张锐[1]2007年在《基于CCD星敏感器的星图识别算法的设计与实现》文中研究说明第二代自主式CCD星敏感器(或称为星跟踪器)自身带有微处理器,是一种智能化的姿态敏感器。由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力,已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别,通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向,进而确定航天器姿态。本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述,但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证。论文的主要工作为:1)对基于支持向量机的导航星选取算法进行了研究。论文归纳了选取导航星必须遵守的几个原则,对天球上的恒星分布规律进行了分析;指出了传统导航星选取方法存在的不足,结合支持向量机原理,研究了基于小样本学习的导航星提取算法。采用本文提出的算法生成的导航星表既能满足全天星图识别的需求,又大大减小了星上的存储压力。2)研究了恒星视位置计算方法,使用共线条件方程推导了恒星的天球坐标与星敏感器CCD像平面坐标之间的转换关系,并对恒星在不同坐标系下的坐标转换进行了仿真实验,进一步证明了本文的星图模拟方法的正确性。3)改进了一种全天自主星图识别算法。对叁角形星图识别算法进行了分析,通过采用一个特征量来进行导航星叁角形的匹配运算,从而能减少冗余运算;并据此研究了分段线性特征量快速搜索算法。实验表明,本文的改进算法是一种适应性与鲁棒性较强的全天星图识别算法。4)提出了一种基于遗传算法的星图自主识别的算法,采用模拟星图验证了将遗传算法运用于星图识别的可行性,并分析了其优缺点,给出了改进方法,为下一步的深入研究奠定了基础。
李春艳[2]2003年在《利用神经网络技术实现星敏感器的星图识别》文中研究表明卫星姿态测量系统是卫星姿态控制的基础，其工作的可靠性对卫星的正常运行起着至关重要的作用。星敏感器是一种高精度的姿态敏感测量系统，如何实现星敏感器的星图识别是姿态测量的关键。星图识别就是将星敏感器视场中观测星组成的星图与导航星组成的星图进行特征匹配以确定观测星与被测星的对应关系。 由于星图识别问题可以认为是一种模式识别，根据这个特点，本文提出了一种基于神经网络技术的星敏感器的星图识别方法，设计了一个包含多个并联BP子网的识别系统。介绍了识别系统中输入、输出样本的构造，分类器的设计以及训练网络结构的设计，讨论了基于BP神经网络训练的一些改进算法，通过对网络结构与编程方法的改进使星图识别的效率大大提高。 经过在自行开发的星图识别仿真平台上模拟实现星图识别的过程，得到比较满意的结果，表明利用神经网络技术来实现星图识别是可行的，且容易实现。它有效地解决了传统算法在识别成功率、识别时间与存储量之间的矛盾，并且在数据库容量、实时性等方面较传统星图识别算法有显着改善。
李春艳, 李恪, 张龙云, 金声震, 祖继锋[3]2003年在《基于神经网络技术的星图识别方法》文中认为星敏感器是一种高精度的姿态敏感测量系统,如何实现星敏感器的星图识别是姿态测量的关键.由于星图识别问题可以认为是一种模式识别,根据这个特点,提出了一种基于神经网络技术的星敏感器的星图识别方法,并设计了一个包含多个并联BP子网的识别系统.通过用PC机模拟星图识别过程,表明此过程用神经网络技术来实现有效的克服了传统算法在识别成功率、识别时间与存储量之间的矛盾,并且容易实现.
