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基于交疊視場亮度優(yōu)選算法的導(dǎo)航星庫構(gòu)建方法

2018-11-03 03:50:02葉宋杭孫朔冬葉志龍李金晶
上海航天 2018年5期
關(guān)鍵詞:天球星圖光軸

葉宋杭,孫朔冬,葉志龍,李金晶

(1. 上海市空間智能控制技術(shù)重點實驗室,上海 201109; 2. 上海航天控制技術(shù)研究所,上海 201109)

0 引言

星光導(dǎo)航在衛(wèi)星導(dǎo)航、深空探測等空間領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。導(dǎo)航星庫是星光導(dǎo)航不可缺少的組成部分,是天文導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)導(dǎo)航功能的關(guān)鍵,是影響星敏感器星圖識別效率和姿態(tài)解算精度的重要因素[1]。導(dǎo)航星庫通過基礎(chǔ)星表在地面制作完成,包含了一定規(guī)模的恒星信息。在實際應(yīng)用中,基礎(chǔ)星表中所有的恒星不適合都選為導(dǎo)航星。

導(dǎo)航星庫構(gòu)建方法[2]一般需要優(yōu)選導(dǎo)航星,以實現(xiàn)導(dǎo)航星均勻分布,降低導(dǎo)航星庫的冗余度。主要構(gòu)建方法有星等閾值過濾[6]、自組織導(dǎo)航星選擇[7]、星等加權(quán)[8]、回歸選取[6]等。星等閾值過濾方法是直接設(shè)定星等閾值,提取基礎(chǔ)星庫中的星等小于該閾值的恒星構(gòu)成導(dǎo)航星庫。該方法簡單方便,與探測星匹配性好,但恒星不均勻分布會產(chǎn)生一些不良影響。若某個天區(qū)恒星數(shù)量太多,則會降低星圖識別的準(zhǔn)確率,增加星圖識別時間,導(dǎo)致星敏感器的性能受到影響;若恒星數(shù)量太少會造成空洞,導(dǎo)致星圖識別失敗,星敏感器無法測定姿態(tài)。自組織導(dǎo)航星選擇方法通過多級縮減導(dǎo)航星數(shù)量,能得到導(dǎo)航星數(shù)量少且分布均勻的導(dǎo)航星庫,但在實際應(yīng)用中,由于該方法復(fù)雜度很高,一般只能做到二級縮減。恒星星等越低,被星敏感器捕獲到的概率越高。星等加權(quán)方法基于該原理,根據(jù)恒星的星等賦予每顆恒星不同權(quán)值,對低星等的恒星賦予較大權(quán)值,對高星等的恒星賦予較小權(quán)值,當(dāng)選擇恒星作為導(dǎo)航星時,低星等被選擇的概率大于高星等的概率。該方法類似于視星等閾值過濾方法,但仍沒有解決與星等閾值過濾方法相同的問題?;貧w選取方法構(gòu)建了新的動態(tài)星等閾值過濾選擇模式,用動態(tài)星等閾值代替星等閾值過濾方法中的靜態(tài)閾值。該方法為了求解高維非線性動態(tài)星等閾值分布函數(shù),采用了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機的方法,所得導(dǎo)航星庫中的導(dǎo)航星數(shù)量少,分布均勻性好。但由該方法求得的動態(tài)閾值與真實閾值之間存在誤差,在恒星星數(shù)量較少的天區(qū),會導(dǎo)致所選的導(dǎo)航星數(shù)量變得更少,因此該方法動態(tài)閾值自適應(yīng)性仍不夠完善。

上述方法存在導(dǎo)航星庫制作過程復(fù)雜、導(dǎo)航星分布不均等問題。為解決這些問題,綜合考慮現(xiàn)有導(dǎo)航星庫制作方法的優(yōu)劣勢,并滿足制作導(dǎo)航星庫的通用要求,本文提出一種基于交疊視場亮度優(yōu)選算法的星敏感器導(dǎo)航星庫構(gòu)建方法。

