基于机器学习的大视场星敏感器畸变在轨标定技术
本文选题：标定 + 星敏感器 ； 参考：《红外与激光工程》2016年12期
【摘要】：随着遥感卫星在轨任务复杂性的不断提升,对卫星定姿精度的要求也不断提高。星敏感器是星上精度最高的姿态敏感器,因而其在轨标定是提高定姿精度的有效手段。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。
[Abstract]:With the increasing complexity of remote sensing satellite in orbit, the precision of attitude determination has been improved. The satellite sensor is the most accurate attitude sensor on board, so its orbit calibration is an effective means to improve the precision of attitude determination. Because of the complexity of lens distortion of large field of view star sensor, the widely used least square method based on star diagonal distance has some limitations. Therefore, a calibration algorithm of star sensor based on machine learning is proposed. Combining with the idea of machine learning prediction modeling, the lens distortion model is established by constructing features, and the redundant features are eliminated by principal component analysis (PCA). Finally, the calibration effect is evaluated from the angle distance and the generalization ability of the model. The simulation results show that the algorithm has a good correction effect on star sensor with large lens distortion, and the calibration accuracy can always be kept within 0.8 ". Compared with several popular algorithms, the algorithm has the advantages of high precision and good robustness.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;
【基金】：黑龙江省博士后科研启动金(LBH-Q14054) 中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFD1503)
【分类号】：V448.22;TP181
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，本文编号：2103424
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