赵明艳[4]2017年在《叁视场星敏感器星图识别方法研究》文中提出星敏感器凭借其自主性强和高精度姿态测量的优势,成为了航天器自主导航系统中的重要组成部分。但是,单视场星敏感器,由于视场范围有限,当视场内观测星数不足3颗时导航失效,导致其不能连续导航。而多视场星敏感器是解决该问题的有效途径,其中,星图识别方法是其关键技术。本文围绕叁视场星敏感器星图识别方法展开研究,主要工作及贡献如下:针对叁角形星图识别法存储量大、耗时长、鲁棒性差的问题,提出了一种新的基于广义回归神经网络的单视场星图识别算法。该算法首先对SAO J2000基本星表进行双星、变星和星等处理,建立导航星表;然后为导航星表中每颗导航星建立叁角形特征,作为广义回归神经网络输入,进行星图识别器训练;最后,根据导航星表模拟观测星图,利用星图识别器对观测星图进行识别。仿真实验结果表明:广义回归神经网络星图识别算法识别率及识别效率高、鲁棒性好。针对单视场星敏感器滚转角的测量精度低于其它两个姿态角以及星成像可靠性易受外界环境影响等问题,对叁视场星敏感器展开研究,提出了叁视场星图二步高精度识别方法。该方法第一步利用广义回归神经网络对观测星数多于3颗的视场进行视场内星图识别并自检验识别结果,当识别正确的视场个数大于等于1且小于3时,进行飞行器的姿态粗解算,当识别正确的视场数等于3时,星图识别结束,完成飞行器姿态精解算;第二步利用飞行器的姿态粗解算结果计算未正确识别视场的视轴粗指向,辅助未正确识别视场完成叁角形法星图识别,基于此,完成飞行器姿态精解算。基于上述导航星表,结合叁视场星敏感器的安装方式生成叁视场模拟观测星图,进行算法验证。仿真实验结果表明:叁视场星图二步高精度识别方法的识别率和识别效率高;与单视场星敏感器相比,叁视场星敏感器叁轴姿态解算精度高。采用STK软件生成飞行状态数据,并利用Matlab GUI搭建了探月飞行器环绕地球飞行段和地月转移轨道段星敏感器星图识别仿真演示验证系统。该系统主要由星图模拟模块、星图识别器训练模块、星图识别模块、姿态解算模块、仿真设置模块和性能分析模块等构成。通过采样环绕地球飞行段和地月转移轨道段938拍姿态数据,模拟相应的观测星图,演示验证了本文提出的星图识别方法是有效的。
李江操[5]2018年在《基于星敏感器的星图识别算法的研究》文中研究说明姿态敏感器可以完成飞行器姿态的测量和控制,相比于一般的姿态敏感器,星敏感器具有精度高、能够实现自主导航的特点。星敏感器依靠星图识别算法确定位置信息后进行姿态调整,星图识别的准确性直接影响了姿态测量的准确度,所以对于星图识别的研究是重要且有意义的。本文将对星图识别的叁个方面进行研究,分别是导航星库的构建、星图的处理和星图如何快速匹配的问题。对已有的算法进行对比分析,针对噪声干扰,寻求将识别算法鲁棒性提高且减少导航星库存储的方法。论文实现了从星图模拟、星图的处理到星图匹配,最后进行算法评价整个过程。选取了SAO星表作为基本星表,对其进行了星等筛选和双星的处理,设定星等阈值为6.5,并将双星合并为一颗星,构造了基本导航星库。接着利用这些数据进行了星图模拟,对模拟星图加入高斯噪声进行分析。将实际采集星图进行了滤波和阈值分离等图像预处理,针对坐标位置,分别用质心算法、平方加权质心算法和带阈值质心算法进行了提取分析,并建立评价体系进行精度评价。针对星图匹配,本文对经典叁角形算法和栅格算法进行了分析,并基于栅格算法,提出了基于神经网络的星图识别算法,采用栅格算法生成网格矩阵,将网格里有星的行列号提取出来,计算无星的数量,以此构造特征向量作为输入样本,使用多个BP网络进行训练后识别。也在传统叁角形的基础上,提出了改进的叁角形算法,将星等作为辅助信息,确定主星,挑选4颗伴星构成5颗星,形成双导航叁角形进行识别。最后对星图识别进行算法评价,主要分为鲁棒性、识别率、识别时间和存储容量分析。经过仿真实验对比分析,基于神经网络的星图识别算法相对栅格算法和传统叁角形算法有着更好的鲁棒性,识别速度得到了提升而且存储容量减小的同时还有着较高的识别率,但是相对其他已有算法,它的训练时间较长。改进的叁角形算法相比传统的叁角形算法提高了识别速度,减少了导航星库的容量。实验结果证明基于神经网络的星图识别算法具有更好的鲁棒性,改进的叁角形算法也减少了导航星库容量,抗干扰能力也有所提高,相比神经网络算法适用性更强。
