陀螺仪辅助星敏感器星跟踪算法设计

针对星敏感器在大机动场景下跟踪预测误差较大和星点补充频率较高的问题,提出一种陀螺仪辅助星敏感器的星跟踪算法。在载体角加速度发生剧烈变化的大机动场景下,利用陀螺仪测量得到的角速度信息,对星点运动轨迹进行估计,得到相邻两帧星图中间时刻的星点位置信息。进一步建立星点运动模型,利用卡尔曼滤波器对星点位置进行跟踪预测,从而提前预测星图内外星点位置。结合所提出的缓存星库方案,可实现大机动场景下的快速星点补充。实验表明,在大机动运动条件下,星点跟踪误差小于2 pixels,采用缓存星库的算法可以有效减少补充星点的时耗,证明了算法的有效性,对提高星敏感器的动态性能和更新率有着重要意义。