Методы и программные средства повышения эффективности распознавания групп звезд в автономной астронавигации

• Автор: Кружилов, Иван Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 141 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГРУПП ЗВЕЗД ДЛЯ АСТРОНАВИГАЦИОННЫХ ПРИБОРОВ.

1.1 Эволюция и классификация алгоритмов распознавания групп звезд для астроприборов

1.1.1 Геометрические алгоритмы

1.1.2 Графовые алгоритмы

1.1.3 Пирамидальный алгоритм Мортари и Э1Аметодика

1.1.4 Сеточные алгоритмы

1.2 Сравнительный анализ вычислительной сложности алгоритмов распознавания групп звезд

1.3 Проблема селекции ложных звезд

1.5 Выводы по главе 1.
2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ СЕЛЕКЦИИ ЗВЕЗД НА ФОНЕ ПОМЕХ ТИПА СВЕТЯЩАЯСЯ ЧАСТИЦА
2.1 Постановка задачи и требования к методам селекции помех типа светящаяся частица.
2.2 Анализ траекторий движения проекций звезд.
2.3 Метод селекции звезд на основе критерия постоянства взаимных угловых расстояний.
2.3.1 Непараметрический алгоритм предварительного отбора звезд.
2.3.2 Параметрический алгоритм предварительного отбора звезд
2.3.3 Алгоритм окончательного отбора звезд
2.4 Обоснование выбора линейной модели и оценка погрешности алгоритма
2.5 Метод селекции звезд, основанный на критерии постоянства скоростей
2.6 Выводы по главе 2.
3 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ ТОЧЕЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ СВЕТА.
3.1 Повышение точности алгоритмов определения координат
3.2 Проблема определения координат точечного источника света и методы ее решения
3.3 Методы фильтрации изображения.
3.4 Проблема определения положения звезд в условиях вращения спутника по орбите.
3.5 Выводы по главе
4 ПРОГРАММНОАППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ
МЕТОДОВ И АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ.
4.1 Особенности организации и функционирования бортового вычислительного блока.
4.2 Обзор и сравнение современных сигнальных процессоров
4.3 Методика моделирования алгоритмов определения положения ТИС.
4.4 Результаты моделирования алгоритмов и их анализ.
4.5 Алгоритм пересчета звездного бортового каталога.
4.6 Методика оценки неортогональности итоговой матрицы
ориентации.
4.8 Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


В своей работе они использовали только яркие звезды, поэтому применяемые в них алгоритмы ориентации были достаточно примитивными [, , ]. Впоследствии с развитием процессоров и элементарных фотоприемников увеличивалось количество рабочих звезд, а вместе с ним и сложность алгоритмов. Ведущими научными и производственными центрами разработки приборов звездной ориентации являются: ,1епаОр1гошк. Франция), Texas University (США), Technical University of Denmark (Дания), Aerospace GNC Laboratory at the University of Naples (Италия), Институт Космических Исследований РАН (Москва), Научно-производственное объединение «Геофизика-Космос» (Москва). В последние годы было опубликовано достаточно большое количество работ, посвященных алгоритмам определения ориентации КА по звездам: [, , , , , , , , , , , , , ,, , , , , , , , , ], что обусловлено, в первую очередь, хозяйственной важностью данной проблемы. Точность ориентации спутников существенно влияет на работу систем связи, телевещания, определение координат объектов на поверхности Земли. При разработке алгоритмов звездной ориентации необходимо учитывать, что исследуемая проблема относится к задачам реального времени, поскольку действуют существенные ограничения на время, требуемое для ориентации КА. Решение задачи усложняется постоянным вращением КА по орбите и изменением его ориентации. Так, определение ориентации КА должно осуществляться за время около 4-х секунд, а частота современных процессоров, используемых в приборах навигации КА, составляет 0 - 0 Мгц. При таких ограничениях количество операций с -х разрядными словами, которые может выполнить процессор за время, отведенное для определения ориентации КА, имеет порядок 9. Количество пикселей на матрице ПЗС имеет порядок 5, поэтому только для первичного анализа изображения участка звездного неба (фильтрация помех, вычисление координат звезд, отождествление кадров) требуется порядка 9 элементарных операций. Критичным является не только время работы, но и размер программного обеспечения приборов определения ориентации КА по звездам. ОЗУ и ПЗУ (чаще всего флеш память) для современных бортовых систем составляют порядка нескольких мегабайт, что связано с жесткими требованиями к их радиационной активной стойкости и требуемой наработкой на отказ. Время функционирования прибора звездной ориентации на орбите составляет - лет. Осуществление ориентации по звездам затруднено наличием оптических искажений (дисторсия, хроматическая аберрация и т. Солнца, Луны и газопылевого облака КА (в том числе помехи типа «светящаяся частица), наличием «ложных» звезд. Требуемая точность в ориентации КА для современных приборов составляет порядка десятка угловых секунд, в то время как разрешающая способность матрицы и оптической системы составляет до нескольких угловых минут. Высокая точность астронавигационных приборов достигается благодаря использованию эффективных алгоритмов, анализирующих множество отображений звездного неба. Благодаря разработке эффективных алгоритмов, учитывающих, с одной стороны, доступные характеристики бортового вычислителя, а с другой, наличие оптических искажений, помех, «ложных» звезд, возможно значительно повысить точность ориентации. Актуальность диссертации обусловлена необходимостью разработки методов и программных средств, повышающих эффективность процедуры распознавания групп звезд в автономной астронавигации на основе введения и исследования дополнительных критериев селекции помех типа «светящаяся частица» и разработки эвристических алгоритмов и строгих статистических процедур, базирующихся на этих критериях. Кроме того, недостаточно исследованы алгоритмы определения положения точечного источника света, спроецированного на фоточувствительную матрицу. Методы исследования. Поставленные задачи решаются с использованием статистического анализа, методов проверки многокритериальных гипотез, метода максимального правдоподобия, теории графов, численных методов, методов анализа вычислительной сложности алгоритмов и программного моделирования.