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公开(公告)号：CN108225337B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201711466040.5
申请日：2017-12-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所 , 西安电子科技大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种基于SR‑UKF滤波的星敏感器和陀螺组合定姿方法，属于测绘卫星或其他航天器的高精度组合定姿技术领域。目的是提出一种基于SR‑UKF滤波的星敏感器/陀螺组合定姿方法，将SR‑UKF滤波算法用于星敏和陀螺组合定姿，对于现如今传统的EKF滤波方法有较大提升。所述方法具体包括：步骤1仿真出星敏感器四元数和陀螺的角速度；步骤2以误差四元数及陀螺随机漂移误差为状态变量，利用SR‑UKF算法融合处理星敏感器和陀螺的姿态信息进行滤波处理，并进行反馈，通过迭代滤波处理尽量消除星敏感器和陀螺的误差影响，求解高精度的姿态信息。
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公开(公告)号：CN110659369B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910223832.2
申请日：2019-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/51
Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种在轨高精度轻量化全球影像控制点数据库构建方法及系统，使用图像特征提取算法和均匀采样算法，获取卫星遥感影像的控制点；制作对应的控制点影像片，并确定控制点的点位索引信息；整理控制点的属性信息，形成控制点属性文件；构建全球影像控制点数据库系统结构；使用数据集成技术将控制点影像片与控制点属性文件进行关联，形成控制点数据块；制定数据库存储策略，将控制点影像存入数据库中。本发明适用于全球不同卫星所提供的遥感影像，结构精炼，实现简单，数据库体量小，数据精度高，可扩展性强，符合在轨测绘处理的要求。
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公开(公告)号：CN110660099B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910224313.8
申请日：2019-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种基于神经网络的遥感影像处理的有理函数模型拟合方法；根据遥感影像成像满足共线方程原理，构建虚拟格网点数据；划分虚拟格网点数据为训练数据集和测试数据集；对虚拟格网点数据进行归一化处理；虚拟格网点训练数据插值处理；搭建神经网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、目标函数、学习率；使用虚拟格网点训练数据集对神经网络模型进行训练，调整其内部参数；使用虚拟格网点测试数据集对神经网络模型进行检核，根据模型输出与测试数据集输出之间的均方误差评价神经网络模型的拟合精度。本发明神经网络模型建模简单、易于实现，能较快速的获得拟合结果；能够更有效的保护卫星参数。
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公开(公告)号：CN110659369A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910223832.2
申请日：2019-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/51
Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种在轨高精度轻量化全球影像控制点数据库构建方法及系统，使用图像特征提取算法和均匀采样算法，获取卫星遥感影像的控制点；制作对应的控制点影像片，并确定控制点的点位索引信息；整理控制点的属性信息，形成控制点属性文件；构建全球影像控制点数据库系统结构；使用数据集成技术将控制点影像片与控制点属性文件进行关联，形成控制点数据块；制定数据库存储策略，将控制点影像存入数据库中。本发明适用于全球不同卫星所提供的遥感影像，结构精炼，实现简单，数据库体量小，数据精度高，可扩展性强，符合在轨测绘处理的要求。
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公开(公告)号：CN110132287B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910366339.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明属于遥感测绘技术领域，公开了一种基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法；根据卫星姿态运动学模型和陀螺误差模型构建系统状态方程；根据星敏感器误差模型构建系统量测方程；采用AKF模型对姿态参数进行估计；根据滤波过程量及滤波结果构建数据集，随机选取部分数据集作为训练集；搭建极限学习机网络模型，利用训练集对极限学习机网络离线训练，得到网络参数；设置不同的星敏感器测量误差参数，将AKF滤波过程量输入到训练好的极限学习机网络，得到姿态参数补偿量，对AKF结果补偿；利用固定区间平滑算法平滑处理；修正姿态四元数和陀螺角速度。本发明极限学习机模型简单、训练参数少、泛化能力强，有效提升定姿精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110322517A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910602974.