CN106403929A - 星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，包括以下步骤：将观测星的坐标转换至星敏感器参考系，以得到观测向量；对观测向量进行星图识别和姿态解算，组成候选列表；根据候选列表得到特征分布因子；对每一个姿态矩阵进行行列式校验；对候选列表中的每一个姿态矩阵进行正交校验；选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果，并选取对应的导航星组合作为最终的星图识别结果，进而认为星图识别和姿态解算成功。该方法可以校验的准确性，从而达到快速鲁棒校验结果正确性的目的，并且提高了校验的适用性，简单便捷。

Description

星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法

技术领域

本发明涉及姿态传感器技术领域，特别涉及一种星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法。

背景技术

近年来，随着社会生产及科学探索需求的不断提高，航天任务对卫星姿态的要求越来越高。星敏感器以精度高、功耗低、体积小等优点成为目前最具竞争力的航天器姿态测量器件，现在被广泛应用于航天领域，包括地球卫星和深空探测等。

星图识别算法是星敏感器的核心技术之一，根据有无先验姿态信息进行区分，又可分为初始姿态捕获和跟踪递推两个阶段。初始姿态捕获阶段不需要先验的姿态信息，通过星图中星象点的匹配和对比完成全天姿态解算。跟踪递推阶段具有先验的姿态信息，通过递推增量匹配实现更快速更高精度的姿态解算。

初始姿态捕获阶段是重中之重，该阶段常用的方法主要有三角形算法、多边形匹配法、极点法、栅格法及导航星域法，其中导航星域法因识别速度快、导航数据库较小、不依赖星等亮度等特性，近年来得到日益增多的关注。具体而言，三角形算法是目前使用最为广泛的一种识别算法。星敏感器捕获到一定数量的星后，在相平面内确定三颗星，构建一个星三角形，作为一个观测三角形模式，然后在导航星数据库中找到唯一的同构模式。三角形算法特征维数较低，对于误差较为敏感，但测量误差较大时，误差范围内的匹配将导致识别正确率迅速降低。多边形匹配法首先从视场内任意选取两颗星作为起始，计算二者星对角距，在误差范围内搜索导航星对，筛选出的匹配结果作为候选星对；然后以每一种候选星对作为基础，在视场中任意选取第三颗星，分别计算第三颗星与候选星对两颗星的星对角距，在误差范围内匹配星对角距，筛选出候选星编号；不断选择更多的星，重复上述过程直到唯一匹配为止。极点法要求视场内有较多的星，至少为7颗，首先以视场内任意一颗星作为主星，计算它与其余星之间的星对角距，在误差范围内匹配星对角距，得到多个候选星对集合，如果这些集合之间的交集元素存在且唯一，则认为主星识别成功。栅格法首先利用一种坐标变换生成导航星数据库，存储着关于对应导航星位置的稀疏矩阵作为特征；然后取视场内亮度较高的一颗星作为主星，并找到与之最近的基准星，利用生成数据库时相同的方法进行坐标变换，得到观测的稀疏矩阵，通过与数据库的对比和匹配，如果结果唯一，则认为识别成功。基于k矢量和导航星域的星图识别方法利用导航星域的映射变换建立以星对角距为特征的数据库，通过视场内的4颗星两两建立共6对星对角距，通过k矢量直线拟合法大幅提高匹配速度，得到可能的候选星对范围，然后利用逻辑判断对可能的候选星对进行角距拓扑关系筛选，如果筛选结果唯一，则认为识别成功，得到由4颗星组成的导航星组。

跟踪递推阶段以星敏感器初始捕获阶段识别到的导航星组为先验知识，预判视场中可能出现的导航星，可以极大缩小搜索识别的范围，完成更加快速的导航星识别。此外，通过引入视场中的增量观测星加入计算过程，姿态的解算更为精确。

