毛晓楠
- 作品数：10 被引量：30H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信更多>>
- 基于恒星矢量差分的星敏感器星跟踪算法研究被引量：1
- 2017年
- 针对现有星跟踪算法依赖外部信息、模型复杂等缺点,结合卫星平台实际,提出了一种新的星敏感器内部星跟踪算法,利用星矢量与角速率间关系进行星点预测。先根据当前帧和前一帧的星矢量,用最小二乘原理估算出角速率,再对角速率进行卡尔曼滤波以减小估计误差,之后用滤波后的角速率预测下一帧的星矢量,将星矢量转为星点坐标,最后在以该坐标为中心的波门中提取星点。讨论了角速率估计误差、截断误差、星点成像随机误差和定姿星数等因素对算法精度的影响。该方法不依赖外部信息进行预测,模型简单,易于实现。实验验证在星敏感器角速率为0.6(°)/s时,平均跟踪精度0.55像素,证明了其有效性。
- 金荷毛晓楠孙少勇刘露胡雄超
- 关键词：星跟踪
- 复杂星空背景下的空间目标快速捕获算法
- 2020年
- 针对现有方法在大视场、高灵敏度条件下星空背景复杂导致的空间目标捕获速度慢的问题,利用大视场星图识别的优势,提出了复杂星空背景下的空间目标快速捕获算法.采用分级曝光策略,基于短曝光获取有限数量的恒星以大幅度提高星图识别速度;利用二维最大背景估计方法,实现星图预处理,获得质心数据信息;最后基于星图目标序列剔除自然天体.通过星图目标排序横向剔除,保证剔除准确性的前提下有效提高了剔除效率,实现了空间目标快速捕获.仿真试验结果表明,本文方法快速性好、准确率高,与已有算法中较快算法相比,目标捕获所用时间减少41.92%.
- 杨元钊余路伟毛晓楠毛晓楠郑循江
- 关键词：捕获算法星图识别
- 采用最大背景估计的星敏感器图像处理方法被引量：8
- 2017年
- 星图处理是星敏感器运行的基础,而杂光干扰是影响星敏感器图像处理的主要因素之一,是算法设计需要重点考虑的干扰源。为消除杂光干扰的影响,通过分析星图中目标及背景的特征,根据星点二维高斯分布模型构造了权值参考函数,改进了最大化背景估计模型,设计了欧几里德四象限旋转对称的掩模,辅以图像分割、去噪,构成采用最大背景估计的星敏感器图像处理算法。另外采用了星点提取率、虚警率、极限探测星等、单星定位精度和仿真时序综合评价星图处理算法性能。实验证明该图像处理算法星点提取率高、虚警率低、单星定位精度高、抗杂光干扰性能优异且具有通用性。
- 余路伟毛晓楠周琦金荷胡雄超朱虹张晴
- 关键词：光学测量星敏感器
- 星敏感器恒星成像模型迭代估计方法被引量：1
- 2019年
- 针对现有描述星点能量分布的高斯模型的局限性,基于恒星辐射特性和星敏感器的成像特性,提出了改进的偏正态分布恒星成像模型,并确定其关键参数向量.根据星敏感器对恒星成像为平稳随机过程的特点,设计了Kalman滤波器迭代估计星点像斑特征,提取四个星点像斑特征量,建立状态空间,得到特征量在最小二乘意义下的最优估计值,以此作为参考基准,利用查表法实现星点成像模型参数寻优求解.地面观星实验结果表明,基于Kalman滤波可以快速有效地对实测星点像斑特征量进行估计,相对于高斯模型,改进的偏高斯模型对星点像斑能量分布的仿真精度更高.
- 练达毛晓楠毛晓楠周琦余路伟周琦
- 关键词：KALMAN滤波高斯分布
- 基于粒子滤波的图像分割算法研究
- 图像分割(Image Segmentation)是将图像分成若干具有特定意义的区域并将它们提取出来的图像处理技术。图像分割是图像理解和图像识别的前提，是图像理解与识别的初级阶段。图像分割的大致发展过程为早期的基于灰度和梯...
