适用于星敏感器的星跟踪算法研究

为了解决全天球识别中星像坐标提取速度慢的问题,提高空间飞行器姿态确定的实时性,提出了一种新的星跟踪算法.该算法根据星敏感器在一次全天球识别后能够获得一定先验信息的特点,利用星敏感器在上一时刻采集的星图中已识别观测星的信息来获取星敏感器下一时刻采集的星图中待识别观测星的信息.仿真结果表明该算法不但提高了星像坐标提取的速度.也由此提高了星敏感器的姿态更新率,从而避免了由于全天球识别导致的误匹配.     

提高星图正确匹配率的新方法

在CCD星敏感器中,快速而可靠的星图识别算法成为星敏感器确定姿态的最关键部分。针对星图识别中误匹配点的存在,提出了一种新的剔除误匹配点的方法—累积偏差法,选取合适的判定阈值对实验数据进行筛选,并结合最小二乘曲面拟合法对实验数据进行误差分析,实验结果表明,采用此方法,可以很好地剔除星图识别中的误匹配点,在赤经(α)和赤纬(δ)方向拟合偏差平均值可达到5.267 2,″星图正确匹配概率大大提高。     

适用于高机动性星敏感器的星像坐标提取方法

提出了一种有效的星像坐标提取方法,该方法根据星像拖尾的特点,通过对拖尾星像进行预处理使之接近理想的星像特征,然后采用重心算法提取其星像坐标.仿真结果表明该方法提取的星像坐标误差比直接采用重心算法提取的星像坐标误差明显减少,从而提高了星敏感器的精度和机动性.     

基于星敏感器的星图模拟与去噪技术研究

随着小卫星应用技术的日趋成熟,测量精度高的CCD星敏感器备受青睐,快速而可靠的星图识别算法成为卫星姿态确定系统中最为关键的部分.要进行恒星的识别,就需要从星敏感器获得原始的图像,并从中提取要识别的目标及其特征.由于航天实验费用昂贵,星敏感器的地面调试、软件算法的最初模拟,不可能都进行实时星空拍摄,因此为了调试和评价星图识别算法,有必要利用计算机在地面上模拟生成星敏感器实时拍摄到的星空图片.本文的研究工作主要是星图模拟与星图去噪.首先学习了解CCD星敏感器原理,在此基础上模拟得到原始导航星图,然后模拟得到加了运动噪声的退化星图,最后学习维纳滤波和Matlab算法,利用Matlab算法中的维纳滤波方法对退化图像进行图像去噪复原技术研究,通过星图模拟和图像复原得到的仿真星图可以做成一个星图模拟器为星图识别工作提供仿真基础.     

采用DBT的漂移扫描星图小目标检测方法

针对低信杂比漂移扫描星图中小目标检测易受恒星星像干扰的问题,提出一种基于单帧候选检测及多帧跟踪判决的实时处理方法。分析星图难以多帧匹配去恒星星像的原因,采用单帧处理的方式,通过构造星像端点掩膜滤除单帧检测中的虚假目标。将单帧得到的候选目标进行粒子滤波的粒子生成,运用目标运动信息构造似然函数分布图更新粒子权重,通过粒子滤波实现了漂移扫描星图中的小目标检测。实际低信杂比星图的实验结果和与相关方法的比较表明,所提方法有效提高了弱小目标的检测能力。     

基于DSP的漂移扫描CCD星图快速识别

为了提高漂移扫描CCD的识别速度,实现同步 卫星实时定轨,提出基于数字信号处理器(DSP,digital signal processor)的星图快速识 别算法。在嵌入式DSP数据处理 平台上优化传统的三角形识别算法,采用二次匹配识别算法,即分区间筛选子星表中参考星 参与初匹配,利用初匹配结果推算CCD底片模型,根据背景恒星与子星表参考星的对应关 系将所有恒星进行二次匹配。对分辨率为1528×1528实拍星图的实验处理结果表明,由于引 入了DSP与改进了识别算法,在很大程度上加快了漂移扫描CCD星图识别速度,所耗时间 仅为传统星图识别算法的50%,且识别成功率达到98.4%。     

