姿態(tài)敏感器可以完成飛行器姿態(tài)的測(cè)量和控制,相比于一般的姿態(tài)敏感器,星敏感器具有精度高、能夠?qū)崿F(xiàn)自主導(dǎo)航的特點(diǎn)。星敏感器依靠星圖識(shí)別算法確定位置信息后進(jìn)行姿態(tài)調(diào)整,星圖識(shí)別的準(zhǔn)確性直接影響了姿態(tài)測(cè)量的準(zhǔn)確度,所以對(duì)于星圖識(shí)別的研究是重要且有意義的。本文將對(duì)星圖識(shí)別的三個(gè)方面進(jìn)行研究,分別是導(dǎo)航星庫(kù)的構(gòu)建、星圖的處理和星圖如何快速匹配的問(wèn)題。對(duì)已有的算法進(jìn)行對(duì)比分析,針對(duì)噪聲干擾,尋求將識(shí)別算法魯棒性提高且減少導(dǎo)航星庫(kù)存儲(chǔ)的方法。論文實(shí)現(xiàn)了從星圖模擬、星圖的處理到星圖匹配,最后進(jìn)行算法評(píng)價(jià)整個(gè)過(guò)程。選取了SAO星表作為基本星表,對(duì)其進(jìn)行了星等篩選和雙星的處理,設(shè)定星等閾值為6.5,并將雙星合并為一顆星,構(gòu)造了基本導(dǎo)航星庫(kù)。接著利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了星圖模擬,對(duì)模擬星圖加入高斯噪聲進(jìn)行分析。將實(shí)際采集星圖進(jìn)行了濾波和閾值分離等圖像預(yù)處理,針對(duì)坐標(biāo)位置,分別用質(zhì)心算法、平方加權(quán)質(zhì)心算法和帶閾值質(zhì)心算法進(jìn)行了提取分析,并建立評(píng)價(jià)體系進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。針對(duì)星圖匹配,本文對(duì)經(jīng)典三角形算法和柵格算法進(jìn)行了分析,并基于柵格算法,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星圖識(shí)別算法,采用柵格算法生成網(wǎng)格矩陣,將網(wǎng)格里有星的行列號(hào)提取... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所)四川省

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 識(shí)別算法基本概述
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 星敏感器研究現(xiàn)狀
        1.3.2 星圖識(shí)別算法現(xiàn)狀
    1.4 研究?jī)?nèi)容安排
第2章 星圖理論
    2.1 恒星和星表
        2.1.1 恒星
        2.1.2 星表
    2.2 坐標(biāo)系及變換
        2.2.1 坐標(biāo)系
        2.2.2 天球到星敏感器坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
    2.3 圖像的模擬
    2.4 小結(jié)
第3章 導(dǎo)航星庫(kù)與星圖處理
    3.1 導(dǎo)航星庫(kù)的篩選
        3.1.1 星等處理
        3.1.2 雙星處理
        3.1.3 分布均勻化
    3.2 星圖預(yù)處理
        3.2.1 去噪處理
        3.2.2 圖像分割
    3.3 星象質(zhì)心細(xì)分定位
        3.3.1 質(zhì)心法
        3.3.2 平方加權(quán)質(zhì)心法
        3.3.3 帶閾值的質(zhì)心法
        3.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 總結(jié)
第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星圖識(shí)別算法
    4.1 柵格算法
    4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
        4.2.1 輸入樣本的構(gòu)造
        4.2.2 特征星庫(kù)和輸出樣本設(shè)計(jì)
        4.2.3 中間層和分類器設(shè)計(jì)
        4.2.4 參數(shù)和界面設(shè)定
    4.3 總結(jié)
第5章 一種改進(jìn)的三角形星圖識(shí)別算法
    5.1 三角形算法
    5.2 改進(jìn)的三角形算法
        5.2.1 觀測(cè)三角形的構(gòu)造
        5.2.2 特征星庫(kù)的構(gòu)造
        5.2.3 算法的流程
        5.2.4 算法的可行性分析
        5.2.5 界面設(shè)置
    5.3 總結(jié)
第6章 星圖識(shí)別算法的性能評(píng)價(jià)
    6.1 性能評(píng)價(jià)
    6.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法的評(píng)價(jià)
    6.3 改進(jìn)的三角形識(shí)別算法的評(píng)價(jià)
    6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與改進(jìn)三角形識(shí)別算法的對(duì)比分析
    6.5 小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 論文總結(jié)
    7.2 論文展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]星敏感器技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 梁斌,朱海龍,張濤,仝玉嬋.  中國(guó)光學(xué). 2016(01)
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博士論文
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碩士論文
[1]遙感測(cè)量工具星圖識(shí)別算法研究[D]. 郭建.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[2]基于粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別[D]. 劉浩策.東北石油大學(xué) 2014
[3]星點(diǎn)快速提取與高精度定位技術(shù)研究[D]. 許威.浙江大學(xué) 2013
[4]基于CCD星敏感器的星圖識(shí)別[D]. 聶僥.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[5]基于恒星的航天器姿態(tài)確定技術(shù)研究[D]. 陶雨露.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[6]一種快速穩(wěn)定的星圖識(shí)別方法及單星模擬器的調(diào)校[D]. 宿德志.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[7]大地天文測(cè)量星圖定位與識(shí)別算法的研究[D]. 孟靖.西安電子科技大學(xué) 2010
[8]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)星敏感器的星圖識(shí)別[D]. 李春艷.遼寧師范大學(xué) 2003



本文編號(hào)：2981685