- 毛晓楠
- 关键词：粒子滤波图像分割活动轮廓模型目标跟踪算法
- 文献传递
- 视场网状分区域建模的星敏感器标定方法被引量：1
- 2017年
- 星敏感器标定是基于更高精度的测量基准对光学系统内方位元素进行建模与最优化解算的过程。针对大视场星敏感器光学系统误差分布非理想轴对称的实际情况,提出了一种采用视场网状分区域建模的内方位元素最优化解算方法。首先,在补偿了星敏感器与标定系统初始对准误差后,基于针孔模型计算主点和焦距;然后,在视场分区域建模思想的指导下,采用多项式拟合结合双线性插值的方法修正畸变;最后,提出了基于测角误差的标定精度评价准则。经实验室标定与外场观星验证,x轴与y轴标定残差较全局建模法分别降低了35%和20%,证明了该方法的有效性。
- 金荷毛晓楠毛晓楠余路伟周琦张晴
- 关键词：双线性插值测角误差
- 基于亚像元坐标的像素频率误差补偿方法被引量：2
- 2017年
- 详细介绍了一种星敏感器像素频率误差补偿方法并结合实际实验数据对其补偿效果进行验证。首先依据阈值分割的星点提取算法,分析了像素频率误差产生的几个主要原因。然后改进原有的星点质心定位点扩散函数,提出了一种基于亚像元坐标的像素频率误差补偿方法。最后通过星敏感器微步距实验,与正弦曲线法比较。实验结果表明:在视场中心区域,使用该方法对采样点补偿后像素频率误差减少了65.2%,优于正弦曲线法的52.7%;使用视场中心的误差补偿公式对视场边缘的采样点补偿,像素频率误差减少58.7%,优于正弦曲线法的41.9%。由实验结果可得:较之于正弦曲线法,该误差修正方法不仅具有更好的误差补偿效果,而且在视场范围内具有较强的通用性。
- 胡雄超毛晓楠吴永康闫晓军余路伟王兆龙
- 关键词：星敏感器误差补偿
- 基于序贯蒙特卡罗方法的自适应红外目标提取算法被引量：4
- 2008年
- 本文将红外目标提取阈值的计算问题看作系统状态估计问题,提出了一种基于序贯蒙特卡罗方法的红外目标提取算法。在序贯蒙特卡罗方法框架下,建立关于灰度—方差加权信息熵和像素点灰度值的阈值状态空间;建立随机漂移状态转移模型;综合了红外图像中灰度、信息熵、梯度、像素点的空间位置等信息,提出了定量描述红外目标分割效果的评价函数,并以此作为系统的观测模型;最后,将粒子的加权平均做为分割阈值的估计值。实验结果表明,该方法是有效且稳健的。
- 毛晓楠周越
- 高动态条件下星点像斑建模与补偿被引量：10
- 2020年
- 高动态条件下星点提取有两个难点:一是暗弱星点目标湮没在噪声中不易识别,质心定位精度较差;二是星点像斑可能断裂,无法用常用的连通域算法提取。针对上述难点,建立了高动态条件下星点像斑模型,提出了基于该模型的像斑补偿与质心定位提取算法。该方法分为四步:第一,利用卡尔曼滤波实现星点像斑静态模板的实时迭代;第二,基于静态模型与星点运动模糊模型建立星点像斑动态模型;第三,以动态模型作为模板在恒星跟踪窗口内进行相关性匹配以确定星点像斑位置;第四,基于动态模型补偿星点像斑,并计算质心位置。实验结果表明,该方法能有效解决高动态条件下暗弱星点提取与断裂残损星点修复问题。相比传统算法,姿态精度误差均值减少了40.9%,最大误差减少了81.2%;星点提取率达到100%,提高174.5%,提取星数相比阈值分割与连通域法提高了173%。
- 练达周琦周琦毛晓楠郑循江
- 关键词：高动态
- 星敏感器抗杂光背景滤波图像处理方法研究被引量：9
- 2016年
- 为提高星敏感器抗杂光干扰性能,提出了一种称为背景滤波的全帧型星图处理算法。根据星点和背景不同特征,对背景估计法进行了改进:设定模板尺寸为7"7像素,用模板边缘像素的均值作为中心点的背景估值;将目标点本身引入背景估计,增加目标点权重以抑制背景的残留;设定一较小的固定阈值以分割星点与虚警点,并采用单双点去噪。给出了适宜FPGA并行处理的算法流程。对不同噪声水平下受杂光干扰的星图的处理结果表明:与分块阈值法和高通滤波法相比,背景滤波算法的抗杂光能力更强,虚警率低,星点提取率高,运算简单,便于FPGA实现,有无杂光干扰时的适应性好。
- 余路伟毛晓楠金荷胡雄超吴永康
- 关键词：星敏感器图像处理掩模虚警率