罗丽燕[6]2015年在《基于星敏感器的星点提取与星图识别方法研究》文中研究表明深空探测有助于人类了解宇宙和生命的起源与演化,探索和扩展生存空间,合理地利用空间的资源,谋求社会的可持续发展。随着深空探测任务的开展,对深空探测器自主导航技术的要求越来越高。现有的深空探测器一般高度依赖地面测控系统,但地面监测站的固有缺陷,使得其无法保持稳定的远距离长时间的导航性能,需要寻求新的导航方式。天文导航具有其他导航方式无法比拟的优势,可为深空探测器提供位置和姿态信息,是一种非常重要的深空探测器自主导航手段。星敏感器是目前航天应用中精度最高的绝对姿态敏感器,能够为卫星、导弹、航天器等提供精准的位置和姿态信息。基于星敏感器的自主天文导航技术属于完全自主式的导航方式,具有较高的测量精度、无累积误差、隐蔽性好等众多优点,近些年围绕基于星敏感器的自主天文导航技术国内外学者开展了大量的研究。本文针对星敏感器中的星点提取和星图识别问题进行了研究,主要工作内容包括:1.为了改善星图图像星点提取的定位精度,同时提高星点提取的效率,提出一种高精度星点快速提取算法。首先根据星点像素的分布特点,利用聚类算法的思想,对星点进行粗定位操作,将星点提取的全局操作转化为局部区域操作,减少对背景像素的扫描。其次,利用星点粗定位操作得到的星点中心坐标作为种子点,根据区域生长算法,自动选取星点的像素。随后,根据星点能量的分布特征,利用星点像素与种子点的平面距离,采取两种不同的修正策略,对星点像素的灰度值进行修正,降低噪声对星点提取的影响。最后,利用双线性插值算法,提高星点的分辨率,使用质心计算公式得到星点的质心坐标,完成星点的精确定位。仿真实验验证了该算法的有效性。对比的实验结果表明:该算法能够取得较高的定位精度,且提高了星点提取的速度。2.在对基于Log-Polar变换的星图识别算法分析的基础上,提出了一种基于Log-Polar变换改进的自主星图识别算法。该算法首先分析了基于Log-Polar变换的星图识别算法所存在的不足。随后通过重构星图图像的平面直角坐标系,将视场内的观测星进行重新投影,使观测星的识别特征在星图图像发生旋转时能够保持不变。之后引入观测星平面坐标的对数值作为识别特征向量的元素,增强识别特征的抗噪性能。最后,利用观测星特征向量中非零值的个数来限定观测星特征向量在导航星特征库中匹配搜索的范围,提高观测星识别的速度。仿真结果表明,该算法克服了基于Log-Polar变换的星图识别算法所存在的不足。与改进的栅格算法和基于Log-Polar变换的星图识别算法相比,该算法具有较强的鲁棒性,且在提高算法识别率的同时,加快了观测星识别的速度。3.星图识别中能够使用的星图图像信息只有星点的位置和亮度信息,而星点的亮度信息常被认为是一种不稳定的信息。本文利用观测星与其邻星间的平面几何位置关系,提出了一种基于一维矢量模式的自主星图识别算法。该算法利用观测星的平面位置以及观测星与邻星间的夹角信息来构建观测星的识别特征;利用观测星星模式的矢量方向,对视场内的观测星进行重新的投影,使得观测星的识别特征在星图图像发生旋转时保持不变。在观测星识别特征匹配的过程中,利用特征向量中非零值的个数缩小特征向量在导航星特征库中匹配搜索的范围,加快观测星的识别。