三视场星敏感器星图识别方法研究

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1、摘要摘要星敏感器凭借其自主性强和高精度姿态测量的优势，成为了航天器自主导航系统中的重要组成部分。但是，单视场星敏感器，由于视场范围有限，当视场内观测星数不足3颗时导航失效，导致其不能连续导航。而多视场星敏感器是解决该问题的有效途径，其中，星图识别方法是其关键技术。本文围绕三视场星敏感器星图识别方法展开研究，主要工作及贡献如下：针对三角形星图识别法存储量大、耗时长、鲁棒性差的问题，提出了一种新的基于广义回归神经网络的单视场星图识别算法。该算法首先对SAOJ2000基本星表进行双星、变星和星等处理，建立导航

2、星表；然后为导航星表中每颗导航星建立三角形特征，作为广义回归神经网络输入，进行星图识别器训练；最后，根据导航星表模拟观测星图，利用星图识别器对观测星图进行识别。仿真实验结果表明：广义回归神经网络星图识别算法识别率及识别效率高、鲁棒性好。针对单视场星敏感器滚转角的测量精度低于其它两个姿态角以及星成像可靠性易受外界环境影响等问题，对三视场星敏感器展开研究，提出了三视场星图二步高精度识别方法。该方法第一步利用广义回归神经网络对观测星数多于3颗的视场进行视场内星图识别并自检验识别结果，当识别正确的视场个数大于等

3、于1且小于3时，进行飞行器的姿态粗解算，当识别正确的视场数等于3时，星图识别结束，完成飞行器姿态精解算；第二步利用飞行器的姿态粗解算结果计算未正确识别视场的视轴粗指向，辅助未正确识别视场完成三角形法星图识别，基于此，完成飞行器姿态精解算。基于上述导航星表，结合三视场星敏感器的安装方式生成三视场模拟观测星图，进行算法验证。仿真实验结果表明：三视场星图二步高精度识别方法的识别率和识别效率高；与单视场星敏感器相比，三视场星敏感器三轴姿态解算精度高。采用STK软件生成飞行状态数据，并利用MatlabGUI搭建了

4、探月飞行器环绕地球飞行段和地月转移轨道段星敏感器星图识别仿真演示验证系统。该系统主要由星图模拟模块、星图识别器训练模块、星图识别模块、姿态解算模块、仿真设置模块和性能分析模块等构成。通过采样环绕地球飞行段和地月转移轨道段938拍姿态数据，模拟相应的观测星图，演示验证了本文提出的星图识别方法是有效的。关键词：探月飞行器，广义回归神经网络，三视场星敏感器，星图识别，姿态确定IAbstractAbstractThestarsensorisanimportantpartofautonomousnavigatio

5、nsystemofspacecraftduetoitsautonomyandhighaccuracyofattitudedetermination.However,becauseofthelimitationofthefieldofview(FOV),thesingleFOVstarsensorwillbeinvalidwhenitcaptureslessthanthreestars,whichaffectsitscontinuousnavigation.Theproblemcanbesolvedeff

6、ectivelybymultipleFOVsstarsensor,ofwhichthestaridentificationmethodisacoretechnology.ThestaridentificationmethodforthreeFOVsstarsensorisstudiedinthisthesis,andthemainworkandcontributionsaresummarizedasfollows:Consideringtheconventionaltrianglealgorithmha

7、spoorperformanceinrobustness,timeconsumptionandstoragespace,anewgeneralizedregressionneuralnetwork(GRNN)basedstaridentificationalgorithmforsingleFOVstarsensorisproposed.Firstly,thedoublestars,variablestarsandthestarmagnitudeintheSAOJ2000fundamentalstarca

8、talogueareprocessed.Consequently,thenavigationstarcatalogueisbuilt.Secondly,everynavigationstarinthenavigationstarcatalogueischaracterizedwithatriangularpattern,whichisusedastheinputofGRNN,andthenthestaridentifieristrained