CN104567867A - 一种星敏感器姿态稳定跟踪的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明一种星敏感器姿态稳定跟踪的方法,首先在星敏感器软件中建立跟踪列表结构,对星点的跟踪识别情况进行记录;对星敏感器每帧星图匹配识别结果与之前数帧星图匹配识别结果进行比对分析,筛选出被星敏感器稳定跟踪的星点;只采用可以被星敏感器稳定跟踪的星对进行姿态解算。本发明只采用经过多帧验证的、能稳定跟踪识别的星对进行姿态解算,削除不能稳定识别星对对应输出姿态的影响。
Description
技术领域
本发明属于空间飞行器用恒星敏感器领域,涉及一种星敏感器姿态稳定跟踪的方法。
背景技术
星敏感器是一种成像式空间姿态测量敏感器,通过对所拍星图的星点提取、识别和计算,输出星敏感器的三轴姿态信息,由于其具有高精度、高可靠性等特点,被广泛用于卫星、飞船等各类航天器中。星敏感器通过恒星窗口跟踪,采用从窗口星图中提取的观测星点信息和导航星表星点信息进行星图匹配识别,进而进行姿态解算。星图匹配识别所得的观测星和导航星组成的星对,是进行姿态解算的基础,直接影响星敏感器的输出姿态精度这一重要指标。
现有的星敏感器如《星敏感器中星图图像的星体细分定位方法研究》(作者:魏新国,张广军等;出处:北京航空航天大学学报)等文献所述,多直接将星图匹配识别所得的星对全部用于姿态解算,由于导航星点误差、星点进入/退出视场、敏感芯片噪声、空间粒子辐射、杂光等因素的影响,每帧星图匹配识别所得的星对组成存在不稳定的情况,导致以其作为输入的姿态解算模块输出不稳定,影响星敏感器的输出姿态精度。
发明内容
本发明解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供一种星敏感器姿态稳定跟踪的方法,使得用于姿态解算的星对组成稳定,从而提高星敏感器输出姿态精度。
本发明的技术方案是:一种星敏感器姿态稳定跟踪的方法,步骤如下:
1)星敏感器得到新的一帧跟踪模式星图信息后,进行星点提取和匹配识别,得到识别队列IR,所述的识别队列IR中包括各导航星点的导航星号GSId和像面提取坐标信息;
2)获取跟踪列表TL中的下一个节点TLn;所述的跟踪列表TL为之前每帧积累的跟踪列表,包括跟踪星数tsn、定姿星数qsn以及每个跟踪列表节点的导航星号GSId、连续丢失次数LostCycles、跟踪次数TrackedCycles和该节点是否可用于定姿的标志FlgUseToCalc;
3)取识别队列IR中的下一个导航星IRn;
4)比较TLn的导航星号TLn.GSId与导航星IRn的导航星号IRn.GSId是否相等,若相等,将此导航星从识别队列IR中剔除,则执行步骤6);否则,执行步骤5);
5)判断识别队列IR中所有导航星是否提取结束,若是,则执行步骤7);否则,执行步骤3);
6)跟踪列表节点TLn的跟踪次数TLn.TrackedCycles加一,连续丢失次数TLn.LostCycles置0,判断若TLn.TrackedCycles大于等于跟踪阈值minNumForTracked,则置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为真,否则置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为非真;判断结束后执行步骤8);其中minNumForTracked为正整数;
7)判断跟踪列表节点TLn的连续丢失次数TLn.LostCycles是否大于等于丢失阈值maxNumForLosted,若是,清空该跟踪列表节点,即把该节点置为NullTLNode;否则,TLn.LostCycles加一,置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为非真,执行步骤8);其中maxNumForLosted为正整数;
8)判断跟踪列表中所有节点是否提取结束,若是,执行步骤9);否则,返回步骤2);
9)用识别队列IR中剩余的导航星信息填充跟踪列表TL中被清空的节点,上述被填充节点的连续丢失次数置为0,跟踪次数置为1,定姿标志置为非真;
10)计算获得跟踪列表TL中非空节点数A,将跟踪列表TL的跟踪星数tsn置为A;计算获得跟踪定姿标志为真的节点数B,将跟踪列表的定姿星数qsn置为B;
11)使用跟踪列表TL中定姿标志为真的节点导航星信息完成星敏感器本帧的姿态解算和稳定跟踪。
本发明与现有技术相比的积极效果:
1.提出星图中星点质量多帧比对评价方法,实现匹配识别结果的优选。现有技术多通过核算当前帧观测星点矢量与导航星点矢量的夹角,剔除当帧误差较大的识别星对;本发明在现有技术的基础上,增加了识别星对的多帧验证,剔除连续多帧间不能被稳定匹配识别的星对;
