三视场星敏感器的多级星图识别算法

论文摘要

为解决现有三视场星图识别算法效率慢、识别正确率低的问题,提出了一种面向三视场星敏感器的多级星图识别算法:第一阶段利用单一可调参数的广义回归神经网络分别识别三幅单视场星图;第二阶段利用星库中存储的星间角距信息检验导航星识别结果,再以正确识别的导航星信息计算星敏感器的3个视轴指向;第三阶段利用视轴指向辅助未识别与识别错误的导航星完成识别与校正;最终,以三视场内正确识别的导航星精确估计飞行器姿态信息。仿真结果表明,当星点质心定位误差的标准差达到0.07像素时,该星图识别算法对实验样本的识别正确率仍高达98.9%,而识别时间仅为8.464 5 ms。同时,由于提供求解姿态的星点信息较多且分布更广泛,飞行器的三轴姿态估计精度也随之提高。三视场星敏感器估计的飞行器偏航、俯仰、和滚转轴姿态精度分别为1.205 8″,1.086 7″以及1.201 8″。

论文目录

• 1 三视场星图多级识别算法
•   1.1 算法框架
•   1.2 视场内星图识别
•     1) 特征向量建立
•     2) GRNN星图识别网络
•   1.3 视场间星图识别与校正
• 2 仿真与分析
•   2.1 视场内星图识别结果分析
•   2.2 视轴指向辅助视场间星图校正结果分析
•   2.3 姿态误差分析
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 苟斌,程咏梅,赵明艳,王会宾,刘成元

关键词: 三视场,神经网络,星图识别,姿态

来源: 西北工业大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 西北工业大学自动化学院,盲信号处理国家级重点实验室

基金: 国家自然科学基金(91438107),国家自然科学基金(61603364),西北工业大学研究生创新基金(CX201956)资助

分类号: V448.2;TP212

页码: 541-546

总页数: 6

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