卫星星敏感器数据处理与应用-谢俊峰-(2)

汇报人：谢俊峰3定姿应用成果452星敏感器定姿原理总结与展望1研究背景星敏感器定姿关键技术及ZY3应用研究背景研究背景姿态测量手段以地球为基准方位：地球敏感器（红外地平仪）等；以天体为基准方位：太阳敏感器、星敏感器等以惯性空间为基准方位：陀螺仪等以地面站为基准方位：射频敏感器等以地貌为基准方位：陆标敏感器等以地球磁场为基准方位：磁强计等以GPS测姿等…各种姿态敏感器太阳敏感器地球敏感器ADS姿态敏感器光纤陀螺星敏感器磁强计姿态敏感器应用介绍带磁强计的飞行器伽利略飞行器Astro-1ObservatoryaboardSTS-35星敏感器是当前绝对定姿精度最高的定姿仪器，定姿模式也最为复杂。星敏在其他应用领域——军事导弹完成时间：2005公司：SODERN星敏感器：SED20用途：法国M51弹道导弹(计划于2010年取代M4)SED20Startracker完成时间：2006年3月公司：Microcosm/USA系统：DayStar性能：白天观测7.1等恒星星敏感器在卫星定姿领域卫星姿态应用：遥感影像直接定位[spotimage，2005]卫星飞行控制[王旭东，1999]……遥感影像直接定位对于测绘领域尤为重要，高定位精度必然要求高姿态精度。对于资源三号卫星500km左右的卫星高度，1角秒的定姿误差可以引起卫星影像定位2.5米的误差；利用星敏感器定姿在卫星自主定姿方法中精度最高。国外高分辨率卫星一般采用星敏感器定姿，其影像直接定位精度可达到10m级；资源三号卫星以前的国内水平与国外相比，存在较大的差距，最高直接定位精度为300m；姿态获取的可靠性也较差，成功率甚至只有50%。研究意义国内多家单位都在争相研制星敏感器：航天部研制成功的星敏感器已经于2000年通过空间飞行试验，可以进入实用阶段，精度为几十角秒量级；成都光电所研制出星敏感器的地面试验样机;北京天文台研制的小型一体化星敏感器的精度已达十几个角秒，为国内相关研究的最高精度。与国外先进水平相比，国内还存在较大差距，主要体现在两个方面：定姿精度可靠性卫星星敏感器定姿原理星敏感器组成：•遮光罩•光学镜头•CCD及支持电路•数据处理器计算机•……洛克西德-马丁公司AST-301自主星跟踪器星敏感器简介以恒星为参照物，利用CCD相机实拍到的星图，经过星像点质心提取、星图识别和姿态估算等一系列计算，确定出星敏感器视轴在惯性参考空间的瞬时指向，从而确定飞行器的姿态。星敏感器定姿原理StarS1StarS2StarS3OXsYsZsXCCDYCCDfO’恒星相机的空间后方交会11103332220333coscossincossincoscossincossincoscossincossincoscossincossinabcxxxfabcabcyyyfabc)()()()()()()()()()()()(333222333111SSSSSSSSSSSSZZcYYbXXaZZcYYbXXafyZZcYYbXXaZZcYYbXXafx恒星定姿的关键技术控制点问题：星图识别精度问题：恒星相机检校……天赤道γ?星图内部星表星图处理流程相机检校相机参数星图识别导航星库建立导航星位置改正及选取基本星表提取像点坐标恒星影像姿态解算进入跟踪模式星敏感器定姿关键技术及ZY3卫星应用影响姿态精度和可靠性因素分析影响可靠性的因素导航星选取识别算法……影响姿态精度的因素星像点提取精度恒星相机检校精度视场内恒星的数量姿态确定算法……星上处理：1、实时性要求2、可靠稳定性要求3、硬件计算资源限制事后处理：1、无实时输出要求；2、可多次重复计算，保证可靠性；3、硬件资源充足导航星选取技术星图识别技术质心提取技术相机检校技术姿态解算技术可靠性-导航星-几个基本概念星等按亮度对恒星等级的划分星对角距两颗恒星与观测中心的夹角它们是星图识别的两个重要特征。导航星表天赤道γ?星图内部星表可靠性—基于角度格网的导航星选取星等与恒星数量之间的关系ABCDSES’OFθAODCB基于格网划分的导航星选取可靠性—基于角度格网的导航星选取表3-3常见星图识别算法比较星模式识别算法优点缺点三角形匘配法匘配简单以三角形为基元，公共边重复存贮，导航星表容量大且易冗余匘配栅格法导航星容量小，识别率高需CCD视场内有较多恒星，对视场和星等灵敏度有严格要求匘配组识别准确率可接近100%算法复杂，在识别过程中所需的运算量和存储容量都比较大基于奇异值分解的算法模式识别特别快：模式识别与姿态估计可同时完成；产生最优姿态估计；导航星标相对较小（=500KB）算法原理抽象，不易理解；识别特征不变量不同于星模式，差别甚微，判别门限不易选取基于遗传的算法需要预先训练，稳健性好；存储量要求较小每次使用都要进行一次最优化，精度和速度易收到优化参数的影响基于神经网络的算法一旦训练完好，能很快完成模式识别训练需要较大计算强度；要求很大的训练集合，以完成多种模式识别；精度易受到训练集合大小和训练时间长短的影响；潜在地需要较大存储量来存储权值可靠性：最长匹配链算法20482047•2048•1854•18601861•1861•1844•1845•18611857•1857•1854•2046•2048185820492047•1858•1855•1844•2043•2051•2049•2047•2047•20462047,…2048,…1861,…1857,…1858,…2049,…2041•2047•1835可靠性：最长匹配链算法定姿精度—质心提取灰度加权法质心坐标计算公式如下：00010203041011121314202122232430313233344041424344000102101112202122xy0sumz1=sumz1+(xy