高动态星敏感器关键技术研究
发布时间:2020-03-29 21:30
【摘要】:星敏感器是一种以恒星为测量对象的姿态测量仪器,因为其具有高精度,高可靠性的特点,目前已经在空间任务中得到了广泛的应用。受硬件系统和软件算法发展的限制,目前国内自研的星敏感器动态性能并不高,通常用于载体平稳飞行的阶段。随着我国航空航天技术的飞速发展,如今敏捷卫星、远程武器等高动态载体对星敏感器的动态性能提出了更高的要求,因此,高动态星敏感器已经成为我国航空航天领域中的重点研究内容之一。本文在对高动态星敏感器的关键技术进行分析后,分别对高动态星敏感器的质心定位方法,星图识别方法,星跟踪方法以及成像系统等几项关键技术进行了研究。论文的研究工作主要分为以下四个部分:(1)针对高动态条件下星点的像素拖移导致星点质心定位精度降低的问题,对模糊星图的复原算法进行了研究,提出了一种基于区域滤波的模糊星图复原方法。通过建立模糊星图中星点质心的运动模型得到星点质心的运动轨迹和星点的模糊区域,分别采用形态学滤波和改进的RL(Richardson Lucy)算法对模糊区域内的图像进行预处理和复原,改善了RL算法容易受噪声干扰,复原速度较慢的问题,解决了RL算法无终止条件的问题,提高了模糊星图的复原效果和复原速度,从而在保证实时性的前提下提高了高动态星敏感器的质心定位精度。(2)针对高动态条件下星点质心的定位误差容易导致星图识别出现冗余匹配和误匹配的问题,对基于子图同构的星图识别算法进行了研究,在经典三角形算法的基础上提出了一种基于多特征匹配的快速星图识别算法。通过对星表进行分区并对导航特征库进行分块缩小了导航特征库的检索范围,提高了星图识别的速度,通过采用多特征匹配的方法降低了冗余匹配和误匹配的概率,提高了星图识别的识别率,解决了三角形算法在高动态条件下星图识别的识别率较低,识别速度较慢的问题。(3)针对高动态条件下相邻帧星图中星点的位置变化较大导致星跟踪的成功率和效率降低的问题,对基于姿态预测的高动态星跟踪算法进行了研究,提出了一种基于SVD-UKF的姿态跟踪算法和一种基于SCKF(Square-root Cubature Kalman Filter)的姿态跟踪算法。将高动态星敏感器建模成一个非线性系统,在此基础上,将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法进行结合,提高了UKF算法在高动态星跟踪过程中的鲁棒性;将SCKF算法应用于高动态星敏感器的星跟踪,解决了SVD-UKF算法在本文高维非线性系统中跟踪精度欠佳的问题。此外,在建立的分区星表的基础上提出了一种快速跟踪识别方法,改善了高动态星跟踪过程中传统星图识别算法对新星的识别速度较慢的问题。(4)在综合考虑星敏感器的主要技术参数后提出了一种高动态星敏感器成像系统的设计方案。通过采用大视场的光学镜头和高量子效率的图像传感器,保证高动态星敏感器在工作时具有足够多的可用星数量,在此基础上,通过缩短星敏感器的积分时间减小星点像素拖移的长度。根据上述方案,设计了高动态星敏感器的电子学系统,研制了高动态星敏感器的原理样机。进行了高动态星敏感器的地面观星实验,验证了高动态星敏感器原理样机的动态性能。
【图文】:
1.1ASTRO-APS 星敏感器外观.1 Appearance of ASTRO-APS s AeroAstro 研发的一款星敏传感器,重量为 0.3kg,功耗 10 / s的动态条件下可以稳为 70″(3 )和 1Hz。MST
1.1ASTRO-APS 星敏感器外观1.1 Appearance of ASTRO-APS so AeroAstro 研发的一款星敏传感器,重量为 0.3kg,,功耗 10 / s的动态条件下可以稳为 70″(3 )和 1Hz。MST
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:V448.22
本文编号:2606538
【图文】:
1.1ASTRO-APS 星敏感器外观.1 Appearance of ASTRO-APS s AeroAstro 研发的一款星敏传感器,重量为 0.3kg,功耗 10 / s的动态条件下可以稳为 70″(3 )和 1Hz。MST
1.1ASTRO-APS 星敏感器外观1.1 Appearance of ASTRO-APS so AeroAstro 研发的一款星敏传感器,重量为 0.3kg,,功耗 10 / s的动态条件下可以稳为 70″(3 )和 1Hz。MST
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:V448.22
【参考文献】
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本文编号:2606538
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