天文导航是以已知准确空间位置、不可毁灭的自然天体为基准,被动探测天体位置,经解算确定测量点所在平台的经度、纬度、航向和姿态等信息。其中以通过对恒星成像进行光电转换获取星点信息进行姿态确定的星敏感器应用最为广泛,他主要包括两个部分:星点提取和星点识别,本文主要关注前者。除了成像器件本身的噪声缺陷,由于空间辐射会导致星敏感器拍摄星图背景灰度均值增大, 背景起伏明显, 另一方面星敏感器探测的是微弱的恒星星光,对杂散光非常敏感,,主要的杂散光源为日光、月光和地气光等杂散辐射源,主要呈现为斜坡噪声。 传统的几何方法主要需要针对某一种情况下的某种应用,当成像器件、光学环境和空间环境等发生变化时,相应的方法也会发生改变。使用全卷积神经网络可在不改变网络结构的情况下,通过更改训练样本,灵活实现星点提取。具体到本文,主要解决三个方面的问题:1不同背景均值下的提取,2散点噪声下的提取,3斜坡噪声下的提取。
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人工智能-基于BP神经网络的星箭分离冲击环境分析及软件开发.pdf
2022-06-24 16:05:47 1.7MB 人工智能-基于BP神经网络的星箭
基于BP神经网络的星箭分离冲击环境分析及软件开发.pdf
CNUTF -- 网络之星 驱动程序
2021-07-06 14:21:40 5.8MB CNUTF -- 网络之星
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自主式CCD星敏感器(或称为星跟踪器)自身带有微处理器,是一种智能化的姿态敏感器。由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力, 已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别,通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向,进而确定航天器姿态。本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。 论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述,但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证
2019-12-21 20:27:43 17.26MB 神经网络 识别算法 星敏感器 星图识别
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