星敏感器动态精度评价方法

针对现有精度评价方法无法有效计算星敏感器在大动态条件下精度的问题,基于星敏感器成像模型与星对角距的不变性,提出了一种星敏感器动态精度评价方法。阐明了该方法的原理,提出了计算流程和统计方法。基于风云卫星在轨数据,对比了该方法与常用的滑动窗口法的处理结果,分析了两种方法在小角速率条件下处理的等价性,验证了该方法的可行性。基于地面观星数据,分析了两型星敏感器在不同动态条件下的测量精度。与现有的动态精度评价方法相比,该方法可有效地剥离动态过程中测试系统引入的误差,更真实地反映动态条件下星敏感器的实际测量精度。     

星图分布对星敏感器最小二乘姿态精度的影响

星敏感器的姿态确定是其导航最基本、最关键的环节。为了分析星图分布对最小二乘姿态测量精度的影响,描述了星敏感器的姿态角定义,研究了最小二乘法求解星敏感器姿态的过程,并从数学角度推导了存在一定观测误差的情况下,最小二乘方法产生较差姿态测量精度的部分主要原因,即系数矩阵的条件数变化。最后以星图模拟的方式在不同条件下模拟了三组典型的星图分布,对其进行姿态测量和结果统计。统计结果表明:姿态测量精度除了受条件数描述的导航星间相对位置的影响外,还与导航星组在星图中的不同位置以及不同的星敏感器参数模型有关。     

浦江一号卫星星敏感器在轨测量精度分析

针对星敏感器在轨运行时的精度评估问题,提出了采用历元差法、滑动窗口法和光轴夹角法综合分析的方法,分别用于评估星敏感器测量噪声,测量总误差,并基于浦江一号卫星提供的星敏感器不同类型的在轨数据进行分析计算。在轨测试结果表明:星敏感器光轴指向精度达到15（3）,满足卫星控制系统要求,其三轴稳定度达到0。01。该方法可用于星敏感器在轨测量精度评估,也可用于星敏感器地面观星精度评估。     

多星敏感器地面热漂移标定位置误差检测研究

为了减少多个星敏感器地面热漂移标定时受到不同安装平台的位置误差影响, 采取一种多星敏感器地面热漂移标定位置误差检测方法,进行了理论分析和实验验证,取得了-25℃~60℃真空状态下系统中基准方棱镜变形的位置偏移量数据,并进行了标定位置误差精度分析。结果表明,多星敏感器位置绕各轴产生的最大偏移量分别为-39.341″/℃, -0.060″/℃, -24.137″/℃,通过建立误差检测模型对位置误差进行计算,将其从姿态测量结果的偏移量中剔除后获得更准确的星敏感器姿态测量四元数,剔除位置误差后的系统精度至少提高了11%。该研究在提高星敏感器热漂移标定精度方面具有很好的应用前景。     

船用星敏感器姿态测量误差建模与仿真分析

为提高船用星敏感器姿态测量精度,对星敏感器船体姿态测量误差模型进行了理论分析。首先针对船用星敏感器的使用环境构建了船用星敏感器观测模型,然后推导了基于角度测量的船用星敏感器误差模型,最后仿真分析了星敏感器地平滚动角测量误差、安装角度对船体姿态测量精度的影响。误差模型与仿真结果表明,星敏感器地平姿态测量误差、安装角度标定误差以及安装布局等是影响船体姿态测量精度的主要因素,其中当星敏感器地平滚动角测量误差为100″时,船体姿态测量误差最大可达112″;安装布局对船体姿态测量精度有一定的影响,其中船体姿态测量误差随安装方位角的变化而呈周期性振荡趋势,纵摇测量误差随安装仰角的增加而增大;当星敏感器沿艏艉线方向安装时,航向测量误差随安装仰角的增加而增大,当沿垂直于艏艉线方向布局时,横摇测量误差随安装仰角的增加而增大。     

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。     

无陀螺条件下的卫星姿态确定方法

针对典型的基于星敏感器/陀螺组合的卫星姿态确定方法不能解决没有陀螺或陀螺失效的条件下卫星姿态确定的问题,提出了无陀螺条件下的卫星姿态确定方法,并通过实验仿真验证了方法的有效性。该方法利用星敏感器测量信息与姿态动力学方程来进行姿态确定,选用修正罗德里格参数（MRPs）进行姿态描述,基于UT变换的Unscented卡尔曼滤波（UKF）算法来进行姿态滤波。     

载体运动情况下星敏感器测量误差建模与分析

针对星敏感器高精度测量需求,提出了一种载体运动情况下的非线性误差解算方法。分析了星敏感器的误差来源,建立了其测量矢量的线性误差模型;然后根据星敏感器工作特点及非线性误差来源,提出了具有明确物理意义的非线性误差模型改进算法。以某弹载星敏感器为例进行了实验,结果表明,该方法可更好地辨识各项误差大小,对提高星敏感器的标校精度和工作性能具有一定的指导意义。     

多视场星敏感器结构布局优化

星敏感器是应用于航天器的重要的姿态测量器件.多视场星敏感器与传统单视场星敏感器相比,在测量精度及可靠性方面具有明显优势,是星敏感器技术发展的重要方向.如何对多视场星敏感器的安装结构进行优化布局,获得最佳的姿态测量效果,是多视场星敏感器在设计与应用过程中需要首先解决的关键问题.从测量精度出发,对多视场星敏感器的结构布局进...     