2.稳定用于姿态解算的星对组成,提高星敏感器输出姿态精度。现有技术多在完成星图匹配识别后,直接将星图匹配识别所得的星对全部用于姿态解算,当某一星对在多帧间不能被稳定识别时,星敏感器输出姿态误差较大;本发明只采用经过多帧验证的、能稳定跟踪识别的星对进行姿态解算,削除不能稳定识别星对对应输出姿态的影响。
附图说明
图1为本发明的主流程图。
具体实施方式
本发明已应用于国产某小型星敏感器,如图1所示,具体实施步骤如下:
1)星敏感器得到新的一帧跟踪模式星图信息后,进行星点提取和匹配识别,得到识别队列IR,所述的识别队列IR中包括各导航星点的导航星号GSId和像面提取坐标信息;
2)获取跟踪列表TL中的下一个节点TLn;所述的跟踪列表TL为之前每帧积累的跟踪列表,包括跟踪星数tsn、定姿星数qsn以及每个跟踪列表节点的导航星号GSId、连续丢失次数LostCycles、跟踪次数TrackedCycles和该节点是否可用于定姿的标志FlgUseToCalc;
3)取识别队列IR中的下一个导航星IRn;
4)比较TLn的导航星号TLn.GSId与导航星IRn的导航星号IRn.GSId是否相等,若相等,将此导航星从识别队列IR中剔除,则执行步骤6);否则,执行步骤5);
5)判断识别队列IR中所有导航星是否提取结束,若是,则执行步骤7);否则,执行步骤3);
6)跟踪列表节点TLn的跟踪次数TLn.TrackedCycles加一,连续丢失次数TLn.LostCycles置0,判断若TLn.TrackedCycles大于等于跟踪阈值minNumForTracked,则置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为真,否则置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为非真;判断结束后执行步骤8);其中minNumForTracked为正整数;
7)判断跟踪列表节点TLn的连续丢失次数TLn.LostCycles是否大于等于丢失阈值maxNumForLosted,若是,清空该跟踪列表节点,即把该节点置为NullTLNode;否则,TLn.LostCycles加一,置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为非真,执行步骤8);其中maxNumForLosted为正整数;
8)判断跟踪列表中所有节点是否提取结束,若是,执行步骤9);否则,返回步骤2);
9)用识别队列IR中剩余的导航星信息填充跟踪列表TL中被清空的节点,上述被填充节点的连续丢失次数置为0,跟踪次数置为1,定姿标志置为非真;
10)计算获得跟踪列表TL中非空节点数A,将跟踪列表TL的跟踪星数tsn置为A;计算获得跟踪定姿标志为真的节点数B,将跟踪列表的定姿星数qsn置为B;
11)使用跟踪列表TL中定姿标志为真的节点导航星信息完成星敏感器本帧的姿态解算和稳定跟踪。
表一
表二
例如,设跟踪阈值为5,丢失阈值为3,上一帧识别结果如表一所示,步骤1)中的之前积累的跟踪列表如表二所示,节点4、12、13由于上一帧未识别,经过步骤7)定姿标志为非真;节点10由于跟踪次数小于跟踪阈值,经过步骤7)定姿标志为非真;其他节点的跟踪次数均大于跟踪阈值,故经过步骤6)定姿标志均为真。步骤1)中本帧识别的识别列表如表三所示。则经过计算,步骤10)得到的更新后的跟踪列表如表四所示,其中节点4由于当前帧识别且跟踪次数大于跟踪阈值,故经过步骤6)定姿标志变为真;节点10由于当前帧识别,跟踪次数已等于跟踪阈值,故经过步骤6)定姿标志变为真;节点11、12由于当前帧不识别,故经过步骤7)定姿标志变为非真,且连续丢失次数加1;节点13由于当前帧不识别且连续丢失次数等于丢失阈值,故经过步骤7)被清空,又经过步骤9)被填充为新节点。若使用跟踪列表,上一帧步骤11)即用表二中节点1、2、3、5、6、7、8、9、11进行姿态解算,当前帧步骤11)即用表四中节点1~10进行姿态解算,其中用于定姿的导航星共有三颗不一样。若不使用跟踪列表,上一帧和当前帧分别用表一、表三所示识别列表进行姿态解算,其中用于定姿的导航星共有5颗不一样。可知,本发明提出的星敏感器姿态稳定跟踪方法可在识别结果不稳定的情况下实现姿态的稳定跟踪。
表三
表四
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
Claims (1)
1.一种星敏感器姿态稳定跟踪的方法,其特征在于步骤如下:
1)星敏感器得到新的一帧跟踪模式星图信息后,进行星点提取和匹配识别,得到识别队列IR,所述的识别队列IR中包括各导航星点的导航星号GSId和像面提取坐标信息;
