星敏感器抗杂光的复合型背景估计星图处理算法

星敏感器在太空作业时，易受到太阳光、月光和地气光等杂光的干扰，导致拍摄的星图灰度整体升高，背景均匀性较差，难以准确提取到星点坐标。针对上述问题并结合现有算法提出了一种复合型背景估计的杂光干扰下星图处理算法。首先，星点具有经点扩散成像后尺寸为直径3×3至7×7的特征，设计相应的背景估计模板，最后为提高算法鲁棒性，提高局部信息的利用率，再设计一个像素估计模板，两个估计模板同时计算后处理数据实现阈值分割；最后进行星点质心计算。通过试验证明该方法可以较好地抵抗杂光干扰，提高杂光背景下星点提取的精度。     

基于能量分布的星点提取方法

为提高星图预处理中质心提取的精度和实时性,提出了一种基于星点能量分布的星点提取方法.该方法将星点的能量分布概括为如下三个特点：一是当σ＜0.671时,星点的能量主要集中在其中心3×3像元的区域内;二是星点中心灰度最大;三是星点中心周围8个像元的灰度值大于平均灰度值.依据后两个特点可以确定星点中心像元,然后根据第一个特点就可以用传统的质心算法对星点中心3×3区域进行质心提取.仿真结果表明,该方法能够实时有效地进行星点提取,且实时性优于连通域法,在星等小于5时质心提取精度也要优于连通域法.     

基于神经网络的逻辑门NBTI退化建模与计算

提出了基于神经网络的逻辑门退化延迟模型。根据逻辑门延迟数据特征,采用神经网络BP算法,对仿真样本数据进行训练,获得7种基本逻辑门延迟退化计算方法以及网络模型参数。基于45 nm CMOS工艺进行验证,模型计算值与Spice仿真数据的误差不超过5%。在此基础上,提出NBTI效应下的电路路径延迟退化计算流程,并编写计算程序,对基本逻辑门构成的任意组合逻辑电路(ISCAS85)进行NBTI退化分析,获得路径时序的NBTI退化量。采用该模型,可在电路设计阶段预测电路时序,为高性能、高可靠性数字集成电路的设计提供重要依据。     

非理想信道下编码-预编码OFDM迭代译码性能界

针对信道估计精度会影响迭代译码性能的问题,分析了非理想信道估计下信道编码与预编码结合的OFDM系统迭代接收机的性能。利用信道估计误差强度来表征信道估计质量,推导了信道参数不理想时系统误码率的一般上界,并给出了一种经验下界。理论分析及仿真表明,信道估计误差不损失系统的分集增益,只造成编码增益下降。在各种系统参数选取下,误码率仿真曲线均落入理论分析上下界之间,且两者间距仅为0.6 dB左右,表明所提出的上下界可有效预测实际系统的渐近误码率性能。     

星点亚像元定位中系统误差的改进补偿方法

为提高星点图像的质心提取精度,针对星点亚像元定位的系统误差和随机误差提出了一种改进补偿方法。采用三次样条插值函数表示质心位置与系统误差之间的关系,利用该函数进行系统误差补偿,极大地减小了误差采样点的数量和计算量。为了进一步抑制随机误差的影响,在系统误差补偿的基础上,采用非线性加权算法计算星点质心位置,并通过仿真实验确定了该算法的最优加权系数。在没有加入噪声的情况下,改进算法可以将质心法的精度从1/50 pixel 提高到10-4 pixel;加入服从N（0,22）分布的高斯白噪声后,改进算法可以达到0.0054pixel的精度,远小于质心法的0.0184pixel。实验结果表明:文中提出的改进补偿算法计算简单,精度高于质心法,满足了高精度星敏感器质心提取的要求。     

CCD噪声对星敏感器星点定位精度的影响

星点测量精度是表征星敏感器精度的一个重要指标,影响该精度的主要因素有：光学系统误差、图像传感器的噪声、电路噪声及软件算法等。图像传感器的噪声对星点定位精度的影响是不容忽视的,但很少对此进行研究。针对某给定参数的星敏感器,对TH7890M CCD图像传感器的各项噪声进行了定量计算;基于亚像素细分质心算法,针对各噪声的分布特点及规律,分别推导出各自的均方根误差,综合各项误差得到CCD噪声的星点定位精度模型。计算结果表明TH7890M CCD的主要噪声有读出噪声、光子散粒噪声和光响应不均匀性引起的随机噪声;影响星敏感器星点定位精度的主要噪声是读出噪声和光子散粒噪声;对6等星进行星点位置的估计,CCD噪声达到了1/40像素的精度水平。     

