基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法技术

基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法，涉及光学敏感器领域，解决现有星敏感器在标定过程中，未考虑焦平面倾斜和旋转误差的影响，导致降低星敏感器的测量精度的问题，该方法通过构建星敏感器误差模型，根据几何关系，建立星点坐标、投影坐标、误差因素三者之间的非线性方程组。然后，利用粒子群算法寻找星点投影坐标，利用两组坐标对包含主点、主距、焦平面倾斜和旋转、畸变等影响因素标定，并根据投影坐标确定星敏感器姿态角，实现星敏感器的标定和姿态解算。本发明专利技术基于空间后方交会求解非线性方程组和改进粒子群算法。利用本发明专利技术的方法，可以对星敏感器进行在轨标定，提高星敏感器测量的精度。提高星敏感器测量的精度。提高星敏感器测量的精度。

【技术实现步骤摘要】
基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法


[0001]本专利技术涉及光学敏感器领域，具体涉及一种基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法。

技术介绍

[0002]在需求牵引和技术推动下，航天器呈现出高精度的发展趋势。星敏感器作为当前绝对定姿精度最高的仪器，在航天器的姿态测量和控制系统中起着重要的作用。星敏感器以恒星为参照系，以星空为工作对象，正式使用前需要对其光学参数进行地面标定，但在实际的飞行任务中，由于发射时的震动和冲击、以及在恶劣太空环境下长期工作的磨损，其内部参数相对地面标定时发生很大的变化，为保证星敏感器的观测精度和可靠性，必须对其进行在轨标定。
[0003]标定星敏感器的关键是找到更高精度的参考基准。现有两种方法类型(姿态相关和姿态无关)用于星敏感器在轨标定。在姿态相关方法中，利用外部姿态信息标定星敏感器，需要已知精确的姿态参数，若外部姿态参数存在误差，则此误差将被保留在最终的标定结果中。在姿态无关的方法中，基于星角距不变原则估计星敏感器的参数。目前，研究侧重于主点、主距、畸变等因素，未考虑焦平面倾斜和旋转误差的影响。
[0004]针对现有方法的不足，提出一种基于改进粒子群算法星敏感器在轨标定和姿态解算方法。在标定过程中考虑像面倾斜和旋转的误差因素，更符合实际工程的情况，有助于提高星敏感器的测量精度。

