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| 內容簡介： |
本书是作者及团队近十年来在基于大视场星敏感器的星光制导技术研究成果的基础上总结归纳加工而成。全书共分为9章。**章对星光制导、星敏感器及其关键技术进行了介绍与分析。第2章主要针对星图地面模拟问题展开论述。第3章讨论了星图运动模糊的影响因素、运动模糊的复原方法以及星体质心提取算法。第4章针对导航星选取、导航星表存储方法、视场参数确定方法、全天域导航星表构建以及适用于弹道导弹的导航星选取方法等进行了讨论。第5章针对星敏感器的自主星图识别问题进行了讨论，详细介绍了7种自主星图识别算法。第6章主要分析星敏感器误差源、主要误差因素、误差对星敏感器测量精度的影响，重点介绍了误差标定方法。第7章在分析组合导航原理的基础上，重点探讨了非线性滤波算法在解决飞行器的姿态估计以及导弹姿态运动模型等非线性问题上的应用。第8章介绍了星光制导半实物仿真系统设计思路、系统标定和半实物仿真试验。第9章介绍了星敏感器、星光制导技术及其应用的发展趋势。
王宏力、陆敬辉、崔祥祥编*的《大视场星敏感器星光制导技术及应用》内容新颖，突出实际和应用，适用于从事星光制导、星敏感器及其相关科研的工程技术人员和研究生参考、阅读，也可以作为高等院校有关专业的教材使用。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 引言
1.2 星光制导技术概述
1.2.1 星光制导的特点
1.2.2 星光制导技术的发展现状
1.2.3 星光制导的工作过程
1.2.4 利用星光折射技术确定导弹位置
1.3 星敏感器
1.4 星光制导关键技术
1.4.1 星图模拟
1.4.2 星提取
1.4.3 导航星表
1.4.4 星图识别
1.4.5 星敏感器误差标定
1.4.6 姿态确定
参考文献
第2章 星图模拟
2.1 引言
2.2 星图特点分析
2.3 星图模拟原理
2.4 星图模拟过程分析
2.4.1 指定天区观测星搜索
2.4.2 星体坐标计算
2.4.3 星等与光电子数的变换
2.4.4 基于高斯点扩散函数模拟星像能量分布
2.4.5 星图噪声及模拟星图的生成
2.5 基于k-vector搜索的星图模拟算法
2.6 仿真验证
2.6.1 仿真验证一
2.6.2 仿真验证二
2.7 本章小结
参考文献
第3章 运动模糊星图复原及效果评价
3.1 引言
3.2 造成星图运动模糊的因素分析
3.3 运动模糊的基本理论
3.3.1 图像的退化模型
3.3.2 退化图像的传递函数及点扩散函数
3.4 模糊尺度鉴别
3.4.1 运动模糊度估计原理
3.4.2 运动模糊点扩散函数模糊尺度鉴别流程
3.4.3 模糊尺度鉴别仿真分析
3.5 运动模糊复原方法
3.5.1 有约束的复原方法
3.5.2 逆滤波方法
3.5.3 维纳滤波方法
3.5.4 平滑约束的最小二乘方滤波方法
3.5.5 模糊星图复原仿真结果分析
3.6 星体质心提取算法
3.6.1 星体位置粗确定方法
3.6.2 星体目标质心的细分定位方法
3.6.3 质心提取仿真分析
3.7 基于质心提取的运动模糊星图复原评价方法
3.8 本章小结
参考文献
第4章 导航星表
4.1 引言
4.2 导航星的选取
4.2.1 基本天文星表分析
4.2.2 恒星分布规律
4.2.3 构建导航星表的基本要求
4.2.4 导航星的选取原则
4.2.5 导航星表分布分析
4.3 存储导航星表的典型方法
4.3.1 球形矩阵分割法
4.3.2 重叠区域法
4.3.3 赤纬带法
4.4 星敏感器视场参数确定方法
4.4.1 视场参数的制约因素
4.4.2 基于星覆盖区域分析的视场内恒星估计
4.4.3 基于星覆盖区域分析的视场参数确定方法
4.5 基于亮度优先和差异优先的导航星表构建方法
4.5.1 原理分析
4.5.2 星表构建实现过程
4.5.3 导航星表构建及性能分析
4.6 适用于弹道导弹的导航星选取方法
4.6.1 根据标准弹道均匀化选取导航星的方法