2)获取跟踪列表TL中的下一个节点TLn;所述的跟踪列表TL为之前每帧积累的跟踪列表,包括跟踪星数tsn、定姿星数qsn以及每个跟踪列表节点的导航星号GSId、连续丢失次数LostCycles、跟踪次数TrackedCycles和该节点是否可用于定姿的标志FlgUseToCalc;
3)取识别队列IR中的下一个导航星IRn;
4)比较TLn的导航星号TLn.GSId与导航星IRn的导航星号IRn.GSId是否相等,若相等,将此导航星从识别队列IR中剔除,则执行步骤6);否则,执行步骤5);
5)判断识别队列IR中所有导航星是否提取结束,若是,则执行步骤7);否则,执行步骤3);
6)跟踪列表节点TLn的跟踪次数TLn.TrackedCycles加一,连续丢失次数TLn.LostCycles置0,判断若TLn.TrackedCycles大于等于跟踪阈值minNumForTracked,则置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为真,否则置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为非真;判断结束后执行步骤8);其中minNumForTracked为正整数;
7)判断跟踪列表节点TLn的连续丢失次数TLn.LostCycles是否大于等于丢失阈值maxNumForLosted,若是,清空该跟踪列表节点,即把该节点置为NullTLNode;否则,TLn.LostCycles加一,置此节点的定姿标志FlgUseToCalc为非真,执行步骤8);其中maxNumForLosted为正整数;
8)判断跟踪列表中所有节点是否提取结束,若是,执行步骤9);否则,返回步骤2);
9)用识别队列IR中剩余的导航星信息填充跟踪列表TL中被清空的节点,上述被填充节点的连续丢失次数置为0,跟踪次数置为1,定姿标志置为非真;
10)计算获得跟踪列表TL中非空节点数A,将跟踪列表TL的跟踪星数tsn置为A;计算获得跟踪定姿标志为真的节点数B,将跟踪列表的定姿星数qsn置为B;
11)使用跟踪列表TL中定姿标志为真的节点导航星信息完成星敏感器本帧的姿态解算和稳定跟踪。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102435763A (zh) * | 2011-09-16 | 2012-05-02 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于星敏感器的航天器姿态角速度测量方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102435763A (zh) * | 2011-09-16 | 2012-05-02 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于星敏感器的航天器姿态角速度测量方法 |
CN103323027A (zh) * | 2013-05-30 | 2013-09-25 | 北京控制工程研究所 | 基于星点重构的星敏感器动态补偿方法 |
CN103335648A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-02 | 北京航天自动控制研究所 | 一种自主星图识别方法 |
CN103337059A (zh) * | 2013-07-10 | 2013-10-02 | 北京控制工程研究所 | 一种星敏感器高能粒子干扰抑制方法 |
CN103954280A (zh) * | 2014-04-08 | 2014-07-30 | 北京控制工程研究所 | 一种快速和高鲁棒性自主恒星识别方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李学夔等: "高精度星敏感器的导航星识别定位算法研究", 《计算机工程与应用》 * |
李葆华等: "星敏感器高动态下自主星跟踪算法", 《红外与激光工程》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106403929A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-02-15 | 清华大学 | 星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法 |
CN106403929B (zh) * | 2016-08-22 | 2019-02-05 | 清华大学 | 星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法 |
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