本文選題：標(biāo)定 + 星敏感器��； 參考：《紅外與激光工程》2016年12期

【摘要】：隨著遙感衛(wèi)星在軌任務(wù)復(fù)雜性的不斷提升,對(duì)衛(wèi)星定姿精度的要求也不斷提高。星敏感器是星上精度最高的姿態(tài)敏感器,因而其在軌標(biāo)定是提高定姿精度的有效手段。由于大視場(chǎng)星敏感器的鏡頭畸變復(fù)雜,目前廣泛采用的基于星對(duì)角距的最小二乘法存在一定局限性。因此提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的星敏感器在軌標(biāo)定算法,該方法結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模思想,通過構(gòu)造特征建立鏡頭畸變模型,并結(jié)合主成分分析方法進(jìn)行冗余特征的消除,最后從星角距和模型泛化能力兩方面對(duì)標(biāo)定效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。仿真結(jié)果表明:算法對(duì)鏡頭畸變程度較大的星敏感器有良好的校正效果,標(biāo)定精度始終能保持在0.8″內(nèi),與目前幾種主流算法相比,具有精度高,魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:With the increasing complexity of remote sensing satellite in orbit, the precision of attitude determination has been improved. The satellite sensor is the most accurate attitude sensor on board, so its orbit calibration is an effective means to improve the precision of attitude determination. Because of the complexity of lens distortion of large field of view star sensor, the widely used least square method based on star diagonal distance has some limitations. Therefore, a calibration algorithm of star sensor based on machine learning is proposed. Combining with the idea of machine learning prediction modeling, the lens distortion model is established by constructing features, and the redundant features are eliminated by principal component analysis (PCA). Finally, the calibration effect is evaluated from the angle distance and the generalization ability of the model. The simulation results show that the algorithm has a good correction effect on star sensor with large lens distortion, and the calibration accuracy can always be kept within 0.8 ". Compared with several popular algorithms, the algorithm has the advantages of high precision and good robustness.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：黑龍江省博士后科研啟動(dòng)金(LBH-Q14054) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(HEUCFD1503)
【分類號(hào)】：V448.22;TP181

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