高精度星敏感器星图识别算法研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所) | 被引量 : 0次 | 上传用户:lizhuang1022
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准确的姿态测量是实现空间任务的基础,星敏感器以恒星为参照物实现对航天器三轴姿态的测量,且相比于其它姿态测量设备,其具有自主性强、精度高、可靠性高等特点,已广泛应用于各类高精度自主导航系统。近些年,随着深空探测与小卫星热潮的兴起,对星敏感器的精度、体积、质量、功耗等性能提出了更为严苛的要求。因而,对星敏感器相关技术进行研究具有重要意义。硬件技术的发展可有效实现星敏感器的小型化与低功耗,但其它关键性能的提升则主要依赖于星点提取算法与星图识别算法。目前,研究人员已对相关算法进行了大量研究,并将其应用于工程实践中,然而当前算法仍存在以下问题:(1)亚像素质心法的定位精度受到自身系统误差的限制,星点提取环节的精度有待进一步提高;(2)模式识别类星图识别算法中的特征模式不够鲁棒,对应模式构建、匹配过程易受到噪声影响;(3)子图同构类星图识别算法特征维度低,其在噪声条件下识别成功率低、耗时长等问题亟待进一步研究。本文在现有研究的基础上,主要围绕星点提取与星图识别展开,以探索提升星敏感器相关算法性能的技术方法,此外,该技术还可应用于空间碎片检测、空间弱小目标识别跟踪、空间望远镜指向修正、以及大地天文测量等领域。本文主要工作内容总结如下:1.针对亚像元质心算法中系统误差问题,通过频域分析与模拟仿真方式对其进行了详细讨论,并提出一种基于蝙蝠优化极限学习机(BA-ELM)的质心法系统误差补偿算法,该算法选用BA-ELM模型完成对质心法计算星点位置处所对应系统误差的预测,从而实现对不同星点高斯半径条件下的系统误差补偿,提升星点定位精度。实验结果表明:该算法能够有效消除系统误差,当星点高斯半径为0.3、0.671像元时,补偿后的3像元质心法对应系统误差均可达到10-7像元,其补偿精度优于其它误差补偿算法。此外,BA-ELM系统误差补偿算法在不同噪声强度、不同星点位置的星点定位误差值均小于比对算法,当信噪比(SNR)为3时,该算法的定位精度为0.0641像元,相比于3像元质心法、5像元质心法、阈值质心法、高斯拟合法分别提升51.64%、94.07%、8.27%、10.14%2.针对模式类星图识别算法的特征模式在噪声条件下易受干扰问题,本文提出一种基于径向模式与动态环向模式的全天球自主星图识别算法。算法主要包含两步,即初始匹配步骤与验证步骤,首先以径向模式与动态环向模式作为匹配特征,实现对观测星的初始识别,后续采取最长链路拓展方式进行验证,输出最终匹配结果。其中,动态环向模式的引入,相对全面的描述了近邻星的分布特征,且该模式在匹配过程中采用了最大累加比对算法,提升了模式匹配的可靠性。实验结果表明,相对于比对算法,本文算法对位置噪声、亮度噪声、伪星等干扰具有更强的鲁棒性,具体表现如下:位置噪声为2.0 pixel时,算法识别率为97.45%,高出优化栅格算法6.07%;亮度噪声为0.4Mv时,算法识别率为96.90%,高出优化栅格算法2.75%;伪星数目为4时,算法识别率为95.30%,高出优化栅格算法6.70%。此外,当视场为12°×12°,极限星等6.0Mv,待识别观测星数量为15颗时,本文算法在视场中的平均星点识别数目更多,为9.0颗,高于优化栅格算法(4.98颗)。3.为提升子图同构类星图识别算法在噪声条件下的性能表现,提出一种基于复合层投票策略的全天球自主星图识别算法。算法首先以三角单元作为投票元素进行第一次投票,获得观测星对应的候选匹配星,后续再以角距特征进行第二次投票,进而对初始识别中的候选匹配结果进行验证,并输出最终识别结果。高维三角单元投票与低维角距投票相结合的策略,在提升算法在噪声干扰条件下识别结果可靠性的同时,尽可能保证实时性。此外,针对高维三角单元的搜索匹配问题,设计了SVD降维与双查找表的策略,以缩短特征匹配过程所需的时间。实验结果表明,本文算法在位置噪声、亮度噪声、伪星等噪声存在条件下的识别成功率明显均优于比对算法,具体表现如下:位置噪声为2.5 pixel时,算法识别率为95.50%,高出几何投票算法25.74%;亮度噪声为0.7Mv时,算法识别率为93.90%,高出几何投票算法9.57%;伪星数目为6时,算法识别率为93.25%,高出几何投票算法26.68%。当视场为25°×25°,极限星等5.5Mv,待识别观测星数量为10颗时,本文算法在视场中的平均星点识别数目更多,为8.64颗,高出几何投票算法(6.92颗)。此外,本文算法的运行速度(35.3ms)也快于几何投票算法(76.6ms)。4.以Odroid xu4 ARM架构嵌入式平台为基础,实现了星敏感器中星点提取、星图识别以及位姿解算的嵌入式移植。设计了适合嵌入式平台的星点提取模块、星图识别模块与姿态解算模块,完成相应C++程序的编写与调试,并将编译成功后的程序运行于嵌入式系统中。实验结果表明,基于Odroid xu4平台的星敏感器在“太空迷失”状态下,其星图数据由星点提取至位姿解算的平均运行时间为18.62ms。
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