中国人民解放军 92941部队 43分队, 辽宁 葫芦岛 125001
惯性平台辅助的小视场星体跟踪器工作受气象条件、惯导精度、伺服测角精度等众多复杂因素的影响。为了能够量化分析各误差因素, 提高天文导航精度, 研究了星体跟踪器的星图模拟技术。根据星体跟踪器测星原理推导并建立了星图模拟的数学模型。依据该模型设计了星图模拟仿真软件, 仿真模拟了各误差因素对测星效果的影响。仿真结果验证了模型的正确性, 从而可以为星体跟踪器测星及天文导航算法设计提供理论依据。
天文导航 星体跟踪器 惯性平台 星图模拟 数学模型 celestial navigation star tracker inertial platform star map simulation mathematical model
中国空间技术研究院北京控制工程研究所, 北京 100190
全天时天文导航图像是在大气层内白天的条件下拍摄,因此图像具有强背景,低信噪比等特点,传统星点提取算法对图像星点的提取效果较差。为提高星点识别率,提出一种较准确的全天时天文导航图像模拟方法,并基于模拟星图训练了一种可加入图像降采样结构的卷积神经网络,有效抑制了星图噪声,并提高了星点信噪比。实验结果表明:本文方法得到的峰值信噪比平均提高了11.28 dB;在效果相同的条件下,本文方法的平均处理时间仅为0.2 s,远少于传统神经网络方法的处理时间。利用真实星图对网络进行测试,发现本文方法对星点信噪比的提升效果较常用算法提升了88.9倍。
图像处理 卷积神经网络 全天时星敏感器 残差网络 降采样层 星图模拟 噪声抑制
1 北京理工大学 光电学院, 北京 100081
2 装备学院 光电装备系, 北京 101416
3 北京理工大学 光电学院, 北京 10008
为了实现共平台的多个空间观测成像系统的空间配准, 对多个相机进行天文标定和姿态测量, 提出一种基于星图模拟的星图识别和姿态解算算法。首先, 建立共平台的多传感器天文观测模型, 并产生模拟星图, 将星点之间的特征转换为图像特征; 其次, 根据四边形对角线的共线不变性特征, 对相机观测星图和模拟星图进行特征匹配, 提取相机内参数的初始值; 然后, 利用星点坐标矩阵奇异值不变性, 自动匹配剩余星点并求解姿态矩阵的初始值; 最后, 对相机内参数和姿态矩阵进行非线性优化求解。实验结果表明, 在未精确标定光学系统内外参数的情况下, 星点正确识别率大于97.4%, 相机像元角分辨率为3.9"×3.4", 最后计算得出的投影误差低于1个像素, 满足多传感器空间观测系统空间配准的精度和鲁棒性要求。
天文标定 空间配准 星图识别 姿态测量 星图模拟 astronomical calibration spatial registration star pattern recognition attitude measurement star image simulation
1 长春理工大学 光电工程学院, 长春 130022
2 吉林省光电测控仪器工程技术研究中心, 长春, 130022
3 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130022
为解决现有星模拟器只关注星图模拟精度而忽略天空背景模拟的问题, 设计了具有均匀天空背景的高精度静态星模拟器.重点阐述星模拟器的组成和工作原理, 详细论述光学系统优化设计方法.根据模拟器光学系统透镜大、精度高的特点, 采用筒套筒的镜筒设计形式; 为了保证星图模拟精度, 采用激光直写技术制作星点板, 刻划精度优于±1 μm.测试结果表明: 设计的具有均匀天空背景的高精度静态星模拟器的星图模拟精度优于3″, 天空背景均匀性优于95%, 满足导航敏感器的高精度地面标定与功能测试需求.
