层叠式SOM神经网络星图识别算法及FPGA验证

为了对空间天文望远镜精细导星仪获得的星图完成识别,提出一种层叠式自组织映射(SOM)神经网络算法模型,将该模型在硬件中实现星特征矢量匹配算法。首先,针对精细导星仪的特点详细介绍了导航星库的建立、星特征矢量的构建和筛选方法;其次,建立层叠式SOM神经网络模型,对其权值进行在线训练;最后,设计算法离线运行硬件电路并将其在FPGA中实现。仿真与测试结果表明,基于层叠式自组织神经网络的星图识别算法识别率高、抗噪声能力强、识别速度快。星点位置噪声为0.648?,星等噪声为0.18视星等条件下星图识别成功率在80%以上,新算法在FPGA中运行速度是PC机上传统三角形法的100倍。对精细导星仪星图识别算法的优化设计提供了合理可行的参考依据。     

两种激光导星方案的区别与共性

1　引言　　如在大气中形成激光导星 ,则可能在地面望远镜中应用自适应校正以提高图像质量。但由于无法直接从导星的抖动获得所需信息 ,很难用激光导星信号校正波前的总斜度。 R.Ragazzoni系统地研究了多种方法来解决利用人造导星信号自适应光学系统中波前总斜度测量的问题。已发表一些解决该问题的方法 ,但都增加了系统技术实现的复杂性 ,如 :同时测量明亮自然星和导星的总角度抖动 ,使用双色激光导星 ,使用辅助望远镜和激光源。在后两种情况中 ,激光导星不能视作点光源。使用辅助望远镜或激光源的光学方案很简单。 R.Ragazzoni描述了该…     

不同导星数量和排布情况下地表层自适应光学系统的性能分析

基于频谱滤波理论和经典大气湍流 7 层模型, 通过地表层自适应光学 (GLAO) 系统的理论滤波器模型, 结合 有限导星条件下的误差传递函数 (ETF), 探究了不同导星数量与不同导星排布情况下地表层自适应光学系统的性能。 研究结果表明 6 颗导星呈中心 1 颗、其余 5 颗在视场边缘均匀环形分布时, 系统校正性能较优。该研究结果对正在研 制的一米新真空太阳望远镜多层共轭自适应光学 (MCAO) 系统 (含有 GLAO 系统) 具有重要指导作用和参考价值。     

基于兴隆观测基地50cm望远镜的幸运成像系统

大气湍流会在很大程度上降低地基望远镜的空间分辨率,而幸运成像技术以较低的成本、简单的设备、易实现的算法可以有效修正大气湍流的影响,从而提高了地基望远镜开展天体成像和密集星场高精度测光观测的能力.基于兴隆观测基地50 cm望远镜研制了幸运成像系统,该系统包括滤光片、望远镜增焦子系统、数据采集子系统和数据处理子系统.在视宁度良好的晴夜对月球、大行星、球状星团和双星进行了观测,成功获取了月球表面的清晰图像,恒星星像的半高全宽(FWHM)达到0.6,好于2倍望远镜衍射极限.观测结果表明,该幸运成像系统能够有效提高地基望远镜的空间分辨本领,为下一步的高分辨天文观测研究奠定了基础.     

基于星敏感器的天文/惯导组合导航仿真研究

本文通过仿真实验,研究了基于星敏感器的天文／惯导组合导航系统的导航性能和特点。首先分析了天文导航的基本原理,并给出了天文／惯导组合导航算法的理论模型。在此基础上,建立了天文导航和捷联惯性导航的仿真模型,实现了天文／惯导组合导航系统仿真。仿真结果表明：基于星敏感器的天文／惯导组合导航能够有效抑制惯导的长时漂移累积误差,有利于实现机载远程长航时的高精度导航。     

一种基于高精度CCD的星敏感器系统设计

CCD作为实时、高精度姿态测量部件,对空间飞行器的姿控、导航、定位具有重要意义。本文对CCD星敏感器遮光罩、光学系统、电路系统硬件及导航星库制定、星图识别、姿态计算软件算法等星敏感器技术实现进行了系统阐述,并提出星敏感器系统设计方案。经实验室静、动态检验和观星检验,该系统可以满足卫星姿轨控系统提出的精度要求。     

