本文選題：大視場(chǎng)小口徑星敏感器 + 標(biāo)定��； 參考：《中國(guó)科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所)》2015年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代衛(wèi)星趨向于小型輕量化發(fā)展,成本降低,功能密集,逐漸成為空間系統(tǒng)的重要組成部分。星敏感器是實(shí)現(xiàn)小衛(wèi)星自主姿態(tài)測(cè)量的核心部件,具有自主性好、精度高、工作可靠等特點(diǎn),具有廣闊應(yīng)用前景。為適應(yīng)小衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展要求,星敏感器逐漸向大視場(chǎng)小口徑,快速可靠方向發(fā)展,但是大視場(chǎng)小口徑星敏測(cè)量算法仍然存在著許多技術(shù)難點(diǎn),深入研究大視場(chǎng)小口徑星敏測(cè)量技術(shù)具有重要意義。結(jié)合實(shí)際系統(tǒng)需求,本課題研究的具體工作包括:星圖預(yù)處理、大視場(chǎng)星敏感器標(biāo)定、星圖識(shí)別和姿態(tài)測(cè)量以及空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。解決的重點(diǎn)和難點(diǎn)為大視場(chǎng)星敏感器高精度標(biāo)定和星圖識(shí)別算法優(yōu)化。星圖預(yù)處理包括星圖濾波去噪和星點(diǎn)目標(biāo)提取定位。統(tǒng)計(jì)分析星圖噪聲特點(diǎn)后比較常用濾波算法效果,選擇數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開(kāi)操作對(duì)星圖進(jìn)行去噪處理。對(duì)比連通域標(biāo)記算法和交叉投影算法進(jìn)行星點(diǎn)提取的效率,選擇灰度投影算法進(jìn)行星點(diǎn)提取并采用傳統(tǒng)質(zhì)心法定位星點(diǎn)質(zhì)心。大視場(chǎng)星敏感器標(biāo)定是星敏感器高精度測(cè)量的重要保障。針對(duì)常用標(biāo)定方法,比如畸變模型法和直接映射法的缺點(diǎn),提出遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行大視場(chǎng)星敏感器標(biāo)定,并建立標(biāo)定系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明有效提高大視場(chǎng)星敏感器測(cè)角精度。歸納總結(jié)現(xiàn)有的星圖識(shí)別算法,在星角距三角形算法基礎(chǔ)上提出改進(jìn)的全天星圖識(shí)別算法。以?xún)蓚�(gè)共邊的星角距三角形作為星圖識(shí)別的基本匹配元素,減少匹配恒星冗余和虛假恒星干擾;并以k-d樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織導(dǎo)航特征數(shù)據(jù)庫(kù),進(jìn)一步提高匹配速率。實(shí)驗(yàn)證明該算法具有良好的性能。本課題提出使用大視場(chǎng)小口徑星敏感器進(jìn)行空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。利用大視場(chǎng)星敏感器提供的觀測(cè)窗口,分析空間目標(biāo)檢測(cè)的可行性,并利用空間目標(biāo)和恒星運(yùn)動(dòng)特性的差異進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),實(shí)驗(yàn)證明該算法能檢測(cè)多個(gè)空間目標(biāo),并且有較強(qiáng)的魯棒性。
[Abstract]:Modern satellites tend to be small and lightweight, with low cost and dense functions, which gradually become an important part of space system. Star sensor is the core component of autonomous attitude measurement for small satellites. It has the characteristics of good autonomy, high accuracy and reliable operation. It has a broad application prospect. In order to meet the requirements of the development of small satellite technology, the star sensor is gradually developing towards the direction of large field of view and small aperture, which is fast and reliable. However, there are still many technical difficulties in the algorithm of large field of view and small aperture satellite sensitivity measurement. It is of great significance to study the large field of view and small aperture satellite sensing measurement technology. According to the actual system requirements, the research work includes star map preprocessing, large field of view star sensor calibration, star map recognition and attitude measurement, and space moving target detection. The key points and difficulties are high precision calibration and star map recognition algorithm optimization. Star map preprocessing includes map filtering denoising and star target extraction and localization. After analyzing the characteristics of star map noise, the effect of common filtering algorithm is compared, and the star map is de-noised by selecting mathematical morphology open operation. Comparing the efficiency of the connected domain labeling algorithm and the cross projection algorithm for star extraction, the gray projection algorithm is selected to extract the stars and the traditional centroid method is used to locate the star centroid. Calibration of large-field star sensor is an important guarantee for high-precision measurement of star sensor. Aiming at the shortcomings of common calibration methods, such as distortion model method and direct mapping method, genetic algorithm is proposed to optimize BP neural network algorithm for calibration of large field of view star sensor, and calibration system is established to carry out experiments. The experimental results show that the precision of angle measurement of large field of view star sensor is improved effectively. The existing star map recognition algorithms are summarized and an improved all sky star map recognition algorithm is proposed based on the star distance triangle algorithm. Two star angular distance triangles are used as the basic matching elements in star map recognition to reduce the redundant and false star interference and to organize the navigation feature database with k-d tree data structure to further improve the matching rate. Experiments show that the algorithm has good performance. In this paper, a large-field and small-aperture star sensor is used to detect moving objects in space. The feasibility of space target detection is analyzed by using the observation window provided by the large field of view star sensor, and the difference between space target and star motion characteristics is used to detect the target. The experimental results show that the algorithm can detect multiple space targets. And it has strong robustness.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：V448.2

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本文編號(hào)：1890459