1 星庫預(yù)處理

星表記錄了全天球中恒星的詳細(xì)天文參數(shù),包括位置、星等、光譜特性、變星標(biāo)識、伴星標(biāo)識等。常用的星表及其基本特性見表1。表中Hipparcos星表較容易獲得,且精度很高,為0.000 8″,因此本文選擇該星表為基礎(chǔ)星表。由于基礎(chǔ)星表中星等過大的恒星很難被星敏感器探測到,本文取基礎(chǔ)星表中星等小于等于7.0的恒星構(gòu)成基礎(chǔ)星庫,包含15 537顆恒星,在全天球中的三維分布如圖1(a)所示。由圖可知,基礎(chǔ)星庫中的恒星在全天球中的分布過于密集,不適合直接用于制作導(dǎo)航星庫,而需要進行預(yù)處理。

基礎(chǔ)星庫的預(yù)處理流程如圖2所示,具體處理思路如下:

1) 考慮到星敏感器的光譜特性、儀器星等與視星等存在差異,觀測星不可能與導(dǎo)航星庫中的導(dǎo)航星完全對應(yīng),本文采用星等閾值過濾方法來篩選導(dǎo)航星。為盡可能使觀測星都包含在導(dǎo)航星庫中,令星等閾值Mth略大于星敏感器靈敏度,刪除基礎(chǔ)星庫中所有星等大于Mth的恒星。

表1 常用星表系統(tǒng)基本特性

圖1 基礎(chǔ)星庫和備選星庫三維圖Fig.1 Three-dimensional diagrams of basic and alternative star databases

2) 為提高恒星質(zhì)心位置計算的精度[10],目前處理“雙星”的方法有兩種:一是刪除“雙星”,合并成單星[9];二是直接刪除“雙星”[6]。本文采用第二種方法,刪除星庫中所有恒星之間角距小于θth的“雙星”。

3) 考慮到周年光行差[12]較大的恒星留在星庫中,將影響星圖識別的準(zhǔn)確性。根據(jù)星敏感器的精度,設(shè)定恒星周年光行差閾值dg,刪除周年光行差大于dg的恒星。

4) 現(xiàn)有方法都是無條件剔除變星,但由于變星分等級,刪除所有等級的變星會丟失大量信息。因此,將星等變化大于0.6的不穩(wěn)定星,以及星等大于(Mth-0.6)的次穩(wěn)定星(星等變化=0.06~0.60)全部刪去,以避免這部分變星的星等變化超出星敏感器的敏感極限。

5) 星敏感器的存儲空間有限,為減小存儲空間,縮短星圖識別時間,本文將星庫中星等大于星敏感器敏感極限的恒星刪除,得到含有5 046顆星的備選星庫。備選星庫在全天球中的三維分布如圖1(b)所示。由圖可知,備選星庫的密度相比基礎(chǔ)星庫大幅減小,但恒星分布不均勻,因此將利用交疊視場亮度優(yōu)選算法進一步篩選備選星庫。

2 基于交疊視場優(yōu)選亮度算法

合理的導(dǎo)航星庫不僅能有效提高星圖識別成功率和匹配速率,而且可提高星敏感器的姿態(tài)精度,對星圖識別必不可少。根據(jù)星敏感器的工作原理,其仿真評價使用的姿態(tài)精度公式[12]為

(1)

式中:σcross-boresight為探測器平面與視軸正交軸的測量精度;σroll為繞視軸滾動的精度;F為星敏感器視場;σcentroid為質(zhì)心定位精度;Npixel為芯片的像元數(shù)目;Nstar為參與姿態(tài)解算的星顆數(shù);θsep為參與姿態(tài)解算的平均角距。

影響精度指標(biāo)的因素有很多,其中首要因素為參與姿態(tài)解算的星顆數(shù)。由某國產(chǎn)星敏感器的分析結(jié)果可見:在σcentroid、Npixel、F值固定的情況下,當(dāng)精度要求優(yōu)于3″時,參與姿態(tài)解算的星顆數(shù)為15~20顆;當(dāng)精度要求優(yōu)于5″時,星顆數(shù)為8~15顆;為不丟失跟蹤目標(biāo),視場內(nèi)至少需要5顆星。影響精度指標(biāo)的次要因素為參與姿態(tài)解算的平均角距,其值表示視場中導(dǎo)航星分布的均勻程度。在不改變其他影響精度指標(biāo)時,可適當(dāng)增加參與姿態(tài)解算的星顆數(shù),以提高視場內(nèi)導(dǎo)航星分布均勻程度和星敏感器姿態(tài)精度。