1[i]-z_x[kk])*data[xy2[i]*step+xy1[i]*2];sumz2=sumz2+(xy2[i]-z_y[kk])*data[xy2[i]*step+xy1[i]*2];sumz3=sumz3+data[xy2[i]*step+xy1[i]*2];i=[1，2……（选用点数）]第kk个星斑的质心点xz[kk]=sum1/sum3+z_x[kk];yz[kk]=sum2/sum3+z_y[kk];基于星对角距夹角的检校方法xyzwivicosTTTTijijijijwwvAAvvv00,1212G(,,,)TijNxyfkkVVDD001200120012((,,,,))iiiiiiGGGGGvfxykkGiGfxykkfxykk基于夹角相等建立检校模型：恒星成像示意图定姿精度—星敏相机检校原始星图（2012-2-3-11-7-51.264513）恒星相机参数f(p)x0(p)y0(p)k1(p-2)k2(p-4)设计参数2886.6670000标定结果2885.0371.640-4.581.24e-82.61e-14标定精度1.631.640-4.581.24e-82.61e-14星敏参数检校结果表星敏感器在轨检校21112(arccos()arccos())(1)NNijijijrwwvvNNN26101418050100150200250300350400450deviationvalue()unit:arcsecondSamplepointThedeviationofangulardistancebeforeandaftercalibrationThedeviationbeforecalibrationThedeviationaftercalibration'=arcos()Tijijww'ijijij=arcos()Tijijvv星对角距统计偏差计算：星对角距差值计算：检校前后星对角距精度对比（31328对）三轴综合姿态误差：23.1角秒-21.35角秒检校前后星对角距偏差精度对比（450幅）星对角距统计偏差：8.456角秒-7.105角秒初步结论：检校后星对角距统计偏差精度提升1.35角秒，三轴姿态精度综合提高1.75角秒固定误差——星敏感器在轨检校定姿精度—改进姿态确定方法051015202500.10.20.30.40.5imagepointpositionerror(pixel)attitudeaccuracy(arcsecond)Linear-φnonlinear-φ051015202500.10.20.30.40.5imagepointpositionerror(pixel)attitudeaccuracy(arcsecond)Linear-ωnonlinear-ω05010015020025030000.10.20.30.40.5imagepointpositionerror(pixel)attitudeaccuracy(arcsecond)Linear-κnonlinear-κ以在轨国产测绘卫星实验数据进行测试：下传星图频率2Hz，见右图所示。星敏陀螺数据输出频率4Hz，已研制软件件下图所示，单轨数据（10分钟左右）实验结果如右下方所示原始星图数据导航星选取图星图识别结果星敏后处理定姿结果资源三号卫星星图处理试验高精度星图处理界面定姿应用成果精密定姿总体框架GCP长周期误差探测与模型构建星敏定姿短周期误差模型短周期误差建模与校正星地相机一体化检校常值偏差姿态系统误差校正综合模型星敏/陀螺标定长周期姿态变化模型星敏姿态输出原始星图联合定姿（高通滤波）原始陀螺角速度输出影像匹配视差统计频谱分析原始角位移敏感器输出三线阵全色基于地面控制姿态反算地面控制全弧段姿态原始星图全弧段姿态多光谱/全色影像原始姿态精密姿态输出随机噪声抑制精密定姿总体框架GCP长周期误差探测与模型构建星敏定姿短周期误差模型短周期误差建模与校正星地相机一体化检校常值偏差姿态系统误差校正综合模型星敏/陀螺标定长周期姿态变化模型星敏姿态输出原始星图联合定姿（高通滤波）原始陀螺角速度输出影像匹配视差统计频谱分析原始角位移敏感器输出三线阵全色基于地面控制姿态反算地面控制全弧段姿态原始星图全弧段姿态多光谱/全色影像原始姿态精密姿态输出随机噪声抑制姿态异常探测技术：姿态修复技术：采取由粗到精的探测策略：粗探测采取基于时间连续性的方法；精探测采取基于数据维度扩展的聚类算法。基于球面内插的姿态修补技术2200,1iidisXYxxyyim=,1jNFdisXYjnNKNK正常层异常层基于多项式内插的姿态修补技术N为采样点个数卫星原始姿态预处理修复后事后滤波处理结果修复前事后滤波处理结果修复前多光谱配准效果修复后多光谱配准效果初步结论：姿态预处理提高原始姿态数据的可用性，为高精度和高可靠性业务化生产提供保障。卫星原始姿态预处理-15-10-505101520259793110097931200979313009793140097931500979316009793170097931800estimatedbias(deg/h)Time(seconds)foward-biasbias(xaxis)bias(yaxis)bias(zaxis)-10-8-6-4-2024689793110097931200979313009793140097931500979316009793170097931800backwardestimatedbais(deg/h)Time(seconds)backward-biasbias(xaxis)bias(yaxis)bias(zaxis)-6-4-209793110097931200979313009793140097931500