航空飞行器天文自主导航定位技术

针对传统惯性/天文多星组合导航的不足和导航星选取不确定性,设计了一种基于捷联惯性/天文单星深度组合的长航时自主导航系统,通过对惯性导航和二维转台单星观测的误差特性进行建模,综合两者的优点,实现了单星观测角度和惯导解算数据的高精度融合;在高度通道方向,引入气压高度计对高度误差进行阻尼,通过卡尔曼滤波器对惯导误差进行最优估计,运用可观测性理论对系统进行分析,得到了最优导航星选取准则,有效地解决了在部分观测角度下算法性能下降的问题。仿真结果表明:该算法长时间导航定位精度优于传统算法,最优导航星选取准则有效地提高了算法的鲁棒性,具有较高的理论研究意义和工程应用价值。     

基于模糊聚类视区划分的SAR目标识别方法

 现有基于模板匹配的SAR目标识别技术,多通过姿态遍历来构建和存储基础模板库.为降低计算消耗和存储开销,借鉴计算机视觉中视区概念,提出了一种基于非均匀视区划分的模板库精简方法.结合关键特征矢量,基于Gustafson-Kessel(GK)算法对视区作模糊聚类,以识别概率最优控制视区划分策略并提炼原型模板.采用典型舰船目标的SAR仿真图像集,验证了方法在精简模板库、实现高效SAR自动目标识别方面具有可行性.     

基于惯性比特征的三角形星图识别算法

为了提高星敏感器的星图识别性能,提出了一种基于惯性比特征的三角形星图识别算法。该算法将导航三角形的形心惯性比和导航三角形最长边的角距值作为匹配特征量,并以此构建导航特征库,采用散列函数的方式搜索导航特征库。由于将三角形特征量的维数由三维缩减至二维,该算法具有导航星数据库容量小、搜索匹配速度快的优点。仿真实验表明,在星点位置噪声标准偏差为2像素、星等噪声标准偏差为0.8等的条件下,该算法的识别率均在99%以上,平均识别时间约为1.29ms,和现有三角形算法相比均具有一定的优势。并在地面观星实验中,取得了非常好的效果。     

基于预编码与导频分配的大规模MIMO导频污染抑制

导频污染问题是限制大规模多输入多输出(MIMO)系统性能的主要影响因素.针对这个问题,提出了一种基于改进预编码和最优导频分配策略的大规模MIMO系统导频污染抑制算法.首先,在系统下通过基于改进遗传优化算法的最大化信干噪比(SINR)预编码算法,获得最优预编码矩阵;然后,通过基于用户信道条件优劣的最优导频分配策略对每个小区用户进行导频分配,从而实现大规模MIMO系统导频污染抑制.通过Matlab仿真结果可知,相对于传统的SINR预编码算法,所提算法的复杂度降低了65%左右,而导频污染抑制性能提升了30%左右.该算法能够有效抑制导频污染,提升大规模MIMO系统的性能.     

均匀快速的导航星选取方法

为解决导航星表分布的均匀性、构建的快速性问题,提出了一种基于极坐标细分法(PCSM)及距离-星等加权法相结合的导航星选取方法。通过在近似均匀分布的球面基准点的邻域附近选取导航星,用来保证所选导航星分布均匀性,并解决坐标极值越界问题;为了提高搜星过程整体速度,引入了k-vector 快速搜索方法搜索基准点邻域内候选星;最后,综合考虑导航星的均匀性与亮度指标,设计了距离-星等加权方法筛选导航星。仿真结果表明:该方法简单、易行、适用性强,选取的导航星分布均匀性好。     

适用于小视场星敏感器的导航星表构建方法

导航星表构建是星敏感器设计阶段的重要工作.对于小视场,受限于恒星分布规律,易出现导航星表空洞问题.为解决小视场条件下均匀完备导航星表构建问题,对基于球面螺旋基准点的导航星表构建方法进行了改进:摒弃了原方法通过改变球面螺旋基准点数量和位置重新构建导航星表的思路,转而通过增选部分恒星来达到减少星表空洞的目的.设立了描述恒星消除星表空洞能力的权值,并以该权值递减顺序开展恒星增选;同时,设计了增选恒星距离阈值条件以保持增选后导航星表的均匀性.仿真表明,在4圆形视场条件下,相对于原方法,文中方法得到的导航星表,总星数减少708颗,均匀性指标提高约44%,而星表空洞变化较小,显示了较好的性能.     