根據(jù)星敏感器的精度要求,確定參與姿態(tài)解算的星顆數(shù)為Nstar顆。由于實際拍攝的星圖中亮度較高的觀測星通常不是干擾星,且容易獲得更高的質(zhì)心提取精度,因此在各視場星圖識別過程中,優(yōu)先采用各視場中亮度較高的星點。在保證視場中的探測星數(shù)量盡可能接近Nstar顆的同時,確保恒星的星等足夠小。為了在最少的識別次數(shù)中獲取與導(dǎo)航星匹配的觀測星組合,需根據(jù)亮星優(yōu)先的原則選取導(dǎo)航星。如在實際應(yīng)用中,星敏感器將星圖中所有Nd顆探測星按照亮度排序,取前Nstar顆亮星參與星圖下一步識別過程,刪除剩余暗星。因此,在構(gòu)建導(dǎo)航星庫時,生成覆蓋全天球的交疊視場,選取每個視場內(nèi)亮度排名前Nth顆(Nth≥Nstar)的恒星作為導(dǎo)航星。

為增加參與姿態(tài)解算的導(dǎo)航星的平均角距θsep,均勻分布每個視場范圍內(nèi)天區(qū)的導(dǎo)航星。由于星敏感器實際視場內(nèi)的天區(qū)只占天球很小一部分,因此將視場范圍內(nèi)的天區(qū)視作平面區(qū)域,如果能實現(xiàn)任意光軸指向的視場內(nèi)導(dǎo)航星的星像在像面上均勻分布,那么所有導(dǎo)航星在天球上可近似均勻分布[14]。基于上述思想,將像面上的星像密度作為篩選導(dǎo)航星的指標(biāo),把導(dǎo)航星在天球上的分布問題轉(zhuǎn)化為星像在像平面上的分布問題。

導(dǎo)航星均勻分布的實現(xiàn)步驟如下:

1) 以星敏感器視場的內(nèi)切圓為視場,將視場范圍內(nèi)的天區(qū)恒星三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為像平面上的二維坐標(biāo),則基于光軸指向計算轉(zhuǎn)移矩陣為

(2)

恒星映射在探測器像平面上的坐標(biāo)為

(3)

式中:r、p、q分別為星敏感器光軸指向的赤經(jīng)、赤緯、旋轉(zhuǎn)角;(v1,v2,v3)為恒星在天球坐標(biāo)系下的坐標(biāo);f為星敏感器的鏡頭焦距;xpixelsize、ypixelsize分別為探測器像平面沿X、Y軸方向的像元數(shù);Dx、Dy分別為每個像元沿X、Y軸方向的尺寸。

圖3 視場內(nèi)扇形區(qū)域劃分示意Fig.3 Schematic diagram of fan section partition in FOV

2) 根據(jù)恒星在像平面上的坐標(biāo)(x,y)與像平面上主點(xm,ym)的關(guān)系,對恒星在像面上的位置進行區(qū)域劃分,共分成4個相等的扇形區(qū)域(見圖3),其表達(dá)式為

(4)

3) 根據(jù)赤經(jīng)從1°至360°每隔M°,再根據(jù)赤緯從-90°至90°每隔M°進行光軸指向,生成N個交疊視場,分別統(tǒng)計每個像平面和扇形區(qū)域內(nèi)的星顆數(shù)。根據(jù)精度要求,參與姿態(tài)解算有Nstar顆星,確定像平面星顆數(shù)的閾值NFOV,計算每個扇形區(qū)域的閾值Nq,Nq≥NFOV/4;優(yōu)先判斷像平面的星顆數(shù)是否大于NFOV,若不是,則不作處理,若是,則判斷該像平面內(nèi)每個扇形區(qū)域的星顆數(shù)是否大于Nq,若某區(qū)域的星顆數(shù)小于Nq,則不處理,否則,按照亮度排序該區(qū)域的恒星,優(yōu)先選取前Nq顆亮星,將剩余暗星作為待刪除星;依次統(tǒng)計每個視場,將所得的待刪星庫從備選星庫中刪除,得到最終導(dǎo)航星庫。