但是实际中由于测量误差的存在，视场中观察星的位置存在扰动，两个阶段中星敏感器的星图识别均可能出现误识别，解算的姿态也是错误姿态。目前，通常采用工程方法进行重复式校验，通过引入额外的观察星对识别结果和姿态结果进行检验。这种工程上的校验方法主要存在三个问题：第一，视场中需要存在未参与识别过程的额外的星，这个条件有时难以满足；第二，需要付出较高的计算代价和时间代价进行与识别过程类似的搜索与匹配，不必要；第三，单纯的逻辑校验难以给出关于识别结果正确性的定论，不利于星敏感器选择性输出高可信度姿态结果。

由于校验过程是工程实际中星图识别和姿态解算中必不可少的环节，因此上述三个问题也是目前星图识别和姿态解算方法普遍面临的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，该方法可以提高校验的准确性，简单便捷。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，包括以下步骤：S1：在视场中选取N颗观测星，并将所述N颗观测星的坐标转换至星敏感器参考系，以归一化得到N个观测向量，其中，N为正整数；S2：对所述N个观测向量进行星图识别和姿态解算，以得到候选的姿态矩阵及其对应的导航星组合，进而组成候选列表；S3：判断所述候选列表是否为空，如果是，则回到所述S1，否则执行所述S4；S4：根据所述候选列表得到对应导航星向量所组成矩阵的特征分布因子；S5：对所述候选列表中的每一个姿态矩阵进行行列式校验，其中，如果行列式校验失败，则删除对应的姿态矩阵及导航星组合；S6：判断所述候选列表是否为空，如果是，则回到所述S1，否则执行所述S7；S7：对所述候选列表中的每一个姿态矩阵进行正交校验，如果正交校验失败，则删除对应的姿态矩阵及导航星组合；S8：判断所述候选列表是否为空，如果是，则回到所述S1，否则执行所述S9；S9：选取所述候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果，并选取对应的导航星组合作为最终的星图识别结果，进而认为星图识别和姿态解算成功。

本发明实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，通过提供了判别星图误识别及错误姿态解算的指标体系，可以据此迅速排除误识别的导航星组合及错误的姿态矩阵，避免了常规从视场内选取更多观测星进行辅助判别的重复性做法，从而达到快速鲁棒校验结果正确性的目的，具有普遍适用性，并不限定于某种星图识别和姿态解算方法。

另外，根据本发明上述实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述S4进一步包括：S401：获取每一组导航星组合包含的导航星得到导航星矩阵，对所述导航星矩阵进行奇异值分解；S402：根据奇异值矩阵得到所述奇异值矩阵的特征分布因子。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述S5进一步包括：S501：获取当前待校验的姿态矩阵，以得到所述当前待校验的姿态矩阵的行列式；S502：如果所述当前待校验的姿态矩阵的行列式在预设的行列式上限值和行列式下限值之间，则判定行列式校验成功。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述S7进一步包括：S701：获取前待校验的姿态矩阵，以根据所述前待校验的姿态矩阵的多个列向量两两之间内积绝对值的最大值；S702：如果所述多个列向量两两之间内积绝对值的最大值小于预设的内积绝对值上限，则判定正交校验成功。

进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：S703：遍历所述候选列表中每一个姿态矩阵进行所述S1和所述S2的同时，获取所述每个姿态矩阵的多个列向量两两之间内积绝对值的最大值，以得到多个内积绝对值的最大值中最小时对应的姿态矩阵及对应的导航星组合。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述S9中，所述选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为所述最终的姿态解算结果时，所述多个内积绝对值的最大值中最小时对应的姿态矩阵作为所述最终的姿态解算结果。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述S1进一步包括：S101：根据星敏感器成像质量的标定结果预先设定星点提取区；S102：在所述星点提取区内，分别按照水平坐标最大、水平坐标最小、垂直坐标最大、垂直坐标最小选取星点，以得到观测星集合；S103：如果所述观测星集合内观测星的数量小于所述N个，则以其中任意2个观测星作为参考基准，遍历不在观测星集合中的星点，在像平面上组成三角形，得到三角形面积最大所对应的星点，并加入所述观测星集合；S104：重复所述S103，直到所述观测星集合内存在N个星点。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法的流程图；

