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星敏感器技术研究现状及发展趋势

梁斌 朱海龙 张涛 仝玉婵

梁斌, 朱海龙, 张涛, 仝玉婵. 星敏感器技术研究现状及发展趋势[J]. 中国光学(中英文), 2016, 9(1): 16-29. doi: 10.3788/CO.20160901.0016
引用本文: 梁斌, 朱海龙, 张涛, 仝玉婵. 星敏感器技术研究现状及发展趋势[J]. 中国光学(中英文), 2016, 9(1): 16-29. doi: 10.3788/CO.20160901.0016
LIANG Bin, ZHU Hai-long, ZHANG Tao, TONG Yu-chan. Research status and development tendency of star tracker technique[J]. Chinese Optics, 2016, 9(1): 16-29. doi: 10.3788/CO.20160901.0016
Citation: LIANG Bin, ZHU Hai-long, ZHANG Tao, TONG Yu-chan. Research status and development tendency of star tracker technique[J]. Chinese Optics, 2016, 9(1): 16-29. doi: 10.3788/CO.20160901.0016

星敏感器技术研究现状及发展趋势

doi: 10.3788/CO.20160901.0016
基金项目: 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(No.2014AA7096015);航空基金资助项目(No.20125858003)
详细信息
    通讯作者:

    梁斌(1968-),男,江西景德镇人,教授,博士生导师,1989年、1991年于西北工业大学分别获得学士、硕士学位,1994年于清华大学获得博士学位,主要从事微小卫星技术、导航制导与控制、机器人运动控制等方面的研究。E-mail:bliang@tsinghua.edu.cn

  • 中图分类号: V448.222

Research status and development tendency of star tracker technique

  • 摘要: 本文综述了星敏感器技术的研究现状和未来发展趋势。首先,总结了国内外星载星敏感器的发展历程。接着,根据星敏感器工作原理,分析讨论了星点质心定位算法、星图识别算法和姿态解算算法等星敏感器关键技术的发展现状。通过讨论星点质心定位精度对星敏感器测量精度影响,分析了星点质心定位算法以及对应误差补偿的研究现状;基于星座特征、字符模式和智能行为,介绍了星图识别算法并进行了对比分析;根据确定姿态解算算法和动态姿态解算算法分析了姿态解算算法的研究现状。最后,对星敏感器的未来发展进行了展望,讨论了航空机载星敏感器、微小型星敏感器和甚高精度星敏感器的发展趋势以及未来重点研究内容。

     

  • 图 1  SED20星敏感器图

    Figure 1.  Photo of SED20 star tracker

    图 2  CT-601星敏感器和ASTRO-10星敏感器

    Figure 2.  CT-601 star tracker and ASTRO-10 star tracker

    图 3  A-STR星敏感器和ASTRO-APS星敏感器

    Figure 3.  A-STR star tracker and ASTRO-APS star tracker

    图 4  星敏感器工作原理示意图

    Figure 4.  Sketch map of the principle of stat tracker

    图 5  离焦后单个星点成像示意图

    Figure 5.  Sketch map of defocus star spot

    图 6  0.4~3 μm波长范围内大气透射率

    Figure 6.  Atmospheric transmittance between 0.4 μm to 3 μm

    表  1  ASTRO星敏感器性能参数

    Table  1.   Performance parameters of ASTROS star tracker

    参数ASTROS
    视场(°×°)2.2×3.3
    敏感星等(Mv)8.2
    精度(arcsec) P/Y,R4,50(3σ)
    姿态更新频率/Hz6
    质量/kg41
    功耗/W43
    下载: 导出CSV

    表  2  CT-601和ASTROA-10星敏感器性能参数

    Table  2.   Performance parameters of CT-601 and ASTROA-10 star tracker

    参数CT-601ASTROA-10
    初始姿态时间/s58
    视场(°×°)8×817.6×17.6
    敏感星等(Mv)1.0~6.06.0
    精度(arcsec) P/Y,R3,5(1σ)2,15(3σ)
    姿态更新频率/Hz104
    质量/kg7.83.1
    功耗/W8~1214
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    表  3  A-STR和ASTRO APS星敏感器性能参数

    Table  3.   Performance parameters of A-STR and ASTRO-APS star tracker

    参数A-STRASTRO-APS
    初始姿态时间/s<62
    视场(°×°)16.4×16.420×20
    敏感星等(Mv)6.35.8
    精度(arcsec) P/Y,R9,25(3σ)1,8(3σ)
    姿态更新频率/Hz10104
    质量/kg32.2
    功耗/W8.94
    下载: 导出CSV

    表  4  星图识别算法性能对比分析

    Table  4.   Performance contrast analysis of star identification algorithms

    类型优点缺点
    类型1 直观易懂,容易实现,误匹配概率低 星图识别的速率和成功率对星敏感器测量误差很敏感, 与导航星库存储量和搜索算法性能相关
    类型2 存储量很小、识别速度快、算法对星 敏感器的测量误差不敏感 识别成功率受到星点质心位置精度和星等 精度影响比较大
    类型3 识别率高、识别速度快,数据存储 量低、实时性和鲁棒性好 需要大量的样本集进行训练,识别的精度受到训练集 大小和训练时间的影响,而且对硬件的要求也比较高
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    表  5  星敏感器姿态解算算法对比分析

    Table  5.   Performance contrast analysis of attitude determine algorithms

    类型具体方法特点
    静态确定性算法 QUEST 单点批处理算法,通过求解特征向量得到最 优四元数解,运算效率高,应用最广泛。
    TRIAD利用两个互不平行矢量计算姿态矩阵,得到解是非最优的
    动态滤波算法EKF发展成熟,应用广泛,鲁棒性不强,易于发散, 对强非线性估计问题不能得到最优解,服从高斯分布假设条件
    UKF算法收敛性好,能够在大误差的初始条件下 得到比较优化的结果,服从高斯分布假设条件
    滤波QUESTQUEST算法的扩展,算法容易实现,但是精度较差
    RE-QUESTQUEST算法的推广,在数学原理上与滤波QUEST算法等同
    粒子滤波 基于序列蒙特卡洛的方法,可以解决非线性、非高斯分布和非 平稳状态的滤波估计问题,计算量大,实现比较困难
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-09-07
  • 录用日期:  2015-09-29
  • 刊出日期:  2016-01-25

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