基于ITSI优选算法的星敏感器导航星库建立

为了有效提高星敏感器星图识别性能,基于ITSI导航星优选算法,合理地进行了导航星库的构建。该优选算法是在传统的导航星优选算法基础上进行的改进,通过区域分割和星密集度计算来实现优选导航星。同时,基于SAO星表,本文建立了一个星图仿真器的软件平台,可以按照实际需求输出全天球范围内不同光轴指向、视场角、轨道位置、像元敏感度等约束条件下的观测星图。在此星图的基础上,运用上述导航星优选算法,建立导航星星库。经均匀性评价准则验证,本文提出的导航星优选算法可以更好地实现导航星的均匀分布,降低星冗余度。最终基于此算法建立导航星库,可以有效降低星图匹配复杂性,提高星图匹配速率和识别成功率。     

基于矩阵星图识别算法的卫星三轴姿态确定方法研究

针对基于星敏感器的三轴稳定卫星姿态确定系统,总结比较了目前用于姿态确定的常用姿态敏感器的性能,引出了星敏感器的核心-星图识别算法,进而分析比较了当前星敏感器星图识别相关的几种算法的优缺点,重点研究了栅格算法;并在此基础上,提出用矩阵星图识别算法,建立了基于矩阵星图识别算法进行卫星三轴姿态确定的数学模型,从而简便、快捷地求出卫星任意时刻的三轴姿态参数;最后利用Matlab分别实现了用栅格算法和矩阵法进行星图识别的仿真,验证了矩阵识别算法的优点,对于研究卫星姿态确定和提高星图识别算法的效率和精度有一定的参考价值.     

捷联惯导在轨标定算法研究

为了保证长期在轨工作的捷联惯性导航系统的精度,设计了一种捷联惯导在轨标定算法.通过分析捷联惯导的主要误差源,建立了标定误差模型和导航误差模型.用加速度计的零位漂移、陀螺仪的零位漂移、陀螺仪的标度因数误差和安装误差构造系统状态方程,利用卫星导航系统提供的速度、位置信息和星敏感器提供的姿态信息构造量测方程,经过滤波运算得到各项误差估计值.算法解决了捷联惯导与星敏感器坐标轴不重合的问题,提高了嵌入式计算机的计算能力.最后对算法进行了数学仿真,仿真结果证明了算法的有效性.     

高精度星敏感器的导航星识别定位算法研究

介绍了星敏感器的基本工作原理,分析了恒星能量在星图的分布特点,结合星图的特点提出了星敏感器导航星点识别定位方法,按照处理顺序,介绍了导航星阈值确定,连通性分析和内插细分等其中各步骤算法,并用星敏感器通过导航星角距标定新方法对该方法进行了定位精度检测,取得了较为满意的结果。     

基于TMS320C6701的星敏感器电路系统的设计

介绍了TMS320C6701芯片的主要功能特点及内部结构,建立了以DSP为核心的星敏感器信息处理电路系统,并在此系统中成功实现了快速的全天球星图识别。实验结果表明,在不降低星图识别率的条件下,该算法在本系统中的运行速度为0.47s,比基于RISC的星敏感器数据处理单元的速度提高近一倍。     

基于TMS320C6701的星敏感器电路系统的设计

介绍了TMS320C6701芯片的主要功能特点及内部结构,建立了以DSP为核心的星敏感器信息处理电路系统,并在此系统中成功实现了快速的全天球星图识别.实验结果表明,在不降低星图识别率的条件下,该算法在本系统中的运行速度为0.47s.比基于RISC的星敏感器数据处理单元的速度提高近一倍.     

一种改进的基于奇异值分解的星图识别算法

星敏感器是高精度的姿态测量部件,在各种航天、航空飞行器的姿态测量或控制系统中发挥着关键作用。作为星敏感器的核心技术,可靠、快速和高精度的星图识别算法一直是重要的研究课题。论文对星图识别算法进行研究。针对基于奇异值分解的星图识别算法可能出现的由于视轴不连续所造成的全天区覆盖率较低问题,提出了一种改进的基于奇异值分解的星图识别算法,详细阐述了各部分算法的设计思想。论文最后在JDK5.0开发环境中用JAVA语言实现了改进算法,并与传统的三角形算法的性能进行了比较详尽的对比。     

改进的RL模糊星图复原算法

研究了复杂工作环境对星敏感器成像的影响,总结了模糊图像退化与复原模型,并对经典RL模糊图像复原算法进行了分析.针对RL复原算法存在振铃效应的不足,提出了一种基于超拉普拉斯约束因子的RL复原算法.仿真结果表明:改进后的RL复原算法减弱了复原星图中的振铃效应,提高了复原星图的质量,为在复杂环境影响下星敏感器实现高精度星提取性能奠定了基础.     

低频振动对星敏感器成像影响分析

航天器高速飞行产生的不规则振动会对捷联方式安装的星敏感器星图成像过程带来负面影响.为了提高星敏感器星图成像质量,补偿不规则振动对星图成像带来的图象失真问题,通过采用点扩散函数理论描述运动成像过程,从成像机理角度分析了振动对星图成像的影响,利用该理论分析结论仿真得到了不同振动形式影响下的星图.结果表明:星敏感器成像过程受到环境振动影响会产生拖尾、扩散、旋转等现象,为星敏感器的减震设计和星图还原与提取提高了参考.     

LIS模式下基于双主星集合匹配的星图识别方法

为提高折射星图中非折射星的识别成功率,提出了一种大视场星敏感器高鲁棒性星图识别方法。首先,筛选基础星表,实现导航星库均匀化,采用分组快速搜索算法,提高星对角距特征匹配速度。其次,提出一种基于双主星集合的星点匹配算法,通过匹配、验证、确认三个阶段,多次检验星点集合中的导航星序号,提高星图识别算法的鲁棒性。仿真结果表明,在星点位置噪声、星等噪声、伪星和缺失星等干扰环境下,所提算法与传统的三角形-金字塔混合算法相比,抗干扰能力更强。在含有6颗折射星的干扰条件下,所提算法的非折射星识别成功率仍高于95.6%,较传统算法识别率提升31%。