光学设计 静态星模拟器 高精度 星图模拟 天空背景模拟 Optical design Static star simulator High-precision Star map simulation Sky background simulation 光子学报
2016, 45(12): 1222002
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 小卫星技术国家地方联合工程研究中心,吉林 长春130033
2 中国科学院大学,北京 100049
3 长春理工大学 光电工程学院,吉林 长春 130022
本文对星敏感器的姿态参数进行仿真计算,实现了观测星的提取及星图模拟。根据二维高斯分布模型对星点进行灰度弥散; 考虑了噪声等因素的影响,实时模拟星敏感器在轨状态下拍摄星空的真实星图。实验证明,通过仿真模拟在轨运行卫星所拍摄的星图,可以为星敏感器星点提取、星图识别、姿态解算等功能算法提供验证。
星敏感器 星图模拟 二维高斯分布 星点灰度弥散 噪声影响 star sensor star-map simulation 2D Gaussian distribution gray dispersion of star point effects of noises
针对船用星敏感器的仿真测试, 提出一种高精度实时星图模拟方法。建立了星图模拟计算模型, 并对非恒星要素的模拟方法进行分析。采用 Visual C++ 编程实现相关算法。给出典型星图模拟实例, 并与 Starry Night软件产生的星图进行比对。结果表明, 本文提出的方法能够对船用星敏感器各种运行场景下的星图进行模拟, 模拟要素完整、正确, 模拟精度与 Starry Night接近至亚像素级别, 每帧模拟星图生成时间约 24.8 ms。能够满足船用星敏感器高精度实时仿真测试要求。
星敏感器 仿真测试 星图模拟 站心位置计算 star tracker emulational test star image simulation topocentric place reduction
为了验证简易高斯灰度扩散模型的适用性,与传统高斯灰度扩散模型进行了对比分析。将两种高斯模型做归一化处理,设定检验像素,分析检验像元灰度的归一化值的相对误差;进行星图模拟,得到4个不同高斯半径(σ)下灰度赋值相对误差与像点映射位置偏离值的关系曲线,整体上误差随σ的增大而减小;对星图模拟得到的系列星像点采用灰度重心法提取质心,质心误差随σ增大而减小,传统模型模拟像点的质心提取精度比简易模型高约2个数量级。无噪声条件下σ=0.671时,简易模型模拟像点最大质心误差仅为0.033 pixel。仿真结果表明:单就像点外形仿真而言,当σ较小时,简易模型不再适用;但针对像点的质心定位及后续算法,简易模型带来质心误差量级可以忽略,运算量更小,适于应用。
图像处理 星图模拟 高斯分布 归一化 灰度重心法
为了实现星敏感器高斯灰度扩散模型的参数估计,设计了平行光管成像标定实验及相关算法。基于高斯规律建立并求解了以高斯扩散半径和像点质心坐标偏差为变量的方程组,进一步求得灰度能量系数;在3个不同平行光源方位拍摄图像,利用图像灰度数据计算模型参数的系列测量值,分别取均值作为其估计值;建立实验验证方法,将3个估计参数代入模型模拟静态星像点,将模拟图像与存在噪声的实拍图像做相似度比较,3 pixel×3 pixel窗口内相似度高于0.97,5 pixel×5 pixel窗口内高于0.98,7 pixel×7 pixel窗口内高于0.98。结果表明,方程组求解得到的高斯扩散半径、像点质心偏差的值可信,推导公式正确。
图像处理 导航技术 参数估计 星图模拟 灰度扩散
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院研究生院, 北京 100039
为了方便星图识别算法和星敏感器性能的测试,设计了一种CCD星图模拟器,开发了星图模拟软件。采用高分辨率显示设备及平行光管模拟无穷远处平行光,实现了高质量星图的模拟。通过高精度QUEST算法求解姿态,对模拟的星图进行了验证。计算了3颗以上恒星的偏航角、俯仰角和滚动角,对100幅模拟星图进行了统计分析,结果显示其定位精度已达98.1%。目前,该星图模拟器已成功用于实际项目,为后续的测试星图识别算法提供了良好的依据,并缩短了开发周期。
星图模拟器 姿态确定 CCD Charge Coupled Device(CCD) star map simulator attitude determination