图3为根据本发明一个实施例的遍历像平面后扰动向量模长与真实观测向量模长的比值情况示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法。

图1是本发明实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法的流程图。

如图1所示，该星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法包括以下步骤：

在步骤S1中，在视场中选取N颗观测星，并将N颗观测星的坐标转换至星敏感器参考系，以归一化得到N个观测向量，其中，N为正整数。

具体地，在本发明的一个实施例中，S1进一步包括：S101：根据星敏感器成像质量的标定结果预先设定星点提取区；S102：在星点提取区内，分别按照水平坐标最大、水平坐标最小、垂直坐标最大、垂直坐标最小选取星点，以得到观测星集合；S103：如果观测星集合内观测星的数量小于N个，则以其中任意2个观测星作为参考基准，遍历不在观测星集合中的星点，在像平面上组成三角形，得到三角形面积最大所对应的星点，并加入观测星集合；S104：重复S103，直到观测星集合内存在N个星点。

举例而言，如图2所示，在视场中选取N颗观测星，N为正整数，将N颗观测星的坐标转换至星敏感器参考系，归一化得到N个观测向量。具体地，在视场中选取N颗观测星包括：1)在视场中选取N颗观测星，N为正整数，将N颗观测星的坐标转换至星敏感器参考系，归一化得到N个观测向量；2)在星点提取区内，分别按照水平坐标最大、水平坐标最小、垂直坐标最大、垂直坐标最小选取星点，作为观测星集合；3)如果观测星集合内观测星的数量小于N个，N是正整数，则以其中任意2个观测星作为参考基准，遍历不在观测星集合中的星点，在像平面上组成三角形，找到三角形面积最大所对应的星点，加入观测星集合；4)重复步骤3)，直到观测星集合内存在N个星点。

优选地，在本发明的一个实施例中，N≥4。

在步骤S2中，对N个观测向量进行星图识别和姿态解算，以得到候选的姿态矩阵及其对应的导航星组合，进而组成候选列表。

也就是说，基于所选取的观测向量，进行星图识别和姿态解算过程，得到一系列候选的姿态矩阵及其对应的导航星组合，组成候选列表。

在步骤S3中，判断候选列表是否为空，如果是，则回到S1，否则执行S4。

即言，如果候选列表为空，则重复步骤S1，否则执行步骤S4。

在步骤S4中，根据候选列表得到对应导航星向量所组成矩阵的特征分布因子。

进一步地，在本发明的一个实施例中，S4进一步包括：S401：获取每一组导航星组合包含的导航星得到导航星矩阵，对导航星矩阵进行奇异值分解。S402：根据奇异值矩阵得到奇异值矩阵的特征分布因子。

具体地，如图2所示，对候选列表中的每一组导航星组合，计算对应导航星向量所组成矩阵的特征分布因子。其中，对候选列表中的每一组导航星组合，计算对应导航星向量所组成矩阵的特征分布因子包括：1)记每一组导航星组合包含的导航星以列向量形式表示为v_i，i＝1,2,…,N，组成导航星矩阵V＝[v₁,v₂,…,v_N]，对导航星矩阵V进行奇异值分解得到V＝PΣQ^T，其中P是3×3阶酉矩阵，Q是N×N阶酉矩阵，Σ是3×N阶的奇异值矩阵；2)记奇异值矩阵Σ的3个对角线元素分别为σ₁、σ₂、σ₃，则该导航星矩阵V的特征分布因子为其中代表向上取整运算。

在步骤S5中，对候选列表中的每一个姿态矩阵进行行列式校验，其中，如果行列式校验失败，则删除对应的姿态矩阵及导航星组合。

进一步地，在本发明的一个实施例中，S5进一步包括：S501：获取当前待校验的姿态矩阵，以得到当前待校验的姿态矩阵的行列式；S502：如果当前待校验的姿态矩阵的行列式在预设的行列式上限值和行列式下限值之间，则判定行列式校验成功。

