本文關(guān)鍵詞：深空探測(cè)任務(wù)中小行星導(dǎo)航與建模關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：深空探測(cè)是人類探索外太空,認(rèn)知宇宙,近距離觀測(cè)天體的重要途徑。深空探測(cè)器從發(fā)射到逐漸接近目標(biāo),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)天體的交會(huì)飛掠、撞擊或著陸探測(cè),需要完成遠(yuǎn)距離、長(zhǎng)時(shí)間的航天飛行。由于各個(gè)飛行階段的空間環(huán)境、觀測(cè)條件、運(yùn)行軌跡不同,環(huán)境未知因素多且復(fù)雜,航天器的自主生存能力,即地面不參與導(dǎo)航的情況下自主完成軌道確定和控制、姿態(tài)定位及目標(biāo)跟蹤等任務(wù)的能力,逐漸成為深空探測(cè)航天飛行任務(wù)中探測(cè)器不可或缺的條件。在深空探測(cè)巡航段,光學(xué)自主導(dǎo)航一般都以小行星作為導(dǎo)航信標(biāo)星,而導(dǎo)航信標(biāo)星的篩選將直接影響導(dǎo)航的精度。在接近交會(huì)段,將目標(biāo)天體作為導(dǎo)航觀測(cè)量,目標(biāo)天體的質(zhì)心提取精度會(huì)影響接近段任務(wù)的執(zhí)行精度。深空探測(cè)的目標(biāo)是行星,小行星,或者彗星等,探測(cè)的形式包括飛掠成像,撞擊,采樣等,利用這些觀測(cè)數(shù)據(jù)可以完成對(duì)深空天體的深入研究。針對(duì)以上問題,本文從深空探測(cè)光學(xué)自主導(dǎo)航涉及到的關(guān)鍵技術(shù)著手,主要進(jìn)行以下三方面的工作:(1)自主光學(xué)導(dǎo)航巡航段導(dǎo)航信標(biāo)星選取方法研究。為了提高導(dǎo)航精度,需要優(yōu)化選取導(dǎo)航信標(biāo)星�；谛⌒行呛Y選的一般準(zhǔn)則,以火星為目標(biāo),結(jié)合火星探測(cè)軌道的設(shè)計(jì),給出了絕對(duì)星等、小行星與太陽距離、太陽相角、探測(cè)器與小行星距離和視線夾角等可量化的選取最優(yōu)小行星組合的準(zhǔn)則。用這些準(zhǔn)則對(duì)小行星進(jìn)行在軌二次篩選,得到最優(yōu)導(dǎo)航信標(biāo)星組合。最后進(jìn)行了數(shù)學(xué)仿真,仿真結(jié)果表明,在軌二次篩選方法選出的導(dǎo)航信標(biāo)星,導(dǎo)航精度更高。(2)小行星探測(cè)接近段光學(xué)自主導(dǎo)航觀測(cè)量的提取方法研究。用光線追蹤系統(tǒng)生成目標(biāo)天體圖像,對(duì)圖像加入一定強(qiáng)度的高斯白噪聲,模擬深空探測(cè)接近段星圖的生成過程。對(duì)圖像去噪、閾值分割后,采用帶閾值的質(zhì)心提取算法和帶閾值平方加權(quán)質(zhì)心算法提取目標(biāo)質(zhì)心,與真實(shí)的質(zhì)心位置進(jìn)行比較,得出閾值平方加權(quán)質(zhì)心算法具有更高的精度。(3)在探測(cè)器對(duì)目標(biāo)天體飛掠段利用光學(xué)圖像對(duì)目標(biāo)天體表面特性分析方法研究。基于嫦娥二號(hào)接近飛掠小行星4179過程中拍攝到的高分辨率可見光圖像,細(xì)化了雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)在光線追蹤系統(tǒng)中的旋轉(zhuǎn)角度,改變了小行星可見光圖像反演光照方向的取值區(qū)域,重新優(yōu)化了融合實(shí)驗(yàn),明確了求取最佳融合模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),最終以圖像特征,深度值之差和點(diǎn)集偏差的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算得到最佳融合模型時(shí)的參數(shù),取得了良好的模型融合效果。
【關(guān)鍵詞】：深空探測(cè)光學(xué)自主導(dǎo)航 信標(biāo)星篩選 質(zhì)心檢測(cè) 4179 多數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V448.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9-10
• 1.2 課題相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀及分析10-14
• 1.2.1 深空探測(cè)光學(xué)自主導(dǎo)航方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 光學(xué)自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)12-13
• 1.2.3 自主導(dǎo)航在小目標(biāo)探測(cè)中的應(yīng)用概述13-14
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 巡航段信標(biāo)星篩選技術(shù)15-23
• 2.1 引言15
• 2.2 導(dǎo)航信標(biāo)星的選取與規(guī)劃15-20
• 2.2.1 信標(biāo)小行星篩選準(zhǔn)則16-18
• 2.2.2 篩選步驟18
• 2.2.3 在軌二次篩選最優(yōu)小行星組合方法18-20
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 小行星探測(cè)接近段自主導(dǎo)航觀測(cè)量提取仿真23-36
• 3.1 引言23
• 3.2 接近段星圖模擬23-27
• 3.2.1 成像參數(shù)獲取24
• 3.2.2 目標(biāo)天體光學(xué)圖像模擬24-26
• 3.2.3 噪聲添加26-27
• 3.3 目標(biāo)天體質(zhì)心提取27-35
• 3.3.1 圖像去噪28-30
• 3.3.2 目標(biāo)中心檢測(cè)30-31
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果31-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 飛掠段光學(xué)圖像觀測(cè)與數(shù)據(jù)融合處理36-50
• 4.1 引言36
• 4.2 深度信息融合36-43
• 4.2.1 兩種觀測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理37-39
• 4.2.2 小行星可見光圖像光照方向估計(jì)39-40
• 4.2.3 深度信息提取40-42
• 4.2.4 數(shù)據(jù)融合42-43
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-48
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-45
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-50
• 結(jié)論50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果55-57
• 致謝57-58

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：961307