3 仿真試驗及結(jié)果分析

某國產(chǎn)星敏感器的敏感極限為6.1星等,視場為14.5°×14.5°,先進攝影系統(tǒng)(APS)的尺寸為2 048×2 048像素。星庫預(yù)處理中,星等閾值Mth=6.5,角距閾值θth=0.212 °,周年光行差閾值dg=0.5″。參與姿態(tài)解算的星顆數(shù)Nstar為15顆,閾值NFOV=25,Nq=7。

采取交疊視場亮度優(yōu)先方法構(gòu)建星庫時,視場間隔參數(shù)M對星庫均勻性和星庫規(guī)模的影響較大。通過設(shè)置不同M值,對比不同規(guī)模星庫的均勻性,得出最優(yōu)的M值。由于星敏感器的視場半徑為7.25°,因此M小于等于7.25°。不同星庫的星顆數(shù)分布見表2。表中通過設(shè)置不同的視場間隔參數(shù),得到了不同規(guī)模的星庫,隨機生成10 000個光軸指向,并統(tǒng)計每個光軸指向天區(qū)視場內(nèi)的星顆數(shù),按照星顆數(shù)所在區(qū)間統(tǒng)計在該區(qū)間的光軸比例。由表2可見:當(dāng)視場間隔參數(shù)M為3.625時,得到的3 959顆導(dǎo)航星的星庫,在10~25顆和15~20顆的光軸個數(shù)分別占97.38%、55.82%,相比其他方法制作的星庫比例最高,說明該星庫的恒星在全天球中分布最為均勻。隨機光軸星顆數(shù)如圖4所示。由表2、圖4可知,導(dǎo)航星庫在10~25顆的光軸個數(shù)僅占75.65%,比備選星庫提高了21.73%。

表2 不同星顆數(shù)區(qū)間的光軸分布概率

圖4 隨機光軸星顆數(shù)直方圖Fig.4 Histogram of random optical axis star number

圖5 不同視場內(nèi)的恒星分布Fig.5 Star distribution of different FOVs

根據(jù)某國產(chǎn)星敏感器的特性,設(shè)置探測器主點坐標(biāo)為(1 024,1 024),鏡頭焦距f為44.129 2 mm,像元尺寸Dx、Dy均為0.005 5 mm。不同視場內(nèi)恒星分布如圖5所示。隨機生成(124.25°,-46.50°)、(1.25°,84.32°)、(62.82°,14.67°)3個光軸指向,將它們分別指向備選星庫和導(dǎo)航星庫的天球中,分別將圖5(a)和(d)、圖5(b)和(e)、圖5(c)和(f)進行比對,從中可以明顯看出,導(dǎo)航星庫視場中的星分布明顯比備選星庫均勻,且表示每個扇形區(qū)域最亮2顆星的紅色方框都沒有改變位置,說明交疊視場亮度優(yōu)先方法可保證視場中的亮星不被刪除,同時刪除其他分布密集的暗星,得到局部天區(qū)均勻分布的導(dǎo)航星庫。

備選星庫、待刪星庫、導(dǎo)航星庫的二維分布如圖6所示。由圖可知:備選星庫的恒星在全天球呈“V”形分布,待刪星庫中的恒星絕大多數(shù)都在“V”形內(nèi),而導(dǎo)航星庫分布均勻。由此證明,本文方法能使導(dǎo)航星在全天球中均勻分布。

圖6 不同星庫的二維圖Fig.6 Two-dimensional diagrams of different star databases

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于交疊視場亮度優(yōu)選算法的星敏感器導(dǎo)航星庫構(gòu)建方法。在星庫預(yù)處理中,按照恒星自行篩選和有選擇地篩選變星。該方法與單一的以星等閾值進行星庫預(yù)處理的方法相比,可有效刪除影響星圖識別成功率的恒星。在此基礎(chǔ)上,采用交疊視場亮度優(yōu)選算法,成功篩選出視場中亮度高且分布均勻的恒星,使所選的導(dǎo)航星在全天球和局部天區(qū)中分布均勻、冗余度低、亮度高。該導(dǎo)航星庫能為后續(xù)星敏感器節(jié)省在軌存儲空間,提高星圖識別匹配速率和識別成功率。但在導(dǎo)航星庫預(yù)處理時,“雙星”的刪除可能會丟失較多有用的恒星,后續(xù)可通過對“雙星”等效處理,提高星圖識別的成功率。此外,可進一步改進所采用的扇形劃分和光軸生成方式,得到分布更均勻的導(dǎo)航星庫。

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