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国人民解放军61540部队 , 西安电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本申请涉及一种光学相机夹角定标方法、装置和设备及存储介质，其中方法包括：获取第一光学相机的主光轴绕第一光学相机的测量坐标系的旋转角变化量，以及第二光学相机的主光轴绕第二光学相机的测量坐标系的旋转角变化量；基于第一光学相机的旋转角变化量，第二光学相机的旋转角变化量，以及第一光学相机与第二光学相机的夹角初始值，得到第一光学相机与第二光学相机的夹角变化量。相较于相关技术中基于试验场的定标方法，本公开实施例的光学相机夹角定标方法，不需要依赖于试验场影像的获取周期，因此有效缩短了定标周期，同时还提升了定标的精度，最终提高了定标效果。
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公开(公告)号：CN110132287A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910366339.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明属于遥感测绘技术领域，公开了一种基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法；根据卫星姿态运动学模型和陀螺误差模型构建系统状态方程；根据星敏感器误差模型构建系统量测方程；采用AKF模型对姿态参数进行估计；根据滤波过程量及滤波结果构建数据集，随机选取部分数据集作为训练集；搭建极限学习机网络模型，利用训练集对极限学习机网络离线训练，得到网络参数；设置不同的星敏感器测量误差参数，将AKF滤波过程量输入到训练好的极限学习机网络，得到姿态参数补偿量，对AKF结果补偿；利用固定区间平滑算法平滑处理；修正姿态四元数和陀螺角速度。本发明极限学习机模型简单、训练参数少、泛化能力强，有效提升定姿精度。
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公开(公告)号：CN110109470B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910281474.0
申请日：2019-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明属于卫星姿态确定技术领域，公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的联合定姿方法、卫星姿态控制系统；基于UKF的星敏感器和陀螺联合定姿算法，构建微分形式非线性状态方程，并采用四阶龙格‑库塔积分法求解状态变量的时间更新，避免了非线性微分状态方程的离散化过程；利用UKF算法对星敏感器四元数和陀螺角速度进行滤波修正。本发明通过四阶龙格‑库塔积分法进行时间更新，利用四元数乘性误差计算加权均值与协方差，采用无迹卡尔曼滤波算法，引入星敏感器的观测值进行滤波更新，最后利用估计误差四元数对姿态数据进行修正。在姿态敏感器测量误差较大时具有良好的定姿性能，较基于扩展卡尔曼滤波的定姿算法有更高的估计精度。
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公开(公告)号：CN110322517B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910602974.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国人民解放军61540部队 , 西安电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本申请涉及一种光学相机夹角定标方法、装置和设备及存储介质，其中方法包括：获取第一光学相机的主光轴绕第一光学相机的测量坐标系的旋转角变化量，以及第二光学相机的主光轴绕第二光学相机的测量坐标系的旋转角变化量；基于第一光学相机的旋转角变化量，第二光学相机的旋转角变化量，以及第一光学相机与第二光学相机的夹角初始值，得到第一光学相机与第二光学相机的夹角变化量。相较于相关技术中基于试验场的定标方法，本公开实施例的光学相机夹角定标方法，不需要依赖于试验场影像的获取周期，因此有效缩短了定标周期，同时还提升了定标的精度，最终提高了定标效果。
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公开(公告)号：CN110660099A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910224313.8
申请日：2019-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种基于神经网络的遥感影像处理的有理函数模型拟合方法；根据遥感影像成像满足共线方程原理，构建虚拟格网点数据；划分虚拟格网点数据为训练数据集和测试数据集；对虚拟格网点数据进行归一化处理；虚拟格网点训练数据插值处理；搭建神经网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、目标函数、学习率；使用虚拟格网点训练数据集对神经网络模型进行训练，调整其内部参数；使用虚拟格网点测试数据集对神经网络模型进行检核，根据模型输出与测试数据集输出之间的均方误差评价神经网络模型的拟合精度。本发明神经网络模型建模简单、易于实现，能较快速的获得拟合结果；能够更有效的保护卫星参数。
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