时间复杂度大幅降低。试验结果表明,在不同星点位置噪声扰动以及不同观测星上限取值条件下,改进后算法的星图识别时间与传统三角形星图识别时间相比减少了70%,对提高星敏感器姿态更新频率具有重要意义。     

带噪声模拟仿真星图的实现

本文对星敏感器的姿态参数进行仿真计算,实现了观测星的提取及星图模拟。根据二维高斯分布模型对星点进行灰度弥散;考虑了噪声等因素的影响,实时模拟星敏感器在轨状态下拍摄星空的真实星图。实验证明,通过仿真模拟在轨运行卫星所拍摄的星图,可以为星敏感器星点提取、星图识别、姿态解算等功能算法提供验证。     

星敏感器星图处理研究

星敏感器是一种通过观测恒星位置,直接提供运载体在惯性空间中三轴绝对姿态的光电仪器。星图处理是星敏感器的重要工作内容之一,关系到后续星图识别的正确进行。处理方法需要能够有效地降低噪声,抑制背景,并正确提取出图像中的恒星目标。从分析星敏感器实际获取的星图特性入手,提出了相对应的图像处理算法。最后,进行实际测星试验,验证了星图处理算法的正确性和有效性。     

CMOS有源像素传感器辐射损伤对星敏感器星图识别影响机理与识别算法

为分析恶劣空间辐射环境导致星敏感器性能退化、姿态测量精度降低的原因,深入研究了⁶⁰Co-γ射线辐射环境下互补金属氧化物半导体有源像素传感器(complementary metal oxide semiconductor active pixel sensor,CMOS APS)电离总剂量效应对星敏感器星图识别的影响机理.通过搭建外场观星试验系统,实际观测天顶和猎户座天区,经过星图数据采集、星点提取与星图识别等试验流程,获得⁶⁰Co-γ射线辐照后CMOS APS噪声对星图背景灰度均值、识别星点数量的影响机理,并提出一种寻找被辐射噪声湮没星点的识别算法.通过理论推导分别建立了CMOS APS暗电流噪声、暗信号非均匀性噪声和光响应非均匀性噪声与星点质心定位误差的定量关系.研究结果表明⁶⁰Co-γ射线辐照后星敏感器星图背景灰度均值增大、星点识别数量减少, CMOS APS辐照后噪声增大导致星点质心定位误差增大,从而影响星敏感器的姿态定位精度,该研究结果为高精度星敏感器的设计和抗辐射加固提供一定的理论依据.     

一种新的多三角形星图识别算法

针对星敏感器星图识别算法只能处理少数目恒星的问题,结合天文观测相机进行星图识别的具体要求,提出了一种适合天文观测相机的多三角形星图识别算法.首先,选用欧洲空间局2000年2月发布的第谷2天文星表作为原始导航星表;其次,采用交叠矩形法分天区后建立导航星数据库;最后,根据天文观测相机拍摄的实际星图建立了观测星数据库;并应用多三角形星图识别算法进行星图识别的验证,实验结果表明：针对天文观测相机多三角形星图识别算法是可行的,也是可靠的.     

基于多视场星敏感器的姿态确定方法

星敏感器是目前航天器姿态测量精度最高的器件,与传统的单视场星敏感器相比,多视场星敏感器可以实现三轴同样高精度的姿态测量,提高姿态测量精度。针对单视场星敏感器姿态确定问题,推导了以最小代价函数为指标的QUEST姿态确定算法。对于多视场星敏感器,通过坐标变换方法将多个视场的导航星矢量转换到同一视场中,再利用QUEST算法得到航天器姿态。最后仿真结果表明,坐标变换后进行姿态确定得到的姿态数据与单个视场所得的姿态数据相同,验证了方法的正确性。     

一种新的全天自主几何结构显图识别算法

V448.22 2004064482 一种新的全天自主几何结构星图识别算法=A novel allsky autonomous triangle-based star map recognition algorithm[刊,中]/郑胜(华中科技大学图像识别与人工智能研究所.湖北.武汉(430074)),吴伟仁…∥光电工程.—2004.31(3).—4-7 提出了一种新的星图识别算法,该算法根据星敏感器的观测精度,在识别前去除星三角形的观测误差,对无误差的星三角形进行编码,构造特征量。导航三角形的     

CCD星图模拟器的设计及验证

为了方便星图识别算法和星敏感器性能的测试,设计了一种CCD星图模拟器,开发了星图模拟软件。采用高分辨率显示设备及平行光管模拟无穷远处平行光,实现了高质量星图的模拟。通过高精度QUEST算法求解姿态,对模拟的星图进行了验证。计算了3颗以上恒星的偏航角、俯仰角和滚动角,对100幅模拟星图进行了统计分析,结果显示其定位精度已达98．1％。目前,该星图模拟器已成功用于实际项目,为后续的测试星图识别算法提供了良好的依据,并缩短了开发周期。     