仿真实验验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法在提高星识别率的同时,加快了星识别的速度。在同一条件下,该算法与金字塔算法、改进的栅格算法和基于Log-Polar变换的星图识别算法进行了比较。对比结果表明,该算法比其他算法具有更优的性能。4.为了优化星的识别过程,且在增强星图识别鲁棒性的同时,加快观测星识别的速度,提出了一种基于组合模式的自主星图识别算法。该算法融合了径向模式和编码模式的优势,利用径向模式的平移和旋转不变性,使观测星的识别特征不会随着星图图像的旋转而发生变化;利用编码模式将观测星的识别问题简化为数值的比较。根据观测星在组合模式下的识别特征的特点,将观测星在编码模式下的识别特征用于初始匹配,即使用编码模式的识别特征,在导航星特征库中进行匹配搜索,确定观测星的候选匹配结果。随后利用观测星在径向模式下的识别特征,与候选匹配结果相应的径向模式识别特征进行比较,从而得到识别的结果。仿真实验验证了该算法的有效性。与金字塔算法和改进的栅格算法相比,该算法在位置噪声增加时,能够保持较强的稳定性,其抗噪性能有一定的提高,且其具有较快的识别速度。通过本论文的研究工作,明确了星图图像模拟的过程,为后续的研究工作提供了必要的实验数据;提出了高精度星点快速提取算法、基于Log-Polar变换改进的自主星图识别算法、基于一维矢量模式的星图识别算法和基于组合模式的星图识别算法,并通过仿真实验对所提出的算法进行了验证,有效地提高了星点的定位精度及识别速度,改善了星图识别的性能。论文研究成果为改善星敏感器的性能提供了充足的理论基础,为星敏感器的高精度高稳定性算法软件设计提供重要的指导。
汪洁萍[7]2014年在《天文导航半物理仿真系统研究》文中研究指明天文导航的发展对国民经济建设和国防建设具有重要意义。但是在太空中进行天文导航定位技术实验研究难度大成本高，因而国内外均采用地面半物理仿真进行实验研究。本文旨在完成天文导航半物理仿真系统的研究和初步设计。首先，详细介绍了天文导航的基本理论和实现方法。其次为了模拟星图，对球坐标系到星敏感器平面坐标系的转换、星等到灰度的变换和星图噪声进行了详细的推导，模拟软件能实现指定视轴方向上的星图模拟。然后采用全局阈值分割和连通域划分的聚类算法实现星图的预处理，将星点目标与背景、噪声区分。最后介绍半物理仿真平台的设计方案，并对整个系统进行调试。本文所研制的整个系统能很好地仿真天文导航平台。
许威[8]2013年在《星点快速提取与高精度定位技术研究》文中研究表明星光导航是天文导航中的一种,它通过星敏感器获取当前星体的观测数据,进而确定航天器的姿态和位置。星图定位和识别算法是星光导航中的关键技术,星光导航的精度和实时性取决于星图定位的精度和星图识别的快速性。近年来,随着我国航天技术的发展和对深空探测的需求,对导航的定位精度和实时性也提出了更高的要求,因而深入研究星点高精度定位与快速提取技术具有非常重要的意义。本文结合高精度星敏感器实际需求,重点研究星敏感器高精度星图定位算法与快速星点提取与识别技术。具体工作包括4部分：星图预处理、高精度质心定位算法、星点快速提取和序列星图颤振探测。星图预处理包括星图滤波和星图分割。在比较常用滤波算法滤波效果的基础上,选用维纳滤波算法对星图进行去噪处理。分割阈值对星点目标的定位精度影响很大,文中对现有的阈值分割方法进行了系统的比较,提出一种加权迭代阈值算法,根据星点数目和质心精度要求,选取不同的权值,可获得合适的分割阈值。星点目标的亚像素定位是星图处理的关键技术,常用方法有质心法、带阈值的质心法,线性插值法和高斯曲面拟合法等。本文在比较当前常用的质心法精度与兼顾算法速度的基础上,选择加权质心法来提取星点目标的质心坐标。星图中星点坐标提取一般采用连通域标记法,然后运用亚像元细分定位算法对不同区域进行运算,得到各个星点的位置和亮度信息。本文在灰度投影算法的基础上,提出了一种基于灰度曲线差分极值的星点快速提取算法,只需对灰度投影曲线做一次差分运算,即可快速获取星点坐标范围和峰值坐标粗位置。本文提出使用星敏感器进行卫星载荷颤振探测,提高遥感图像成像质量的思路,利用星图的灰度特性,通过星图帧间相对位移的探测,精确估计出原连续图像的质心位置,通过质心位置的变化获得载荷颤振信息,结合图像复原算法,实现颤振模糊图像的复原。
