Stjärnsensorn används i stor utsträckning i system för attitydkontroll av rymdfarkoster för attitydmätning. Emellertid, under hög dynamisk förhållanden, ramförlust och utstryk av stjärnan bilden kan visas och resultera i minskad noggrannhet eller till och med misslyckande av stjärnan centroid extraktion och attityd bestämning. För att förbättra prestandan hos stjärnsensorn under dynamiska förhållanden föreslås en gyroskop-assisterad stjärnbildsförutsägelsemetod och en förbättrad Richardson-Lucy-algoritm (RL) baserad på ensemblens back-propagation neurala nätverk (EBPNN). För det första, när det gäller problemet med bildförlust av stjärnsensorn, med tanke på förvrängningen av stjärnsensorns lins, erhålls en förutsägelse modell av stjärnans punktposition genom gyroskopets vinkelhastighet. För det andra, för att återställa den utsmetande stjärnbilden, beräknas punktspridningsfunktionen (PSF) med gyroskopets vinkelhastighet. Sedan använder vi EBPN för att förutsäga antalet iterationer som krävs av RL algoritmen för att slutföra stjärnbilden deblurring. Slutligen utförs simuleringsförsök för att verifiera den föreslagna algoritmens effektivitet och realtid.
För att förbättra stjärnsensorns prestanda under dynamiska förhållanden, Liu et al. REF föreslår en gyroskop-assisterad stjärnbildsförutsägelsemetod och en förbättrad Richardson-Lucy (RL) algoritm baserad på ensemblen back-propagation neural network (EBPNN).
Star Image Prediction and Restoration under Dynamic Conditions
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}