本文關(guān)鍵詞：星敏感器快速星圖識(shí)別算法研究

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【摘要】：星敏感器是一種以恒星為參照物的高精度姿態(tài)測(cè)量設(shè)備,具有自主性好、抗干擾能力強(qiáng)、姿態(tài)測(cè)量精度高、測(cè)量誤差不隨時(shí)間漂移的特點(diǎn)。星敏感器星圖識(shí)別技術(shù)是星敏感器的關(guān)鍵技術(shù)之一,直接決定著星敏感器姿態(tài)輸出速率和姿態(tài)輸出成功率。本文以星敏感器星圖識(shí)別為切入點(diǎn),研究在保證星敏感器姿態(tài)輸出成功率的情況下,如何通過(guò)快速星圖識(shí)別提高星敏感器姿態(tài)更新速率,完成的主要工作包括:1.以歷元J2000.0下的史密松天文臺(tái)星表(SAO)為數(shù)據(jù)來(lái)源,完成了導(dǎo)航星表的創(chuàng)建。首先基于星等閾值對(duì)SAO星表中的25萬(wàn)顆導(dǎo)航星進(jìn)行篩選,對(duì)篩選后剩余的五千多顆恒星采用歷元轉(zhuǎn)換方法完成了恒星視位置轉(zhuǎn)換。其次,在導(dǎo)航星篩選方面文中提出了一種基于導(dǎo)航星對(duì)篩選的方法,保證了各個(gè)視場(chǎng)中導(dǎo)航星對(duì)的數(shù)量準(zhǔn)均勻化。最后,利用K向量存儲(chǔ)的方法在把導(dǎo)航星對(duì)存儲(chǔ)在導(dǎo)航星庫(kù)中,提高了信息檢索效率。2.分析了恒星坐標(biāo)由天球坐標(biāo)系到像平面坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,透視投影變換和非線性成像模型,通過(guò)星等到灰度的轉(zhuǎn)換生成模擬星圖,編程實(shí)現(xiàn)了星圖模擬軟件,為后續(xù)算法的仿真試驗(yàn)創(chuàng)造了必要的軟件測(cè)試環(huán)境。3.針對(duì)星敏感器全天球星圖識(shí)別,對(duì)現(xiàn)有的三角形星圖識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn),提出了一種改進(jìn)后的三角形星圖識(shí)別方法。算法以存儲(chǔ)導(dǎo)航星對(duì)角距代替存儲(chǔ)導(dǎo)航星三角形的特征信息,以角距識(shí)別代替三角形識(shí)別,并通過(guò)增加一顆檢驗(yàn)星消除觀測(cè)三角形的冗余匹配。算法在一定程度上解決位置誤差、星等誤差和偽星干擾等問(wèn)題,具有較快的識(shí)別速度和較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。4.針對(duì)有先驗(yàn)信息的局部天區(qū)星圖識(shí)別,提出了一種基于QTM導(dǎo)航星庫(kù)劃分的局部天區(qū)星圖識(shí)別方法。算法利用球面四元三角法對(duì)全天球?qū)Ш叫菐?kù)進(jìn)行劃分和編碼,利用上一時(shí)刻的視軸方向,角距匹配搜索范圍是全天球星圖識(shí)別算法的1/50,大大縮短了星圖識(shí)別的時(shí)間。5.針對(duì)跟蹤模式星圖識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于星間角距匹配的跟蹤模式星圖識(shí)別方法。算法通過(guò)在內(nèi)存中維護(hù)一個(gè)小的實(shí)時(shí)星庫(kù),把星圖匹配的范圍進(jìn)一步縮小,從而進(jìn)一步的提高了跟蹤模式下的星圖識(shí)別效率。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,算法的識(shí)別速率比局部天區(qū)星圖識(shí)別方法更快,而且算法具備在加大角速度機(jī)動(dòng)條件下的穩(wěn)定跟蹤能力�？傮w來(lái)說(shuō),本文按照不同任務(wù)階段的不同需求,分別對(duì)星敏感器的全天球星圖識(shí)別、局部天區(qū)星圖識(shí)別和跟蹤模式星圖識(shí)別進(jìn)行了研究,并對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行改進(jìn)或重新設(shè)計(jì),達(dá)到了提高星敏感器星圖識(shí)別速率的目的。
【關(guān)鍵詞】：星敏感器 星圖識(shí)別 導(dǎo)航星庫(kù) QTM 星跟蹤
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)航天科技集團(tuán)公司第一研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V448.22;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 星敏感器國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-16
• 1.1.1 星敏感器的發(fā)展歷程10-12