一种非设备方式对星敏感器进行精度标定的新方法

星敏感器是一种高精度的空间姿态敏感器,精度标定是保证其高精度测量效果中的重要一环.相对传统的采用测量仪器进行精度标定方式,作者提出了非设备方式对星敏感器进行精度标定的新方法.该方法无需外加精度测量设备,利用第二坐标系下的恒星坐标,换算出恒星角距,然后通过星敏感器对已知的恒星角距进行实际测量,从而标定出星敏感器的测量精度.实验数据证明,与传统方法相比,该方法具有更精确的标定效果.     

基于机器学习的大视场星敏感器畸变在轨标定技术

随着遥感卫星在轨任务复杂性的不断提升,对卫星精度的要求也不断提高。星敏感器是星上精度最高态敏感器,因而其在轨标定是提高精度的有效手段。由于大视场星敏感器的镜头畸变复杂,目前广泛采用的基于星对角距的最小二乘法存在一定局限性。因此提出一种基于机器学习的星敏感器在轨标定算法,该方法结合机器学习预测建模思想,通过构造特征建立镜头畸变模型,并结合主成分分析方法进行冗余特征的消除,最后从星角距和模型泛化能力两方面对标定效果进行评价。仿真结果表明:算法对镜头畸变程度较大的星敏感器有良好的校正效果,标定精度始终能保持在0.8内,与目前几种主流算法相比,具有精度高,鲁棒性好等优点。     

星敏数据转换为参考系欧拉角姿态的方法

针对三轴稳定卫星星敏感器姿态测量数据转换参考系欧拉角姿态计算的相关问题,首先,系统地总结了转换计算的方法,给出了星敏数据计算姿态矩阵及姿态矩阵解算欧拉角的方法;然后,对工程上常用的312及321转序,从编程角度提出了一种全角度欧拉角解算及值选择方法;最后,分析了采用所提方法转换计算中的常见误差因素及注意事项,并基于分析结果给出了同步星的转序选取建议。研究结果表明所提方法是有效的,对卫星姿态确定和误差分析有一定的参考意义。     

一种甚高精度星敏感器精度测试方法

根据星敏感器的误差来源和组成,提出了对甚高精度星敏感器的瞬时误差(TE)、高频误差(HSFE)、低频误差(LSFE)三项误差的测试方法。针对星敏感器TE的测试,利用统计高精度静态光星模和基于高精度单星模拟器的星点质心定位误差的方法,得到星敏感器TE的误差;针对星敏感器HSFE的测试,利用高精度转台和单星模拟器,以微步距采集星点弥散斑在不同成像位置时的能量变化,计算星敏感器高频误差;针对星敏感器LSFE误差的测试,利用双轴转台,并且分别旋转转台的两轴,计算星敏感器星像坐标在像面上的变化来获得LSFE的误差。最后文中以某甚高精度星敏感器为例进行试验,结果表明测试方法有效。     

基于矢量定姿原理的高精度星像片姿态计算模型

在航空航天技术中，为了能够精确确定卫星的位置，卫星需要拍摄星空中的恒星，得到星像片，利用星像片上的信息来得到卫星的姿态信息，这些姿态数据在卫星定位中起到了重要的控制作用。基于矢量定姿原理和摄影测量中的共线方程，文中设计了一个通过星像片来获取卫星姿态信息的计算模型。同时通过计算恒星视位置，查阅星表数据库，改善了卫星姿态计算算法的精度。经过具体实验，姿态角计算可达到≤mq，mg≤08和mk≤5的精度。     

自旋卫星几何定姿限制条件及误差分析

几何方法是自旋稳定卫星姿态确定的基本方法,但在实际工程应用中常出现计算精度较低的问题。针对此问题,文中系统分析了利用不同观测量进行自旋稳定卫星姿态确定的几何计算方法,推导了各类计算公式的限制因素、误差敏感特性、使用条件等;并以某颗风云气象卫星测控过程中的实际观测数据为例,给出了其几何定姿偏差较大的几段数据的原因分析;探讨了提高几何定姿精度的途径。研究结果对自旋稳定卫星定姿精度的分析与提高,事后定姿计算精度方面均有一定的参考意义。     

A Big-data Inspired Precision Improvement Algorithm for Autonomous Navigation Based on Period Variable Stars

Periodic variable navigation can realize the integration of positioning, attitude determination, timing and other functions. As a novel autonomous navigation method, autonomous management and autonomous operation of spacecraft are the main direction of great significance to reduce the burden of ground measurement and control, to improve the viability of spacecraft, While, the precision of the navigation is very critical for the use of periodic variable navigation for the long range spacecraft. So, we propose a big-data inspired precision improvement algorithm in this paper. Period variable star phase time measurement is used as observation information, and accomplished by the orbital dynamics equation of spacecraft motion. According to the gathering of the sampling data and the sensor data, a self-learning system is trained with the parameters from the nonlinear filtering methods. Based on the Unscented Kalman Filtering, an autonomous navigation algorithm of period variable star is established to realize the navigation and positioning of spacecraft. Under the measurement conditions of a single sampling interval of 0.01s and the measurement precision of period variable star phase observation time of 10^??5s, It can be find that the navigation position determination precision can reach 400m, the speed determination precision can reach 0.3m/s, and the measurement precision can reach 10^??5s with our proposed algorithm.