弹载星敏感器像移模型及其仿真分析

星敏感器像移模型是星图运动补偿算法的关键技术,也是动态星模拟算法中的重要组成,它为高分辨率星敏感器的全链路运动模糊的建模仿真提供支撑。首先,借助正态分布的静态星像能量模型,引入星像移速度,得到匀速运动星像的能量分布函数。其次,为了获取星像移速度,研究了两种解算方法:（1） 基于坐标系转换的星像移模型;（2） 基于星光矢量旋转的像移几何模型。最后,建立仿真环境,通过调整积分时间、三个姿态角变化率、发射时间、地点、观星时弹体姿态角等输入参数,可以获取弹载星敏感器在轨运动时观测星像的重要仿真数据:如导航星信息,像移大小、方向,灰度分布,信噪比等。这对星图运动补偿算法的研究和评价都显得十分必要。     

星识别的全新智能快速搜寻方法

星图识别算法的关键是识别效率高、花费时间短。过去的几十年里,人们致力于建设搜寻数据库的方法,而且确实找到了大量的搜寻方法。为了减少星图数据库的搜寻时间,提出了一种将不同恒星星等分层分类的新技术。同时,采用这种准确快速的搜寻方法提出了全新智能快速星识别算法。基于台式机的仿真结果显示这种星识别方法和数据库搜寻方法具有较高的准确性和效率。通过数据库搜寻星特征的时间复杂度为0(n)。除此以外,因为星图像的质量决定了星图识别算法准确性的改进,因此提出一种模糊边缘检测技术来解决图像的预处理问题,这种方法对于噪声消除、星特征提取、数据库建设和匹配有重要意义。     

高动态星跟踪方法

阐述了高动态星敏感器星图的特点,指出了目前星跟踪方法的不足。针对这些不足,提出了一种基于卡尔曼预测的高动态星跟踪方法。根据高动态星敏感器运动特性,建立了星体目标在图像坐标系下运动模型,根据星体运动模型,对卡尔曼滤波器进行了自适应修正。利用经自适应修正的卡尔曼滤波器预测出参考星位置,再利用临星逼近法进行跟踪匹配。最后给出了利用上述方法进行星体位置预测及星跟踪结果。实验结果表明,在5（）/s动态条件下星体位置预测偏差小于5像素,星跟踪成功率高于95%,并且载体动态特性的变化对星体跟踪成功率影响较小。     

采用扩展外部编程方法优化设计APS星敏感器光学系统

星敏感器是目前精度最高的姿态测量仪器,光学系统是其重要的组成部分.首先介绍星敏感器的工作原理.讨论星图识别过程中星像位置提取算法和星图识别算法.剖析光学系统的像差校正、成像特性要求.基于特殊的像质要求,兼顾优化速度,提出运用ZEMAX扩展外部编程以约束光线的优化设计方案.通过编写外部约束条件程序,使用动态数据交换技术实现外部程序和ZEMAX软件的通信,达到星敏感器光学系统的优化设计的目的.然后针对设计指标焦距f=43.56 mm,入瞳直径D=27.3 mm,全视场角为20°的APS星敏感器光学系统,采用该方案优化设计.得到的星敏感器光学系统,所有光学面都是球面,材料选用普通玻璃,具有像方远心的特点,系统成像质量满足星图识别要求.仿真表明:运用ZEMAX扩展外部编程优化设计星敏感器光学系统的方案快速有效.     

实现弱星提取及质心定位的帧间窗口移位灰度叠加法

星敏感器在动态跟踪模式下,移位星像的信噪比衰减,弱星难以提取,当探测星数降为2颗时,定姿误差加大。鉴于对齐灰度叠加不能显著提高动态星像的信噪比,故提出一种帧间窗口移位灰度叠加法。通过对备选弱星窗口灰度数据进行流水缓存并移位叠加,增强弱星灰度及信噪比,使其满足探测阈值条件,确保星敏感器视场中始终保持不少于3颗星。仿真结果表明:4帧灰度叠加后弱星信噪比较单帧星图提高了1倍多,增加一颗观测星后定姿精度更高。     