• 1.1.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.1.3 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2 星圖識(shí)別算法發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容17-19
• 2 星敏感器工作原理19-42
• 2.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換及星圖模擬20-30
• 2.1.1 坐標(biāo)系定義20-23
• 2.1.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換23-26
• 2.1.3 星圖模擬26-30
• 2.2 星圖預(yù)處理30-36
• 2.2.1 閾值分割30-31
• 2.2.2 星點(diǎn)粗提取31-32
• 2.2.3 星點(diǎn)亞像元定位32-34
• 2.2.4 星點(diǎn)定位誤差分析34-36
• 2.3 姿態(tài)解算36-41
• 2.3.1 Wahba問(wèn)題36-37
• 2.3.2 QUEST方法37-40
• 2.3.3 QUEST算法步驟40
• 2.3.4 QUEST算法仿真40-41
• 2.4 本章總結(jié)41-42
• 3 全天球星圖識(shí)別42-71
• 3.1 全天球?qū)Ш叫菐?kù)的制備42-50
• 3.1.1 星表43
• 3.1.2 導(dǎo)航星選取原則43-44
• 3.1.3 雙星處理44-45
• 3.1.4 歷元轉(zhuǎn)換45-50
• 3.1.5 導(dǎo)航星庫(kù)生成50
• 3.2 傳統(tǒng)的三角形星圖識(shí)別方法50-54
• 3.2.1 星圖識(shí)別方法概述50-52
• 3.2.2 傳統(tǒng)的三角形星圖識(shí)別算法52-54
• 3.2.3 三角形星圖識(shí)別算法的問(wèn)題54
• 3.3 改進(jìn)的三角形星圖識(shí)別方法54-56
• 3.3.1 星對(duì)的生成、篩選和存儲(chǔ)54-55
• 3.3.2 選取觀測(cè)三角形和檢驗(yàn)星55
• 3.3.3 三角形匹配55-56
• 3.3.4 消除冗余匹配56
• 3.4 仿真試驗(yàn)56-66
• 3.4.1 導(dǎo)航星庫(kù)制備56-61
• 3.4.2 隨機(jī)視場(chǎng)星圖識(shí)別分析61-63
• 3.4.3 識(shí)別性能分析63-66
• 3.5 對(duì)實(shí)拍星圖的識(shí)別分析66-69
• 3.6 本章總結(jié)69-71
• 4 局部天區(qū)星圖識(shí)別71-87
• 4.1 常用的分區(qū)方法71-72
• 4.2 QTM分區(qū)方法72-83
• 4.2.1 天球剖分方法72-74
• 4.2.2 利用QTM對(duì)天球進(jìn)行編碼74-75
• 4.2.3 QTM地址碼與赤經(jīng)赤緯的相互轉(zhuǎn)換75-81
• 4.2.4 基于QTM編碼的鄰近檢索81-83
• 4.3 基于QTM劃分的導(dǎo)航星庫(kù)在星圖識(shí)別中的應(yīng)用與分析83-86
• 4.4 本章總結(jié)86-87
• 5 跟蹤模式星圖識(shí)別87-94
• 5.1 常用的星跟蹤算法87
• 5.2 基于幀間角距匹配的星跟蹤識(shí)別原理87-88
• 5.3 跟蹤模式星圖識(shí)別88-91
• 5.3.1 實(shí)時(shí)跟蹤星庫(kù)的組織結(jié)構(gòu)及其建立維護(hù)88-90
• 5.3.2 跟蹤模式星圖識(shí)別90-91
• 5.3.3 基于幀間角距匹配的算法步驟91
• 5.4 仿真試驗(yàn)91-93
• 5.5 本章總結(jié)93-94
• 6 總結(jié)與展望94-96
• 6.1 論文工作總結(jié)94
• 6.2 后續(xù)工作展望94-96
• 參考文獻(xiàn)96-99
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況99-100
• 致謝100

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 朱長(zhǎng)征;居永忠;杜曉輝;;導(dǎo)航星庫(kù)制定方法研究[J];宇航學(xué)報(bào);2010年05期

2 李德良;阮錦;;一種適用于星敏感器的星點(diǎn)提取方法[J];激光與紅外;2009年12期

3 江潔;李霄;張廣軍;魏新國(guó);;一種星敏感器中快速星跟蹤方法[J];宇航學(xué)報(bào);2006年05期

4 趙學(xué)勝,陳軍;QTM地址碼與經(jīng)緯度坐標(biāo)的快速轉(zhuǎn)換算法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2003年03期

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本文編號(hào)：741908