[发明专利]一种基于有向环的星图识别方法

说明书

技术领域

本发明属于传感器姿态测量技术，特别涉及一种基于有向环的星图识别方法，应用于恒星敏感器定姿。

背景技术

随着卫星影像分辨率的提高，卫星影像定位精度也需要相应地提高，以充分发挥影像高分辨率的优势。目前，不依赖地面控制点，直接利用卫星的位置和姿态数据，获取高精度的影像定位信息已成为国内外遥感卫星应用的重要发展趋势。高精度的遥感影像直接定位对卫星姿态精度提出了较高的要求。以往航天器定姿使用的太阳敏感器、红外地球敏感器和陀螺等定姿设备，已经无法完全满足高分辨率遥感卫星定姿的精度需求，而具有高精度定位能力的恒星敏感器则越来越受到青睐。目前，国外高分辨率遥感卫星如IKONOS、QuickBird等，大多将恒星敏感器作为常用的定姿手段之一，其定姿的可靠性均较高。当前国内部分较高分辨率遥感卫星也开始利用恒星敏感器定姿，与国外水平相比，国内恒星敏感器定姿的可靠性较低，一个重要的原因是国内星图识别算法识别率较低。

利用恒星敏感器定姿首先要进行星图识别，星图识别过程如图1所示，将星图上提取的恒星像点位置、亮度等信息构成一定模式，然后与已知的内部星表进行比对，识别出星图上的恒星是内部星表中的哪几颗恒星。恒星识别成功后，即可进行姿态解算。可以明显看出，星图识别是否成功关系着定姿的成败，它是恒星敏感器定姿的核心问题，是评价恒星敏感器可靠性的主要因素之一。

根据不同的比对模式，目前比较流行的星图识别方法采用了三角形算法[Liebe，C.C.1992.Pattern Recognition of Star Constellations for Spacecraft Applications，IEEE AES Magazine.28(6)：34-41.]、匹配组算法[Bezooijen，R.W.H.Van，1994.True-Sky Demonstration of an Autonomous Star Tracker.Proc.SPIE Vol.2221Space Guidance，Control and Tracking VIII，Orlando：156-168.]、栅格算法[Padgett，C.K.Kdelgado.1997.A Grid Algorithm for Autonomous Star Identification.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，33(1)：202-213.]，奇异值分解算法[Junang，Jer-Nan.，H.Y.K，John L.Junkins，2003.An Efficient and Robust Singular Value Method for Star Recognition and Attitude Determination.NASA/TM-212142.]，遗传算法[Paladugu，Lalitha and B.G.W，Marco P.Schoen，2003.Star pattern Recognition for attitude determination using genetic algorithms.17th AIAA/USU conference on Small Satellites Logan.]和神经网络算法[Bardwell，G.，1995.On-board artificial neural network multi-star identification system for3-axis attitude determination，Acta Astronautica，35：753～761.]等。

目前这些星图识别算法都存在一些不足，如三角形算法存贮容量大，不利于快速计算；栅格算法对星等存在严重依赖，可靠性低；匹配组算法复杂，匹配速度慢；奇异值分解算法不易设定门限、遗传算法、神经网络算法匹配速度慢等；它们的优缺点如表1所示。

表1常见星图识别算法比较

现有技术提出了一种基于星形的星图识别算法，该算法采用选择中心星，通过星对角距匹配来识别其他星的方案，然而，该方法整体设计上存在一些缺点：

1、基准星选取