具体地，如图2所示，对候选列表中的每一个姿态矩阵进行行列式校验，如果行列式校验失败，则该姿态矩阵及其对应的导航星组合从候选列表中删除。其中，对候选列表中的每一个姿态矩阵进行行列式校验包括：1)记当前待校验的姿态矩阵为A，计算其行列式|A|；2)如果|A|在给定的行列式上限值和行列式下限值κ_A之间，则认为行列式校验成功，反之则认为行列式校验失败；3)行列式上限值行列式下限值其中精度因子ε是正数；4)精度因子ε＝α·χ，χ是对应的特征分布因子，α是观测向量精度系数，由星敏感器成像元件精度和标定精度有关，通过标定及数值计算提前确定；5)观测向量精度系数α的通常取值范围为0＜α≤0.001。

在步骤S6中，判断候选列表是否为空，如果是，则回到S1，否则执行S7。

即言，如果候选列表为空，则重复步骤S1，否则执行步骤S7。

在步骤S7中，对候选列表中的每一个姿态矩阵进行正交校验，如果正交校验失败，则删除对应的姿态矩阵及导航星组合。

进一步地，在本发明的一个实施例中，S7进一步包括：S701：获取前待校验的姿态矩阵，以根据前待校验的姿态矩阵的多个列向量两两之间内积绝对值的最大值；S702：如果多个列向量两两之间内积绝对值的最大值小于预设的内积绝对值上限，则判定正交校验成功。

另外，在本发明的一个实施例中，还包括：S703：遍历候选列表中每一个姿态矩阵进行S1和S2的同时，获取每个姿态矩阵的多个列向量两两之间内积绝对值的最大值，以得到多个内积绝对值的最大值中最小时对应的姿态矩阵及对应的导航星组合。

具体地，如图2所示，对候选列表中的每一个姿态矩阵，进行正交校验，如果正交校验失败，则该姿态矩阵及其对应的导航星组合从候选列表中删除。其中，对选列表中的每一个姿态矩阵，进行正交校验包括：1)记当前待校验的姿态矩阵为A，记其3个列向量为β₁、β₂、β₃，计算3个列向量两两之间内积绝对值的最大值2)如果π_max小于内积绝对值上限则认为正交校验成功，反之则认为正交校验失败；3)遍历候选列表每一个姿态矩阵进行步骤1)、2)的同时，记录π_max最小时的姿态矩阵及对应的导航星组合；4)内积绝对值上限其中精度因子ε是正数；5)精度因子ε＝α·χ，χ是对应的特征分布因子，α是观测向量精度系数，由星敏感器成像元件精度和标定精度有关，通过标定及数值计算提前确定；6)观测向量精度系数α的通常取值范围为0＜α≤0.001。

在步骤S8中，判断候选列表是否为空，如果是，则回到S1，否则执行S9。

即言，如果候选列表为空，则重复步骤S1，否则执行步骤S9。

在步骤S9中，选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果，并选取对应的导航星组合作为最终的星图识别结果，进而认为星图识别和姿态解算成功。

其中，在本发明的一个实施例中，S9中，选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果时，多个内积绝对值的最大值中最小时对应的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果。

具体地，如图2所示，选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果，选取对应的导航星组合作为最终的星图识别结果，认为星图识别和姿态解算成功。

也就是说，步骤S9中，选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果，具体是指选取π_max最小的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果。

在本发明的实施例中，本发明实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，通过提供了判别星图误识别及错误姿态解算的指标体系，可以据此迅速排除误识别的导航星组合及错误的姿态矩阵，避免了常规从视场内选取更多观测星进行辅助判别的重复性做法，从而达到快速鲁棒校验结果正确性的目的，具有普遍适用性，并不限定于某种星图识别和姿态解算方法。