一种星辐射模式下全天区星图识别算法及FPGA实现

针对在DSP中实现全天区星图识别算法耗时长导致实时性差,提出并实现了一种基于FPGA的星辐射模式下的全天区星图识别算法。该方法利用FPGA并行性、高主频等特性,在保证算法高精度、高准确度的前提下,解决了全天区星图识别耗时长的问题。首先,根据星点信息构建星辐射模式；其次,基于FPGA实现了星辐射模式下对应特征向量的计算；最后,提出了一种可预读、流水化的星辐射模式匹配算法,极大地缩短了星辐射模式匹配的时间。在Xilinx公司的Xc7a75tfgg484-2平台上进行实验验证,结果表明,在相同时钟主频下,基于FPGA的星图识别算法速度比基于DSP的算法速度快10.95倍以上,而且在使用三组特征向量同时进行匹配时,识别率超过99%。     

星敏感器高动态下自主星跟踪算法

当飞行器大角速度机动时,采用传统的星跟踪算法来提取星像坐标时,必须选取较大的扫描星图区域,从而增加了区域内包含其它星像部分像元或全部像元的可能,需要多次采用星对角距比较来选取正确的星像坐标,因此,在选取正确的星像坐标时增加了误匹配的可能。为此,文中提出一种星敏感器高动态下自主星跟踪算法,首先根据前邻时刻的瞬时姿态来预测下一时刻的输出姿态,再利用预测姿态预测当前时刻恒星在下一时刻的星像坐标,最后扫描在以预测的星像坐标为中心的星图范围内提取实际的恒星星像坐标。这样克服了采用传统星跟踪算法带来的数据更新率低、可能误匹配高甚至不能提取正确地星像坐标的缺点。最后,采用该方法进行了仿真验证以及外场观星试验。     

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。     

采用混合粒子群算法的星图识别方法

为提高大视场高灵敏度星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出了一种基于混合粒子群算法的星图识别方法,该方法首先根据星图中星点的灰度信息确定候选识别主星集合;然后选择该集合中的一个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内的所有星点构成特征数据集合;然后利用混合粒子群算法对圆内的星点进行快速路径寻优;最后利用最优路径长度进行索引,并利用最优路径中前三个星点间的角距以及它们的星等信息进行匹配识别;实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需的导航星库容量小.     

一种基于BP网络的星图识别算法

为了提高星图识别算法的抗噪性能,提出一种基于逆向传播(Back Propagation,BP)网络的识别算法。该算法通过将星图转换成“0”、“1”和“2”的网格矩阵,提取行列数值和星数形成匹配向量,利用多个BP识别子网进行训练完成匹配识别。通过仿真试验得出以下结论:对星等位置和星等添加噪声,当位置噪声标准偏差为2像素时,BP网络算法的识别率和识别时间相对传统栅格算法分别提高2%和60ms,对噪声有较强抗干扰能力,表明BP网络算法具有更快的识别速度。     

一种基于星点特征不变原理的快速星图识别方法

星图识别算法是星敏感器输出姿态的关键技术。根据星图从天球坐标系转换到星敏感器坐标系过程中存在特征值不变的原理,结合视场和星等需求建立了导航星表。并根据星图识别要求设计了对应的快速识别算法。针对特征表维数多的特点,采用K向量法提高搜索效率,同时采用并行计算的思想进一步提高搜索速度。采用Matlab编程实现了算法,并进行了仿真。结果表明,算法的识别效率可达97.8%,平均搜索时间可达14.4ms,能够满足准确率高、识别速度快的要求。     

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。     

星图识别三角形算法综述

在现代的航天领域,根据星敏感器所获得的星图分布情况,可得到飞行器的姿态。因其具有可靠性、保密性、精度高、适用范围大而得到广泛的应用。首先对传统的识别算法进行概述,然后对近年来提出的一些改进算法进行总结,并分别详细地介绍了改进三角形算法、向量索引的算法、字符串索引算法、无需标定参数识别算法、基于神经网络和支持向量机的算法。这些方法在识别速度、成功率、实时性上都有一定程度的提高,在降低虚警的情况下可以提高算法的鲁棒性,还总结了现在星敏感器识别方法的不足,并展望了今后的发展方向。