大视场星敏感器畸变校正技术

由于大视场光学镜头的加工误差和光敏感器件装配误差的存在,星敏感器实际模型与理想模型存在一定的差别。未校正的非线性误差对星点角度的测量影响很大。基于单星平行光入射标定模型,得出测试点与标定点之间旋转角的数学关系。以相邻点畸变误差近似相等为前提条件,完成测试星点的旋转角的畸变校正。结果表明,统计误差由校正前的7.257个像元降低到了0.246个像元。

大视场星敏感器标定技术

星敏感器是一种高精度的空间姿态测量装置,精度标定是其高精度测量的重要保障。在分析影响大视场星敏感器测量误差因素的基础上,针对常用标定方法(如多项式畸变模型法和直接映射法)的缺点,提出遗传算法优化的BP神经网络算法进行大视场星敏感器标定。根据此方法建立了大视场星敏感器标定系统,并进行了实验测试。实验结果表明:该标定方法使得单星测角误差由标定前的0.14°降低到0.0053°,有效提高了大视场星敏感器测角精度,并且代码效率高、稳定性高。

基于大视场星敏感器的目标识别技术

天基目标探测技术已成为当今空间研究领域的前沿性技术。深空目标由于距离较远,在探测器上为点目标成像,很难通过外形特征将其与恒星、行星等虚假目标区分。大视场星敏感器由于自带导航星库,能有效地将虚假目标中恒星剔除。依据真假目标在赤经坐标系下运动规律的不同,结合星敏感器的姿态矩阵,可将真正的目标从复杂的星空背景中准确地识别出来,从而达到安全防护目的。仿真结果验证了该方法的有效性。