發(fā)布時(shí)間：2020-12-11 06:08

　　天基復(fù)合軸目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)是目前實(shí)現(xiàn)高精度目標(biāo)跟蹤的重要手段。使用復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)搭配合適的目標(biāo)跟蹤算法可以在空間碎片清除等領(lǐng)域有良好應(yīng)用。目前現(xiàn)有算法多基于視頻流目標(biāo)跟蹤,不能較好地適應(yīng)于天基系統(tǒng)運(yùn)算環(huán)境和需求。本文以空間目標(biāo)復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤算法為研究對(duì)象,研究在不同工作環(huán)境和目標(biāo)要求下的跟蹤算法。論文主要內(nèi)容包括,分析天基復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)對(duì)跟蹤算法的需求以及相關(guān)算法設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)誤差機(jī)理和天基成像系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)和噪聲成像分析提出天基復(fù)合軸目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的普遍算法需求。根據(jù)算法需求以及實(shí)際情況分別研究了深空背景面源目標(biāo)、地球背景點(diǎn)源目標(biāo)以及地球背景面源目標(biāo)三種情況下的跟蹤算法,并對(duì)算法進(jìn)行了相關(guān)驗(yàn)證。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有:1)研究了天基系統(tǒng)對(duì)深空背景目標(biāo)跟蹤算法,提出了基于Kalman濾波、SURF算法以及互相關(guān)算法相結(jié)合的方法,可解決目標(biāo)平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)、目標(biāo)模糊以及隨距離圖像縮放等問(wèn)題。算法使用Kalman濾波作為預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),SURF算法作為矯正環(huán)節(jié),互相關(guān)算法作為跟蹤環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)亞像素精度、高速度的跟蹤,通過(guò)使用SURF算法特征點(diǎn)的主方向以及特征層數(shù)矯正模板配合Kalman濾波提升... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所)上海市

【文章頁(yè)數(shù)】：141 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

地球環(huán)繞物體示意圖

第 1 章 緒論1.2 復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)研究現(xiàn)狀復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)是目前實(shí)現(xiàn)高精度、高帶寬目標(biāo)跟蹤的主要實(shí)現(xiàn)方式，對(duì)于天基復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)的研究目前多基于光通信為基礎(chǔ)。1.2.1 信標(biāo)光跟蹤復(fù)合軸系統(tǒng)信標(biāo)光跟蹤復(fù)合軸系統(tǒng)使用信標(biāo)光作為跟蹤依據(jù)，確定兩個(gè)終端批次的位置實(shí)現(xiàn)高精度指向，屬于將復(fù)合軸跟蹤系統(tǒng)用于主動(dòng)式的合作目標(biāo)的跟蹤。其跟蹤目標(biāo)為點(diǎn)目標(biāo)。1.2.1.1 SILEX 計(jì)劃

圖 1.3 OICETS 實(shí)驗(yàn)示意圖Figure 1.3 In-orbit experiment and operation system.如圖 1.4 所示為 LUCE 的示意圖。LUCE 使用 847nm 波長(zhǎng)通信光，主徑為 260mm。與 ARTEMIS 的跟蹤實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn) 3σ 誤差為 300μrad。(a) (b)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]空間碎片快速精密軌道確定與預(yù)報(bào)若干關(guān)鍵問(wèn)題研究[D]. 李彬.武漢大學(xué) 2017
[3]空間目標(biāo)天基光學(xué)觀測(cè)系統(tǒng)建模與探測(cè)能力分析[D]. 藍(lán)朝楨.解放軍信息工程大學(xué) 2009

碩士論文
[1]空間捕獲機(jī)構(gòu)在軌溫度場(chǎng)數(shù)值仿真分析[D]. 張葉誠(chéng).北京交通大學(xué) 2018
[2]空間光通信信標(biāo)光預(yù)測(cè)跟蹤算法研究[D]. 張志平.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]星地光通信中的信標(biāo)成像光斑定位算法研究[D]. 張麗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于SURF和KAZE的圖像配準(zhǔn)算法研究[D]. 胡夢(mèng)云.江西理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2910030