时圣革, 雷肖剑, 于长海[9]2014年在《星图识别叁角形算法综述》文中提出在现代的航天领域,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叁角形算法、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。
郭建[10]2014年在《遥感测量工具星图识别算法研究》文中提出随着遥感测量技术越来越快速地发展，对卫星的图像定位精度的技术要求逐渐在提高，利用恒星定标是一种新的几何定标方法。本文围绕利用恒星几何定标的星图识别算法展开研究，提出了一种四边形算法，并将其应用于大视场角成像器件的星图识别和视轴定标过程。本文按照ZXY旋转顺序转换矩阵的求解方法，推导了从天球地平坐标系到星敏感器坐标系的旋转矩阵，推导了星敏感器坐标系到像平面坐标系的平移变换关系，为星图识别提供了理论基础。在总结各个经典星图识别算法的优点后，引出了四边形算法。为完成四边形算法的星图识别，采用灰度阈值分割算法和改进的连通域搜索算法对星图进行图像预处理，从观测星图中提取了前20~30颗最亮的星点目标，并用带阈值的质心细分定位法，提取出星点质心在像平面坐标系下的位置坐标，而后按照四个星点两两之间共6个星角距构建观测四边形数据库，并按照升序的方式存储。同时，从标准星表中利用星等阈值的方式筛选出四等导航星表，共518颗星，构建并存储了32232个导航四边形。本文利用四边形算法，将星图识别分为四边形匹配和顶点方向判断两个过程，利用在多种环境下采用大视场角相机地面观星试验拍摄的实际星图，进行了四边形星图识别算法的仿真验证，得到了较好的识别效果，进而计算相机的实际视轴指向，并得到其重复精度。仿真结果表明，利用四边形算法进行星图识别，识别特征维数增大到了6个星间角距，减少了冗余匹配率，且识别成功率达到90%以上，利用四边形算法对大视场角相机的视轴指向进行几何定标是可行的，计算的重复精度在±0.04。
参考文献：
[1]. 基于CCD星敏感器的星图识别算法的设计与实现[D]. 张锐. 解放军信息工程大学. 2007
[2]. 利用神经网络技术实现星敏感器的星图识别[D]. 李春艳. 辽宁师范大学. 2003
[3]. 基于神经网络技术的星图识别方法[J]. 李春艳, 李恪, 张龙云, 金声震, 祖继锋. 科学通报. 2003
[4]. 叁视场星敏感器星图识别方法研究[D]. 赵明艳. 西北工业大学. 2017
[5]. 基于星敏感器的星图识别算法的研究[D]. 李江操. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所). 2018
[6]. 基于星敏感器的星点提取与星图识别方法研究[D]. 罗丽燕. 西安电子科技大学. 2015
[7]. 天文导航半物理仿真系统研究[D]. 汪洁萍. 西安电子科技大学. 2014
[8]. 星点快速提取与高精度定位技术研究[D]. 许威. 浙江大学. 2013
[9]. 星图识别叁角形算法综述[J]. 时圣革, 雷肖剑, 于长海. 光电技术应用. 2014
[10]. 遥感测量工具星图识别算法研究[D]. 郭建. 哈尔滨工业大学. 2014