下面以一个具体实施例对本发明实施例的校验方法进行详细描述。

在本发明的一个具体实施例中，星敏感器成像焦距50.00mm，成像单元共1024×1024像素，每个像素宽0.015mm，光轴中心在像平面的投影位于(505.000,505.000)处，成像的极限星等为5.0，标定后的星点提取3σ误差为0.30像素，对应观测向量的扰动误差情况如图3所示，据此确定观测向量精度系数α＝0.00018。

某次对天空成像，视场中总共存在7颗星，在像平面上坐标的观测值分别为：O₁:(720.425,233.086)、O₂:(448.154,479.483)、O₃:(387.255,623.943)、O₄:(191.210,501.623)、O₅:(452.018,617.862)、O₆:(311.515,456.969)、O₇:(292.394,493.866)。

取其中N＝4颗作为观察星，选取的观察星组合为：O₁、O₂、O₃、O₄，转换坐标至星敏感器参考系，归一化得到4个观测向量，分别为：w₁＝[-0.06428,0.08114,0.99463]^T、w₂＝[0.01705,0.00765,0.99983]^T、w₃＝[0.03528,-0.03564,0.99874]^T、w₄＝[0.09372,0.00101,0.99560]^T。

组成观测矩阵W＝[w₁,w₂,w₃,w₄]，根据观测矩阵W及其中的观测向量，进行星图识别和姿态解算，得到姿态解算及对应的导航星组合的候选列表，候选列表中共包含3种可能的姿态和导航星组合。对3种导航星组合的导航星矩阵分别进行奇异值分解，得到奇异值后，按照计算3种情况下的特征分布因子分别为：χ＝92，105，107。

对3种可能的姿态矩阵计算行列式，分别为0.99945，1.83834，-2.44264。进行行列式校验。根据行列式上下限计算式和

其中，对第1个候选，χ＝92，|A|＝0.9994，计算得ε＝α·χ＝0.00018×92＝0.01656， κ _A＝0.9716，满足因此该候选情况的姿态矩阵及其对应的导航星组合暂时保留在候选列表中；对第2种候选，χ＝105，|A|＝1.8383，计算得ε＝α·χ＝0.00018×105＝0.01890， κ _A＝0.9676，不满足因此该候选情况的姿态矩阵及其对应的导航星组合从候选列表中删除；对第3种候选，χ＝₁₀₇，|A|＝-2.4426，计算得ε＝α·χ＝0.00018×107＝0.01926， κ _A＝0.9670，不满足因此该条候选情况的姿态矩阵及其对应的导航星组合从候选列表中删除。

经过行列式校验，候选列表中仅余1个可能的姿态矩阵及其对应的导航星组合。该姿态矩阵为：

对于候选列表中的姿态矩阵进行正交校验，计算得到π_max＝0.00023，而可见满足因此行列式校验成功。

经过行列式校验和正交校验的筛选，候选列表中有1种可能的姿态矩阵及其对应的导航星组合。取最接近正交的姿态矩阵，本例中亦即是候选列表中唯一的姿态矩阵A作为最终的姿态解算结果，其对应的导航星组合为：v₁＝[-0.55386,0.81716,0.15963]^T、v₂＝[-0.63178,0.76875,0.09938]^T、v₃＝[-0.65235,0.75559,0.05928]^T、v₄＝[-0.68903,0.71730,0.10358]^T。即言，该导航星组合即为最终的星图识别结果。

类似进行重复多次实验测试。总共测试次数1039次，当观测星数量满足大于4颗情况1000次，对此1000次进行识别，本发明方法均给出了识别判断，并且与真实值比较，结果正确1000次，识别正确率为100％。