小型化宽谱段星敏感器光学系统设计

星敏感器是航天飞行器实现姿态自主导航的关键测量设备,传统星敏感器由于体积与质量较大,难以满足微纳卫星的应用需求,光学系统是星敏感器小型化的核心及瓶颈技术。分析了实现全天恒星识别的星敏感器光学系统参数需求,完成一种基于全球面透镜的微小型宽谱段透射式光学系统设计,实现了光学系统焦距40 mm,视场角26.4°,相对孔径F/2.8,光谱范围为450 nm～1 000 nm,光学系统体积与质量大幅降低,可应用于微纳卫星星敏感器。     

基于Log-Polar变换的星图识别方法

基于Log-Polar变换提取特征模式,并将特征模式进行字符串编码,在KMP算法的基础上给出一种适合于星图识别的字符串匹配算法用以实现观测星和导航星的匹配识别。与栅格算法在相同实验条件下的比较表明:该方法对星点位置噪声和星等噪声具有更强的抗干扰能力,且具有更小的存储容量,但其识别速度还有待于进一步提高。     

适用于星敏感器的导航星表构造算法研究

导航星表的性能对于星敏感器姿态测量的实时性及精度至关重要。为了克服星等过滤算法的缺点,将支持向量机应用于导航星表的构造算法中。将基本星表中的恒星视为待分类的数据点,选取抽样视场中最亮的k颗星作为导航星,而非导航星的数量由抽样视场中恒星的密度决定。为了获得具有最大推广能力的抽样数据,采用了一种球面螺旋形算法生成抽样视场视轴指向,使用抽样数据构建最优导航星分类器,应用最优导航星分类器对基本星表中每一颗恒星进行分类判决。仿真结果表明,在满足8°×8°视场中至少出现3颗导航星的条件下,该算法生成的导航星表导航星总数约为星等过滤算法的33%,比传统支持向量机算法减少了7.8%,其标准差仅为星等过滤算法的21%,这表明本算法在导航星表容量及导航星分布均匀性方面大大优于星等过滤算法和传统支持向量机算法。     

16 mv精细导星星库构建与评价

精细导星星库是空间大口径望远镜开展导星过程的必要组成部分,是用来确定空间望远镜视轴绝对指向的关键依据。基础星表的挑选、导星星库的容量、划分方式和天区搜索速度对于实现精细导星功能和性能指标都极为重要。在视场约为0.08 deg2精度要求高的条件下,选用UCAC4星表作为基础星表,提出混合分区星等过滤算法进行导星筛选,为了实现星表的快速搜索,对导星星表的存取方式进行了详细分析,构建了一个由约400万颗10 mv~16 mv导星组成的精细导星星库,并进行星库均匀性和搜索速度分析。仿真结果表明,基于UCAC4星表构建的16 mv精细导星星库全局均匀性达到0.44,导星搜索时间0.05 s,视场中星数适中,能被高效识别的概率达到75.51%,可作为精细导星星图识别的基准,支撑未来大口径空间望远镜的观测。     

一种基于三角形几何结构的星图识别算法

提出了一种新的以星三角形为基本识别单元的几何结构星图识别算法。通过对观测误差的预处理,将该算法星三角形的匹配过程转换为一个没有误差的三角形识别问题。引入一个能部分描述三角形结构的特征量,将导航三角形的识别所需的特征匹配数量降低,而多三角形的组合有效地提高了正确识别率。仿真实验表明,该算法所需导航星库容量小,识别效率高,误识率低,实时性和鲁棒性优于传统的三角形星图识别算法。     

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。     

基于BP神经网络的小样本星图识别方法

为解决星敏感器的星图识别算法高实时性和鲁棒性,采用了BP神经网络;根据飞行轨迹精简了导航星及对应的模式,即一个视场中的一幅星图对应一个惟一的导航模式。采用二维Voronoi图计算向平面上最大空圆,构造了完备的圆视场集合;经过反复比较,选择以恒星为顶点能构造包含视场中所有星的凸多边形的导航模式,以其角距和顶角作为识别向量,具有平移和旋转不变性,并以该模式为BP神经网络的训练样本。仿真试验表明：该方法的识别成功率达100%,识别时间小于20ms。     

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。     

一种改进的全天自主三角形星图识别算法

三角形算法是一种当前使用最为广泛的星图识别算法 ,但作为其识别基元的三角形的特征维数比较低 ,容易出现冗余匹配或误匹配 ,因而对测量误差比较敏感。针对这一缺点 ,从导航星的选取、星座数据库的构造和算法的实现三方面着手对传统三角形算法进行改进 ,提出了新的导航星自动选取方法和导航星座数据库构造方法 ,并在此基础上实现了改进三角形算法 ,其数据库容量和实时性都略优于传统三角形算法 ,且识别成功率接近多边形算法