CCD噪声模型在几何最优线性姿态估计中的应用.pdf

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1、154传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第3期DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)03-0154--04CCD噪声模型在几何最优线性姿态估计中的应用周世龙，龚德仁，段登平(上海交通大学航空航天学院。上海200240)摘要：星敏感器噪声主要来源于CCD图像传感器和控制与数据处理电路，这些噪声对姿态估计精度的影响不容忽视。在研究了CCD图像传感器中光子散粒噪声、暗电流噪声、电荷转移噪声及读出噪声四种主要噪声的基础上，分析了它们对亚像元质心

2、法提取精度的影响。根据亚像元质心法提取结果，采用几何解析的最优线性姿态估计(OLAE)方法解算卫星姿态。仿真结果表明：考虑星敏感器噪声模型比单纯引入高斯白噪声具有更高的姿态估计精度。关键词：CCD图像传感器噪声；亚像元质心法；几何；最优线性姿态估计中图分类号：V448．22文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)o3-0154-04ApplicationofCCDnoisemodelingeometricOLAEZHOUShi-long，GONGDe-ten，DUANDeng—ping(SchoolofAeronau

3、ticsandAstronautics，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：TheremarkablenoisesofstarsensormainlycomefromCCDimagesensor，andcontrolanddataprocessingcircuit，andeffectofthesenoisesonprecisionofattitudeestimationearlnotbeignored．OnthebasisofstudyingCCDima

4、gesensornoisessuchasphotonshotnoise，darkcurrentnoise，chargetransfernoiseandreadoutnoise，theireffectsonextractionprecisionofsubpixelcentroidmethodareanalyzed．AccordingtoresultsofsubpixelcentroidmethodsatelliteattitudeiscalculatedbyusegeometricanalyticOLAEmethod．Simulat

5、ionresultsshowthatstarsensornoisemodelhashigherprecisionofattitudeestimationcomparedwiththemodelwhichonlyintroducesGaussianwhitenoiseKeywords：CCDimagesensornoise；suhpixelcentroidmethod；geometric；optimallinearattitudeestimation(OLAE)0引言1965年，WahbaG提出了著名的Wahba问题J。在各星敏感器

6、作为一种可以提供高精度姿态且漂移小的姿种姿态求解算法中，TRIAD算法是一种最简单的代数方态测量设备越来越受到卫星、深空探测器、宇宙飞船等诸多法，它利用参考系中两个参考矢量和体坐标系中两个观测领域的重视。在近4O年的发展中，星敏感器大致经历了矢量直接计算姿态矩阵。在此基础上，ShusterMD提出了三个阶段：基于析像管的星敏感器、第一代CCD星敏感器QUEST算法，它是最／b-乘意义下Wahba问题的解，它和第二代CCD星敏感器。第一代CCD星敏感器从1974年将求解Wahba最小损失函数转化为求解矩阵最大特征值到2O世纪7O年代

7、后期，这个时期的星敏感器视场小，质问题。2011年，基于几何解析的最优线性姿态估计(opti—量、体积大，存储容量小，星图识别和姿态角计算十分复杂。mallinearattitudeestimation，OLAE)算法被提出。OLAE2O世纪9O年代以来，航天行业的迅速发展促使了第二代算法在与QUEST算法对比中有着更好的精度和较快的运星敏感器的研究和发展。第二代星敏感器拥有较大的视算速度。场、较小的导航星表、探测星等低，且能够直接输出姿态角，现今大多数姿态估计算法精度较高，运行速度较快，但满足星模式识别对探测星个数的要求。与陀螺

8、这种无在以星敏感器为姿态测量元件设计算法的过程中，多数算源测量相比，如今的星敏感器可以在不依赖于外部的情况法仅仅将星敏感器噪声简单地按照高斯白噪声进行处理，下，独自完成初始姿态捕获，并且以恒星为参照系，根据恒并没有考虑星敏感器噪声本身的特点。本文分