根据本发明实施例的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法提供了判别星图误识别及错误姿态解算的指标体系，可以据此迅速排除误识别的导航星组合及错误的姿态矩阵，避免了常规从视场内选取更多观测星进行辅助判别的重复性做法，从而达到快速鲁棒校验结果正确性的目的。值得特别说明之处有三点：第一，本发明实施例的方法具有普遍适用性，并不限定于某种星图识别和姿态解算方法；本发明实施例的方法中计算量最大的奇异值分解环节即步骤S8，由于其本身是姿态解算过程的一环，因此实际中无需重复计算，因此该环节并未引入额外的计算复杂度；第二，本发明实施例的方法既可以软件实现，也可以通过硬件电路实现，从而进一步提高快速性。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.一种星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：在视场中选取N颗观测星，并将所述N颗观测星的坐标转换至星敏感器参考系，以归一化得到N个观测向量，其中，N为正整数；

S2：对所述N个观测向量进行星图识别和姿态解算，以得到候选的姿态矩阵及其对应的导航星组合，进而组成候选列表；

S3：判断所述候选列表是否为空，如果是，则回到所述S1，否则执行所述S4；

S4：根据所述候选列表得到对应导航星向量所组成矩阵的特征分布因子；

S5：对所述候选列表中的每一个姿态矩阵进行行列式校验，其中，如果行列式校验失败，则删除对应的姿态矩阵及导航星组合；

S6：判断所述候选列表是否为空，如果是，则回到所述S1，否则执行所述S7；

S7：对所述候选列表中的每一个姿态矩阵进行正交校验，如果正交校验失败，则删除对应的姿态矩阵及导航星组合；

S8：判断所述候选列表是否为空，如果是，则回到所述S1，否则执行所述S9；以及

S9：选取所述候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为最终的姿态解算结果，并选取对应的导航星组合作为最终的星图识别结果，进而认为星图识别和姿态解算成功。

2.根据权利要求1所述的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，所述S4进一步包括：

S401：获取每一组导航星组合包含的导航星得到导航星矩阵，对所述导航星矩阵进行奇异值分解；

S402：根据奇异值矩阵得到所述奇异值矩阵的特征分布因子。

3.根据权利要求1所述的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，所述S5进一步包括：

S501：获取当前待校验的姿态矩阵，以得到所述当前待校验的姿态矩阵的行列式；

S502：如果所述当前待校验的姿态矩阵的行列式在预设的行列式上限值和行列式下限值之间，则判定行列式校验成功。

4.根据权利要求1所述的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，所述S7进一步包括：

S701：获取前待校验的姿态矩阵，以根据所述前待校验的姿态矩阵的多个列向量两两之间内积绝对值的最大值；

S702：如果所述多个列向量两两之间内积绝对值的最大值小于预设的内积绝对值上限，则判定正交校验成功。

5.根据权利要求4所述的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，还包括：

S703：遍历所述候选列表中每一个姿态矩阵进行所述S1和所述S2的同时，获取所述每个姿态矩阵的多个列向量两两之间内积绝对值的最大值，以得到多个内积绝对值的最大值中最小时对应的姿态矩阵及对应的导航星组合。

6.根据权利要求5所述的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，所述S9中，所述选取候选列表中姿态矩阵最接近正交的姿态矩阵作为所述最终的姿态解算结果时，所述多个内积绝对值的最大值中最小时对应的姿态矩阵作为所述最终的姿态解算结果。

7.根据权利要求1所述的星敏感器星图识别和姿态解算的快速鲁棒校验方法，其特征在于，所述S1进一步包括：

S101：根据星敏感器成像质量的标定结果预先设定星点提取区；

S102：在所述星点提取区内，分别按照水平坐标最大、水平坐标最小、垂直坐标最大、垂直坐标最小选取星点，以得到观测星集合；

S103：如果所述观测星集合内观测星的数量小于所述N个，则以其中任意2个观测星作为参考基准，遍历不在观测星集合中的星点，在像平面上组成三角形，得到三角形面积最大所对应的星点，并加入所述观测星集合；

S104：重复所述S103，直到所述观测星集合内存在N个星点。