基于预测跟踪星表提高星敏感器实时性的方法

为提高星敏感器在星跟踪失败时向全天识别模式转换的效率,提出了一种在星跟踪的同时,并行预测跟踪导航子星表的方法,以随时做好工作模式切换的准备,提高星敏感器实时性。设计了分层存储、逐层索引结构的导航星表,实现了均匀化筛选导航星、构建导航子星表及对数据快速搜索和处理;由飞行态数据预测下一时刻星敏感态,并通过星敏感器视轴指向与子星表地址之间的索引关系,预测跟踪子星表的地址;星跟踪失败时,全天识别在4个冗余子星表中完成,简化识别过程,提高了识别效率。实验结果表明,设计的导航星表较为科学、合理,预测跟踪星表方法具有较强的鲁棒性,在高动态条件下有效提高了星敏感器模式切换的实时性。     

自动导星星点检测及跟踪算法研究

详细介绍了自动导星的工作原理,对自动导星的星点检测及跟踪算法进行研究,结合星点能量在星图上分布近似高斯分布的特性,提出一种稳定可靠的目标星点提取算法。算法首先分析了星点目标的阈值判断原则,根据阈值条件确定一定数量的候选星点,然后在候选星点中筛选出最优的目标星点,最后通过高斯曲线拟合的办法求取最优目标星点的质心坐标。该方法提高了目标星点提取的准确性和计算速度,实验结果表明:改进后的算法能够达到良好的效果。     

基于OpenCV的运动目标跟踪及其实现

CAMSHIFT算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。在视频跟踪过程中,CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。在介绍Intel公司的开源OpenCV计算机视觉库的基础上,采用CAMSHIFT跟踪算法,实现运动目标跟踪,解决了跟踪目标发生存在旋转或部分遮挡等复杂情况下的跟踪难题。实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。     

基于星像位置误差估计星敏感器姿态角偏差的方法

利用传统的反正切法估算星敏感器测量姿态角偏差时,存在因计算量大干扰算法实时性等问题。针对上述问题,文中提出了根据星像位置误差直接估算星敏感器姿态角偏差的方法。通过分析星敏感器姿态测量原理,推导出星敏感器姿态角变化量对星像位置影响的数学关系式,进而在小视场条件下,得到星像位置误差与星敏感器姿态角测量偏差的公式。该公式计算过程简单,避免了大量的反正切计算。仿真结果表明,在相同的仿真实验条件下,该方法的计算时间比传统方法缩短了近四分之一,且该方法的计算精度也优于传统的反正切法。理论推导和仿真实验说明该方法具有计算量小、实时性好且精度较高的优点,具有一定的工程应用价值。     

星敏感器的星点定位方法研究

介绍了星敏感器的基本工作原理,分析了星图的特点．并结合星图的特点对星图阈值的确定和内插细分算法进行了研究,从理论和实践两个方面对星点定位算法进行了分析,最后确定了适合星图使用的星点定位方法。并用星敏感器对该定位方法进行了试验检验,取得了较为满意的结果。     

小型CMOS图像传感器星点成像性能分析

精细导星仪(FGS)是空间天文望远镜精密稳像系统高精度姿态信息的快速检测装置,CMOS图像传感器的成像效果直接影响精细导星仪姿态信息的解算精度.而实际工作时,CMOS成像器件存在最佳的读出范围,超出此范围的入射光强与光生电子数的线性度低,无法获取有效星点来满足后级的质心坐标解算.为解决这一问题,提出一种估算不同星等最佳积分时间的方法,并将积分时间作为探测器参数选择与调整的主要依据.测量结果表明,像元暗电流的读出码值和探测器面阵RMS噪声值均随积分时间的增加而增加.依据星点光斑分布模型给出常用星等的最佳积分时间范围,结合星点的分布情况,得出7等星在视场范围内的星数约为7颗,论证了小型CMOS器件对星斑的探测能力.     

结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割

现有的图像分割算法存在着耗时量大,分割效果不佳等问题,不适用与红外系统领域的应用。针对上述问题,根据灰度级－梯度二维直方图的目标分割优势,通过与蚁群算法相结合,提出了一种结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割算法。通过在传统的灰度－梯度二维直方图进行引入边缘与噪声区域的相关量;通过将图像窗口化,并根据最佳分割阈值对蚁群的启发函数以及信息素更新进行重新定义,来实现红外目标的快速提取。实验结果表明,该算法分割后的红外目标边缘清晰,抗干扰能力较强,且运算速度也得到了有效提高。