光学像差对星点质心定位误差的影响分析

星点质心定位精度直接决定了星敏感器姿态测量精度的极限,其误差源之一是弥散斑模型的选取。星敏感器光学系统像差无法完全消除,必然影响弥散斑分布,研究光学像差对星点质心定位误差的影响对工程应用具有重要意义。文中以Gauss弥散斑模型为比较,研究了离焦等4种光学像差对星点质心定位的影响机理和分布规律,结合质心定位的物理过程推得光学像差影响下的误差解析式,并实现数值仿真,结果表明:光学像差形成不同的弥散斑模型,导致不同的星点质心定位误差分布;星点弥散斑边缘能量减弱趋势对质心定位误差影响较大,若控制光学像差使相应弥散斑边缘能量呈缓慢趋势减弱,则有利于定位误差的减小。光学像差影响下的星点质心定位误差分析对相应的误差补偿具有指导意义,提出的各光学像差的控制意见有利于指导星敏感器光学系统设计。     

基于PSF估计的电阻阵列非均匀性测试

电阻阵列的非均匀性是一种固定模式的空间噪声,是影响红外图像质量的主要因素。测试数据的准确性对非均匀性校正效果是至关重要的,全屏测试时辐射能量的扩散是导致测试误差的重要原因。分析了经典图像复原方法的局限性,提出一种新的基于PSF粗估计的迭代测试方法。分析了不同PSF估计误差对新方法收敛速度和测试精度的影响,评估了不同PSF条件下的测试效果。数值仿真结果表明,新的方法计算量更低,收敛速度更快,且能够适应更宽的平滑因子参数范围。新方法可有效地从退化图像中复原电阻阵列的实际非均匀性图像,取得较好的校正效果。     

GPS辅助的被动成像导航系统研究

本文介绍的是一种GPS辅助的被动成像导航系统。该系统将GPS接收机和被动成像传感器组合在一起,能提供完整的位置、速度、角速度和高度信息。在GPS信息的辅助下,不仅解决了被动成像传感器所引起的高度/速度模糊问题,而且还大大简化了求解角速度的方程。本文给出了角速度估计和GPS测量噪声对估计精度影响的理论分析和计算机仿真结果。仿真表明,即使在严重的GPS测量噪声的影响下,运动参数仍可精确地计算出来。     

精细导星仪星点定位系统误差的高精度补偿方法

针对精细导星仪（Fine Guidance Sensor,FGS）姿态测量精度受星点提取系统误差影响的问题,提出了一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）拟合法的高精度星点定位系统误差补偿方法。为了解决拟合样本少、输入特征差别大等问题,采用对输入范围不敏感、易于训练的决策树作为基模型,并根据当前模型拟合残差梯度,结合集成学习中的提升方法生成新的基模型得到系统误差与探测器填充率、采样窗口尺寸、星斑束腰半径以及星点质心坐标计算值之间的函数关系,以此函数关系为基础对星点质心坐标估计值进行系统误差校正。实验结果表明:与支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）相比,基于GBDT的高精度星点定位算法的误差减小了60.6%,经该算法补偿后的质心误差为0.014 5 pixel,相比于质心法误差减小了61.5%。     

CMOS图像传感器辐射损伤导致星敏感器性能退化机理

为了分析恶劣空间辐射环境导致星敏感器性能退化、姿态测量精度降低的原因,深入研究了辐射环境下互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS）图像传感器辐射损伤对星敏感器性能退化的影响。该方法通过建立空间辐射和CMOS图像传感器辐射损伤敏感参数、星敏感器性能参数之间的相关性,揭示了CMOS 图像传感器器件参数退化到星敏感器系统参数退化的传递机制。60Co-γ辐照试验表明:辐照后,系统信噪比的降低导致星敏感器星等探测灵敏度的降低,信噪比是联系CMOS图像传感器和星敏感器系统之间的桥梁。质子辐照试验表明:当辐照注量大于3.68×1010 p/cm2时,已无法正确提取星点质心。该研究结果为星敏感器在轨姿态测量误差预测和修正技术的研究奠定了一定的基础,更可以为高精度星敏感器的设计提供一定的理论依据。     

高精度星敏感器的标定

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。针对传统星敏感器标定的弊端,提出了将光学畸变、CCD倾斜角度、CCD旋转角度等作为一个整体进行参数拟合。该方法根据CCD不同区域的光学畸变、像等因素差别较大的原理,采用了先在全视场内建立一个星点的模型,然后对模型进行分区,对每一个区采用最小二乘法计算拟合参数,这样在进行星点精度计算时先带入拟合参数进行修正,最后得出单星的测量精度。该方法简单、方便、标定精度高。为了提高星点质心的提取精度,利用十字丝图像束代替星点图像,求出十字丝交点的质心。实验结果表明,A角标准差1.624″,E角标准差1.597″,完全满足系统要求的2″的高精度。     

