空间望远镜精细导星姿态解算技术研究

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时间:2019-05-17

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1、博士学位论文空间望远镜精细导星姿态解算技术研究作者姓名:张旭旭指导教师:尹达一研究员中国科学院上海技术物理研究所学位类别:工学博士学科专业:物理电子学培养单位:中国科学院上海技术物理研究所2018年6月中国科学院大学研究生学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明或致谢。作者签名:日期:中国科学院大学学位论文授权使用声明

2、本人完全了解中国科学院大学有关保留,使用学位论文的规定,即:学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存学位论文。本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容,愿意将学位论文提交《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社,编入CNKI学位论文全文数据库并充实到“学位论文学术不端行为检测系统”比对资源库,同意按章程规定享受相关权益。保密论文在解密后遵守此规定。论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日ResearchonFineGuidan

3、ceSensorAttitudeDeterminationTechnologyforSpaceTelescopeADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofDoctorofEngineeringinPhysicalElectronicsByZhangXuxuSupervisor:ProfessorYinDayiShanghaiInstituteofTechnicalP

4、hysicsofChineseAcademyofSciencesJune2018摘要摘要空间望远镜进行深空探测时,需要视轴保持长时间的稳定才能获取到高质量的天文图像。而空间望远镜时刻受到外部各种扰动因素的影响,因此有必要设计高稳定度的精密稳像系统来保证视轴的稳定。精细导星仪作为大口径空间望远镜精密稳像系统的关键部件,为视轴长时间的稳定提供高精度的姿态测量信息。精细导星仪检测视轴稳定的偏差,输出相对姿态测量信息,构成精密稳像精级控制系统的检测单元;另外通过星图识别和姿态解算,可输出高精度的绝对姿态,保证空间望远镜姿态控制系统的正常运行。本课题

5、以此为研究背景,进行先期探索性研究和可行性验证,探讨我国空间望远镜精密稳像系统中精细导星仪研制的面临的挑战,重点研究在10到14等星范围内以及长焦距小视场的条件下,利用多星点进行快速姿态解算的技术,以及研究如何得到角秒级的高精度姿态信息。本文首先对空间望远镜背景下的国内外精细导星仪研究现状和发展历程进行了深入调研,重点对高精度、高帧频的姿态解算技术的发展现状进行了探讨。详细分析了精细导星仪姿态解算的相关性能参数和需要突破的技术难点,提出了系统的基本组成和研究方案。按照实现精细导星仪姿态解算的要求,对精细导星星图识别算法进行了研究,提出了满足

6、精细导星仪星图识别要求的算法;通过对经典姿态确定算法的仿真分析,提出了满足精细导星仪姿态解算要求的姿态确定算法;另外结合容积卡尔曼滤波良好的姿态估计性能,提出了适用于精细导星仪的两种改进容积卡尔曼滤波算法;最后,在实验室环境完成对精细导星仪姿态确定算法的半物理仿真验证。课题完成了对精细导星仪姿态解算前沿和前瞻性的研究工作。本课题的主要创新点为:针对精细导星仪姿态解算的要求,以极限星等范围为10到14等星的UCAC4部分星表为基础,结合K向量快速搜索方法,提出了基于星点特征不变原理的快速星图识别算法,模拟仿真表明在局部天区算法的星图识别率可以

7、达到97%。在多星点条件下从姿态解算精度、解算速度、鲁棒性等角度对经典算法进行了仿真对比,提出了满足精细导星仪精度和速度性能要求的改进ESOQ2算法。改进I空间望远镜精细导星姿态解算技术研究算法可以在保证精度的同时避免数据量过大导致姿态更新率降低的问题。对传统容积卡尔曼滤波姿态估计算法进行了改进,提出了基于模糊规则的自适应容积卡尔曼滤波姿态估计算法,仿真验证表明改进算法在精细导星仪姿态波动时能快速的恢复到跟踪状态;同时提出了SVD辅助的容积卡尔曼滤波姿态估计算法,将SVD应用到容积卡尔曼滤波的量测更新中,仿真表明此算法具有良好的姿态估计性能

8、。设计了基于Qt环境下的算法验证软件,方便算法的验证和移植。研制了基于AnafocusLince5M181探测器的焦平面相机并成功成像。结合Ti公司多核DSP处理板TMDSEVM

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