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题名质子辐照下动态星敏感器质心定位
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作者
罗智文
冯婕
郭旗
李豫东
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机构
中国科学院新疆理化技术研究所
中国科学院大学
新疆极端环境电子学重点实验室
特殊环境功能材料与器件国家重点实验室
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出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第13期2089-2107,共19页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.12175307)
中国科学院西部青年英才培养计划资助项目(No.2022-XBQNXZ-010)
新疆维吾尔自治区青年科技人才项目(No.2022TSYCCX0094)。
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文摘
为了对质子辐照下动态星图进行精准的质心定位,提出了一种基于深度学习的星点质心定位算法。建立了星点拖尾质心的关键点模型,并依据该模型构建了星点质心关键点检测网络。根据动态星图能量退化行为及质子辐照的影响,结合质子累积以及瞬态实验建立星图数据集。使用该数据集和实际辐照动态星图对关键点检测网络进行训练和验证,并将网络的定位精度与传统基于复原的定位方法进行比较。在仿真无辐照星图上进行对比验证,在合角速度从0(°)/s到7(°)/s时,质心定位精度从0.03变化到0.2个像素长度,比基于复原的定位方法精度高一个数量级左右;实际拍摄辐照动态星图的合角速度从2.5(°)/s到10(°)/s时,质心定位精度从0.4变化到1.8个像素长度。对于传统方法无法处理的场景,如星斑与瞬态亮斑的区分以及星斑相互交叠,本文方法也能很好地处理。该方法具有较强的抗辐射噪声及高动态干扰能力,为星敏感器在复杂条件下的应用提供了新的思路和解决方案。
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关键词
星敏感器
动态
质心定位
质子
亚像素
神经网络
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Keywords
star sensor
dynamic
centroid localization
proton
subpixel
neural network
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分类号
TP394.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9
[机械工程—机械制造及自动化]
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