GPS辅助的被动成像导航系统的研究

本文介绍的是一种ＧＰＳ辅助的被动成像导航系统。该系统将ＧＰＳ接收机和被动成像传感器组合在一起，能提供完整的位置、速度、角速度和高度信息。在ＧＰＳ信息的辅助下，不仅解决了被动成像传感器所引起的高度／速度模糊问题，而且还大大简化了求解角速度的方程。本文给出了角速度估计和ＧＰＳ测量噪声对估计精度影响的理论分析和计算机仿真结果。仿真表明，即使在严重的ＧＰＳ测量噪声的影响下，运动参数仍可精确地计算出来。     

基于FRFT的LFM信号参数估计误差分析

分析了运用分数阶傅立叶变换(FRFT)估计线性频率调制(LFM)信号参数时影响其估计误差的几个因素.通过仿真和比较得出采样点数和旋转角度搜索间隔与参数估计误差之间的关系:初始频率的估计误差随着采样点数的增大而减小;调频斜率的估计误差随着旋转角度搜索间隔的减小而减小.基于此,可以针对不同的情况在相同的计算量下,通过不同的选择更好地满足精度要求.仿真结果验证了该结论的有效性.     

基于平均循环周期图方法的Frank编码信号循环谱特征参数估计

针对Frank编码信号非合作条件下参数估计问题,提出了基于平均循环周期图的循环谱特征参数估计算法.该算法利用信号参数与循环谱特征的联系,通过提取信号的循环谱特征,实现对其关键参数的估计.分析了算法的计算量,给出了该算法的具体实现步骤,并通过对信号参数归一化均方根估计误差的仿真计算,分析了噪声环境对参数估计的影响,表明该...     

基于多特征融合的红外目标关联算法

利用红外目标同时具有位置、灰度、面积等多特征的特点,提出了一种基于多特征融合的目标关联算法.首先在极坐标系下对目标位置采用概率数据关联算法计算候选目标的关联概率,然后结合目标的灰度、面积特征的预测误差计算关联波门中的候选目标在各种特征条件下的关联概率,进而利用多特征融合方式,计算出综合关联概率,完成目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,由于跟踪关联概率由多种特征共同确定,避免了目标位置特征信息不稳定所造成的跟踪精度下降的问题,实现了密集杂波环境下红外目标稳定跟踪,其跟踪精度和稳定性明显高于依靠位置特征信息进行关联的传统概率数据关联算法.     

基于多元正态分布的飞秒激光烧蚀光斑质心提取

飞秒激光在加工单晶硅过程中伴随着等离子体衍生发光现象,并以激光光斑形式表现出来,激光烧蚀效果受激光脉冲能量、光学设置、材料特性、环境参数等因素的影响,参数的选择是实现理想加工的关键,由此引入光斑质心的提取,研究光斑的变化规律以提高加工精度的目的。常用的质心提取算法有灰度质心法、高斯曲面拟合法等,但由于受到噪声的影响,光斑的灰度峰值可能发生偏差,提取的质心同真实质心相比误差较大,由此引入多元正态分布,在多个方向拟合高斯曲面,通过极大似然法估计质心,在精度方面得到了很大的改善。     

混合粒子流滤波的非线性系统参数估计算法北大核心CSCD

为了提高强环境噪声下非线性系统估计性能,基于粒子流滤波对非线性系统估计能力强的特点,文中首先利用粒子流滤波粗估计状态向量;然后,利用卡尔曼滤波平滑由强环境噪声所导致的状态向量估计误差;最后,得到混合粒子流滤波算法。对转移方程为线性而测量方程为非线性的系统估计仿真实验表明:文中算法的参数估计精度高于普通粒子流滤波算法和粒子滤波算法,计算复杂度和普通粒子流滤波算法相当且低于粒子滤波算法。     

一种随机传感器增益退化下的多传感融合估计方法

研究了传感器存在随机增益退化故障的不确定随机系统的融合状态估计问题。首先,将系统不确定性建模为系统矩阵中存在的随机参数扰动,利用期望与方差已知的随机变量描述传感器随机增益退化故障。然后,设计了一种局部估计器,并以估计器的增益为决策量,建立以矩阵加权融合估计误差为代价的优化问题。对于获得最优的决策增益的闭合形式是非常困难的,所以,选取融合估计误差的一个上界并对其进行最小化处理,得到次优的决策增益。最后,给出算例仿真来验证有效性。     

基于随机有限集的UPF-CPHD多目标跟踪

提出一种基于随机有限集的无迹粒子基数概率假设密度滤波（UPF-CPHD, unscented particle filter - cardinality probability hypothesis density）的多目标跟踪方法。在粒子滤波框架下采用随机有限集（RFS, random finite sets）对多目标状态和观测进行描述。在UPF滤波框架下引入CPHD算法同时递推目标状态和目标数目,并计算最新观测信息,估计结果更加精确,弥补PHD估计目标数目不可靠的缺点。仿真实验表明,UPF-CPHD多目标跟踪方法能够降低超过50%的目标数目估计误差,并提高目标状态的估计精度。