4.6.2 基于投影变换的弹载导航星表选取方法
4.6.3 基于螺旋基准点的导航星选取方法
4.7 基于预测跟踪星表提高星敏感器实时性的方法
4.7.1 预测跟踪星表的总体思想及基本结构
4.7.2 导航星表各部分结构
4.7.3 预测跟踪星表的实现
4.7.4 仿真验证
4.8 本章小结
参考文献
第5章 星图识别算法
5.1 引言
5.2 星图识别问题分析
5.3 经典星图识别算法
5.3.1 三角形算法
5.3.2 栅格算法
5.3.3 匹配组算法
5.3.4 奇异值分解算法
5.3.5 算法分析与比较
5.4 一种改进的主星星图识别算法
5.4.1 基于主星星图识别的导航星表构造
5.4.2 星图识别算法流程
5.4.3 数学仿真验证
5.5 基于三角形内切圆的星图识别算法
5.5.1 算法理论分析
5.5.2 基于三角形内切圆算法的导航星表构造
5.5.3 星图识别算法的具体实现
5.5.4 数学仿真验证
5.6 基于Quine三角形的改进星图识别算法
5.6.1 改进算法的可行性分析
5.6.2 特征三角形模式向量的构造
5.6.3 导航星库的构造
5.6.4 算法流程
5.6.5 仿真与分析
5.7 三角形识别中的选星策略及实现
5.7.1 选星策略
5.7.2 算法实现
5.7.3 仿真验证
5.8 改进的金字塔全天自主星图识别算法
5.8.1 导航星数据库的构造
5.8.2 金字塔星图识别算法及其改进
5.8.3 仿真验证
5.9 惯导辅助模式下的星图识别算法
5.9.1 由含误差惯导姿态信息估计星敏感器观测瞬时导航星表
5.9.2 惯导辅助模式下的星图识别实现流程
5.9.3 仿真结果分析
5.10 本章小结
参考文献
第6章 大视场星敏感器误差标定
6.1 引言
6.2 误差源及主要误差因素分析
6.2.1 星敏感器误差来源
6.2.2 星敏感器主要误差因素分析
6.3 误差模型及参数误差校正
6.3.1 星敏感器成像模型
6.3.2 参数误差校正
6.4 误差对星敏感器测量精度的影响分析
6.4.1 对单星测量精度的影响分析
6.4.2 对星间角距测量精度的影响分析
6.4.3 仿真试验验证
6.5 误差参数标定方法
6.5.1 参数标定常用算法分析
6.5.2 大视场星敏感器光学畸变对焦距标定影响分析
6.5.3 基于GA-LM融合的星敏感器参数标定算法
6.6 本章小结
参考文献
第7章 捷联惯性／星光组合导航原理与方法
7.1 引言
7.2 惯性／星光组合导航系统构成
7.2.1 系统的工作模式
7.2.2 系统的组合模式
7.2.3 星光量测信息修正惯性器件误差的方法
7.3 卡尔曼滤波算法在SINS／CNS中的应用
7.3.1 卡尔曼滤波算法
7.3.2 卡尔曼滤波算法下的系统建模
7.4 UKF滤波算法在SINS／CNS中的应用
7.4.1 UKF滤波算法
7.4.2 UKF滤波算法下的系统建模
7.5 粒子滤波算法在SINS／CNS中的应用
7.5.1 改进的边缘Rao-Blackwellized粒子滤波器设计
7.5.2 粒子滤波算法下的系统建模
7.6 本章小结
参考文献
第8章 捷联惯性／星光制导半实物仿真
8.1 引言
8.2 半实物仿真系统结构及组成
8.2.1 系统总体结构
8.2.2 部件组成及功能
8.3 系统模块设计
8.3.1 轨迹发生器的设计
8.3.2 星图模拟计算机的设计
8.3.3 星模拟器的设计
8.3.4 星敏感器的设计
8.3.5 导航计算机的设计
8.4 星光制导半实物仿真系统测试及标定
8.4.1 星模拟器光学系统测试
8.4.2 星敏感器光学系统测试
8.4.3 星敏感器的标定
8.5 SINS／CNS复合制导半实物仿真
8.5.1 仿真条件
8.5.2 仿真分析
8.6 本章小结
参考文献
第9章 基于大视场星敏感器星光制导技术展望
9.1 星敏感器的发展趋势
9.2 星图识别算法的发展趋势
9.3 姿态确定算法发展趋势
9.4 组合导航技术发展趋势
参考文献
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