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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于星敏感器的星模式识别算法及空间飞行器姿态确定技术研究
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基于星敏感器的星模式识别算法及空间飞行器姿态确定技术研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-12页
图目录第12-15页
表目录第15-16页
第一章 绪论第16-26页
 1.1 课题的来源、研究背景和选题依据第16-18页
 1.2 国内外在该领域的现状第18-21页
  1.2.1 星敏感器的研制历史第18-20页
  1.2.2 星模式识别算法和姿态(确定)估计算法的研究现状第20-21页
 1.3 论文的主要工作及贡献第21-24页
  1.3.1 研究了星模式的识别特征的选取准则第22页
  1.3.2 系统研究了现有的星模式识别算法第22页
  1.3.3 证明了一种全天星模式识别算法的稳健性第22页
  1.3.4 提出了局部天球上的星模式的识别算法第22页
  1.3.5 提出了一种全天星模式的识别算法第22-23页
  1.3.6 研究了基于星敏感器的空间飞行器姿态确定(估计)算法第23页
  1.3.7 论文的主要贡献第23-24页
 1.4 论文的总体结构第24-26页
第二章 基础知识第26-32页
 2.1 天球与天球坐标系第26-28页
 2.2 CCD简介第28-31页
  2.2.1 散粒噪声第29页
  2.2.2 暗电流噪声第29-30页
  2.2.3 转移噪声第30页
  2.2.4 光响应非均匀性PRNU第30-31页
 2.3 CCD星敏感器坐标系第31页
 2.4 结束语第31-32页
第三章 星模式识别第32-90页
 3.1 引言第32-33页
 3.2 星图预处理第33-35页
 3.3 星模式识别特征的选取准则第35-39页
 3.4 面向星敏感器的星模式识别算法第39-47页
  3.4.1 概率统计算法第40页
  3.4.2 三角形算法第40-41页
  3.4.3 匹配组算法第41-42页
  3.4.4 栅格算法第42-43页
  3.4.5 奇异值分解算法第43页
  3.4.6 基于遗传的算法第43-44页
  3.4.7 基于神经网络的算法第44-45页
  3.4.8 各种星模式识别算法的分析比较第45-47页
 3.5 一种星模式识别算法的稳健性研究第47-59页
  3.5.1 数学原理第48-50页
  3.5.2 物理解释第50-51页
  3.5.3 算法稳健性的理论证明第51-53页
  3.5.4 算法稳健性的仿真试验第53-59页
  3.5.5 结论第59页
 3.6 局部天球星模式识别算法第59-74页
  3.6.1 局部天球单星模式识别算法第60-65页
  3.6.2 局部天球双星模式识别算法第65-74页
 3.7 一种新的全天自主星模式识别算法第74-89页
  3.7.1 算法描述第74-77页
  3.7.2 仿真试验结果与分析第77-83页
  3.7.3 算法验证第83-88页
  3.7.4 算法适应性分析第88页
  3.7.5 结论第88-89页
 3.8 结束语第89-90页
第四章 空间飞行器姿态表示方法和基于星敏感器的空间飞行器姿态确定模型第90-108页
 4.1 空间飞行器姿态稳定方法和姿态表示方法第90-105页
  4.1.1 方向余弦式第90-93页
  4.1.2 欧拉轴/角式第93-99页
  4.1.3 欧拉参数(四元数)式第99-102页
  4.1.4 欧拉角式第102-105页
  4.1.5 小结第105页
 4.2 基于星敏感器的空间飞行器姿态确定模型第105-107页
 4.3 结束语第107-108页
第五章 基于星敏感器的空间飞行器姿态确定(估计)算法第108-140页
 5.1 不同的星模式在空间飞行器上的应用第108-115页
  5.1.1 利用单星实现空间飞行器旋转稳定的原理第109-112页
  5.1.2 利用识别的双星确定空间飞行器的三轴姿态第112-115页
 5.2 基于星敏感器的静态姿态确定算法第115-122页
  5.2.1 算法原型第115页
  5.2.2 三种静态姿态确定算法第115-122页
 5.3 基于星敏感器的动态姿态估计算法第122-139页
  5.3.1 基于星敏感器的姿态观测方程及空间飞行器运动学方程和动力学方程第123-125页
  5.3.2 基于星敏感器的扩展卡尔曼滤波算法第125-126页
  5.3.3 基于星敏感器的预测卡尔曼滤波算法第126-130页
  5.3.4 基于星敏感器的非线性预测滤波算法第130-135页
  5.3.5 理论分析和仿真试验第135-138页
  5.3.6 结果分析与结论第138-139页
 5.4 结束语第139-140页
第六章 结束语第140-143页
 6.1 论文的主要创新点第140-141页
 6.2 后续工作及展望第141-143页
致谢第143-144页
参考文献第144-153页
作者在攻读博士学位期间完成的论文第153页

 
 
论文编号BS985879,这篇论文共153
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