恒星像片的自动判读和量测

本文介绍利用VX-3000扫描仪和AST-386微计算机自动判读和量测星像片框标点、星像点的一种方法。恒星像片经扫描得到框标点、星像点的二维灰度分布，根据框标点、星像点灰度级特点，采用特征提取技术自动确认框标点和星像点，能判出一张星像片中的恒星像点达90％以上．对判读出的框标点采用灰度级插值放大、邻近点内插技术，而后求取框标点的坐标。对判出的星像点，利用图像尖锐化技术对星像边缘进行增强处理，而后按质心法求取星像点质心坐标。经统计，星像点坐标的量测精度，其单位权中误差为0．2—0．35像元(像元太小为20μ)，满足星像片姿态角计算要求。     

返回型测绘卫星像片姿态计算系统

返回型测绘卫星像片姿态计算系统由数据预处理、星像片自动判认量测、恒星视位置计算、星地像片姿态南计算以及成果入库等五个模块组成．具有自动剔除粗差功能，可进行单片解算和多片联合平差计算，取代了传统作业方法．实现了卫星像片姿态计算由解析到数字的飞跃成果属国内领先水平．2005获部级科技进步二等奖。     

返回型测绘卫星像片姿态计算系统

返回型测绘卫星像片姿态计算系统由数据预处理、星像片自动判认量测，恒星视位置计算、星地像片姿态角计算以及成果入库等五个模块组成。具有自动剔除粗差功能，可进行单片解算和多片联合平差计算，取代了传统作业方法，实现了卫星像片姿态计算由解析到数字的飞跃。     

基于SVM的导航星表构造

导航恒星提取一般采用星等过滤方法MFM(Magnitude Filtering Method)。但是MFM方法存在两个明显的缺陷:若星等阈值太高,导航星表冗余度高;反之,导航星表出现视场(FOV)空洞。支持向量机SVM(Sup-port Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表。利用SAO星表进行了实验,并对导航星表内恒星的分布情况作了统计。实验证明,SVM作为导航星提取算法具有很好的应用前景。     

落石正、反转转速对法向恢复系数影响的室内试验

为探究落石正转和反转转速对法向恢复系数（R_n）的影响,选制正方、圆盘和圆柱三种典型形状试块,通过专门研发的落石碰撞测试装置,开展不同正转和反转转速下试块绕X和Y轴与坡面的碰撞测试。试验结果表明:圆盘和圆柱状试块绕Y轴旋转时（近似正碰）,转速对R_n基本无影响;3种形状试块绕X轴旋转时（非正碰）,转速和R_n存在一定相关性,但R_n还受到试块形状和冲击姿态联合影响。为此,引入综合变量-冲击姿态系数（IPC）来量化转速对R_n的影响。鉴于不同冲击姿态下法向冲击力对R_n的力学作用机制存在差异,对试块冲击回弹特征采取分类探讨。一次冲击回弹型,正转试验中质心（C）在接触点（CP）之后和C在CP之前条件下,IPC与R_n分别呈线性正相关和负相关关系;反转试验结果则正好相反。二次冲击回弹型,无论正转或反转,第一次冲击C在CP之前或之后,各形状试块IPC与R_n均为强正相关,但各工况下的相关规律并不一致。这些获得的结论基本揭示了转速对R_n的影响关系,同时为转动异形落石冲击回弹过程的精准预测提供了参考。     

航天器姿态算法在地面天文定位中的应用研究

针对天顶仪地面天文定位算法需要反复差值,计算繁琐的问题,文章将航天器姿态算法应用到天顶仪定位中来,详细研究了3种姿态算法,并为利用姿态算法实现定位给出了从姿态信息计算天顶仪光轴指向的新方法:建立了姿态算法的定位误差模型,结合过蒙特卡洛仿真,研究了姿态算法的定位精度并与原算法进行了比较;最后通过实际观测实验,实际分析了姿态算法和原算法在实验系统中的实际定位精度。结果表明:各姿态算法均能应用于天顶仪定位中,且精度高于原定位算法。     

增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接方法研究

针对点云拼接中双站数据的拼接必然会产生拼接误差的传递,最终导致整体拼接效果不佳的问题,该文讨论了基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接,通过构造系统增广模型和系统观测模型,构建转换矩阵来对数据进行全局拼接:应用增广的卡尔曼滤波原理对各站点的位置姿态进行递归地估计,以同名点偏差为依据进行估计和校正,更新位置姿态,实现数据的全局拼接。最后采用上海地铁隧道三维点云数据进行基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接实验。结果表明,此方法能够提高拼接精度,降低拼接误差。     

低空遥感平台中POS姿态角与外方位角元素间的转换方法

低空遥感平台中所用的INS角度系统与摄影测量外方位元素中的角度系统不同,需要经过转换和纠正。本文分析了两种角度系统的概念和关系,并推导出了二者间转化的数学公式。经过设计分组实验验证,证明方法可行有效,且用于影像预处理的改善效果明显。     

CNS/SINS组合导航系统的UKF算法研究

天文/捷联惯性（CNS/SINS）组合导航系统采用姿态组合,可使姿态角处于收敛状态,并有效抑制位置及速度的发散。为提高组合导航系统的精度,本文设计了CNS/SINS组合导航系统的UKF算法,在建立CNS/SINS组合导航系统非线性状态方程及线性量测方程的基础上,首先对UKF的量测更新过程进行简化,降低其计算量;然后,基于平台误差角提出系统状态协方差矩阵中姿态角协方差矩阵的计算方法,并推导了UKF算法中姿态量测值一步预测误差对应的平台角误差向量表达式,进而建立CNS/SINS组合导航系统的UKF算法;最后进行仿真实验。结果表明,相对于线性卡尔曼滤波算法及EKF算法,本文算法可明显提高组合导航系统的各导航参数精度,并且本文算法对滤波器初始姿态角误差变化具有较高的鲁棒性。     

基于GPS矢量观测信息的姿态确定算法

用于GPS姿态确定的矢量化算法可等价于两级最优问题。第一级把GPS载波相位观测量转换为矢量观测量。第二级是Wahba问题,即从矢量观测量获得最佳姿态解。Wahba问题可用四元数法求解,如QUEST方法。本文采用基于小角度的迭代法求解Wahba问题。在均衡星座或均衡基线务件下,两级最优解亦是全局最优解。实验结果表明迭代解的精度与QUEST解相同。实验中也应用了改进的TRIAD算法以比较两级最优解。