技术实现思路

[0005]本专利技术为解决现有星敏感器在标定过程中，未考虑焦平面倾斜和旋转误差的影响，导致降低星敏感器的测量精度的问题，提供一种基于改进粒子群算法星敏感器在轨标定和姿态解算方法，以实现星敏感器精确的在轨标定，提高星敏感器的测量精度。
[0006]基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法，该方法由以下步骤实现：
[0007]步骤一、星敏感器曝光，感光探测器将星点呈现在焦平面上，提取星点信息，并建立星敏感器误差模型；所述星点信息包括：星点坐标及经过星图识别确定的天球坐标；
[0008]步骤二、基于改进粒子群算法寻找星点的投影坐标；
[0009]所述改进粒子群算法以多群协作粒子群算法为基础，增加扰动的策略；设定目前寻优得到的全局最优位置在连续的H次迭代均未更新，则根据得到的全局最优解缩小原有的搜索空间，重新随机化粒子位置和速度，迫使种群粒子跳出局部极小值；H为大于1的自然数；
[0010]根据步骤一所述的星点坐标，并根据构建目标函数值在容许范围内寻找星点在理想平面的投影坐标；
[0011]步骤三、非线性方程组求解；
[0012]将所述星点坐标和对应的投影坐标代入步骤一所述的星敏感器误差模型中的非线性方程组，求解未知量，确定星敏感器的主点、主距、畸变、焦平面倾斜以及焦平面旋转的误差参数；
[0013]步骤四、根据所述投影坐标得到观测矢量，根据步骤一获得的天球坐标得到参考矢量，利用QUEST算法得到星敏感器姿态角，结合安装矩阵确定航天器姿态。
[0014]本专利技术的有益效果：
[0015]一、标定过程中考虑像面倾斜和旋转的误差因素，修正了误差模型，更符合实际工程的情况。
[0016]二、依据拍摄的星图初始化，不依赖先验信息和外部信息，所需数据少，符合实际在轨情况。
[0017]三、利用优化算法将星点坐标与星点在理想平面的投影位置联系起来，能够适用于测量误差较大的情况，丰富了星敏感器在轨标定和姿态解算方法的研究。
附图说明
[0018]图1为本专利技术实施例的一种基于改进粒子群算法星敏感器在轨标定和姿态解算方法的流程图；
[0019]图2为本专利技术实施例的一种基于改进粒子群算法星敏感器在轨标定和姿态解算方法的示意图；
[0020]图3为本专利技术实施例的星敏感器误差模型图；
[0021]图4为本专利技术实施例的改进粒子群算法缩小搜索空间示意图；
[0022]图5为本专利技术实施例的构建目标函数示意图。
具体实施方式
[0023]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细的描述。
[0024]针对星敏感器中更复杂的焦平面倾斜和旋转的误差因素，本专利技术实施例提供一种基于改进粒子群算法实现星敏感器在轨标定和姿态解算的方法，具体方案如下。
[0025]图1为本专利技术实施例提供的一种基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法的流程图。如图1所示，该方法包括四部分：获取星点坐标、利用改进粒子群算法寻找星点在理想平面的投影坐标、确定星敏感器误差、航天器姿态角确定。具体步骤如下：
[0026]步骤S1，星敏感器曝光，感光探测器将星点呈现在焦平面上，通过星点提取获星点信息，所述星点信息包括：星点坐标，即星点在焦平面的坐标；星图识别后确定的天球坐标；
[0027]步骤S2，采用改进粒子群算法，依据所述星点坐标，并根据目标函数值在容许范围内寻找星点在理想平面的投影坐标；
[0028]步骤S3，将所述星点坐标和对应的投影坐标代入根据几何关系建立的非线性方程组，求解未知量，确定星敏感器的主点、主距、畸变、焦平面旋转、焦平面倾斜等误差参数；
[0029]步骤S4，根据所述投影坐标得到观测矢量，根据所述天球坐标得到参考矢量，利用QUEST算法得到星敏感器姿态角，结合安装矩阵确定航天器姿态角。
[0030]如图2所示，图2为本专利技术实施例提供的一种基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法的流程示意图。如图2所示，改进粒子群算法的取值范围根据已知的星
点坐标确定，初始投影坐标在取值范围内随机生成；星点坐标和星点的投影坐标组成非线性方程，求解出未知量，获得星点坐标的数值解，星点坐标和星点坐标的数值解相减构建目标函数；改进粒子群算法根据目标函数值在取值范围内寻找最优的投影坐标，直到满足终止条件；依据投影坐标确定的观测矢量和星图识别后的参考矢量，利用QUEST算法进行姿态解算，确定星敏感器姿态。
[0031]如图3所示，在本专利技术实施例中，所述星敏感器误差模型的误差因素包含主点(x0，y0)、主距(f0)、畸变(k1，k2)、焦平面倾斜和焦平面旋转。焦平面旋转、倾斜的误差可由两平面间的欧拉角表示；在理想平面S
a
上建立O
a
‑
X
a
Y
a
Z
a
坐标系，实际焦平面S
b
上建立O
b
‑
X
b
Y
b
Z
b
坐标系。焦平面旋转、焦平面倾斜的误差可由两平面间的欧拉角表示：定义由实际焦平面到理想焦平面按Z
b
‑
X
b
‑
Y
b
顺序旋转的角度分别为κ、ω、对应的转换矩阵为C，c
11
～c
33
对应矩阵C中的每一项；畸变包括径向畸变、偏心畸变以及薄棱镜畸变，由于径向畸变所带来的影响是最大的，并且高阶畸变可能导致数值不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、星敏感器曝光，感光探测器将星点呈现在焦平面上，提取星点信息，并建立星敏感器误差模型；所述星点信息包括：星点坐标及经过星图识别确定的天球坐标；步骤二、基于改进粒子群算法寻找星点的投影坐标；所述改进粒子群算法以多群协作粒子群算法为基础，增加扰动的策略；设定目前寻优得到的全局最优位置在连续的H次迭代均未更新，则根据得到的全局最优解缩小原有的搜索空间，重新随机化粒子位置和速度，迫使种群粒子跳出局部极小值；H为大于1的自然数；根据步骤一所述的星点坐标，并根据构建目标函数值在容许范围内寻找星点在理想平面的投影坐标；步骤三、非线性方程组求解；将所述星点坐标和对应的投影坐标代入步骤一所述的星敏感器误差模型中的非线性方程组，求解未知量，确定星敏感器的主点、主距、畸变、焦平面倾斜以及焦平面旋转的误差参数；步骤四、根据所述投影坐标得到观测矢量，根据步骤一获得的天球坐标得到参考矢量，利用QUEST算法得到星敏感器姿态角，结合安装矩阵确定航天器姿态。2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法，其特征在于：步骤一中，所述敏感器误差模型的误差因素包括主点、主距、畸变、焦平面倾斜和焦平面旋转；焦平面旋转、焦平面倾斜的误差由两平面间的欧拉角表示；定义由实际焦平面到理想焦平面按Z
‑
X
‑
Y顺序旋转的角度分别为κ、ω、对应的转换矩阵为C，根据几何关系，星点的实际值与理论值采用下述非线性方程组表示，即：星点坐标和投影坐标的关系为：式中，x
I
、y
I
为星点的投影坐标，x'、y'为星点坐标，x
i
、y
i
为星点去除畸变后在焦平面中的坐标，X、Y、Z为星点在理想平面的坐标，x0、y0为主光轴与理想平面的交点，f为星敏感器理论主距；f0为焦平面主点在Z轴方向的漂移量；k1、k2为光学径向畸变系数。3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法，其特征在于：步骤二中，所述改进粒子群算法搜索的容许范围以星点坐标为中心获取，表示
为星点坐标
±
边界值Δ，Δ具体根据星敏感器设计精度3δ、恒星数n和焦距f确定：4.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的星敏感器在轨标定和姿态解算方法，其特征在于：步骤二中，所述改进粒子群算法的步骤为：Step1：设置所述改进粒子群算法参数，初始化主群和从群粒子的位置和速度；Step2：评估主群和从群中每个粒子的适应值，求解各从群的全局最优值及整个种群的全局最优位置；Step3：利用多群协作粒子群算法中从群的公式，更新全部从群粒子，并评估从群的各粒子的适应值；Step4：将从群的全局最优位置传给主群，并根据多群协作粒子群算法中主群的公式更新主群的各个粒子，然后评估主群各粒子的适应值；Step5：设定k
‑
kl>H，k为主群当前的迭代步数，kl为主群更新到当前全局最优位置时最初的的迭代步数；主群全局最优位置未更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：张刘，孙博，范国伟，刘赫，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：