一种基于紫外辐射模型的地心矢量方向提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及卫星相对导航技术，具体涉及一种基于紫外辐射模型的快速高精度地 心矢量方向提取方法。
【背景技术】
[0002] 航天器的自主导航能力至关重要，其导航的抗干扰性能和高可靠性能是至关重要 的需求，地球紫外辐射特性在地球边缘处具有极度稳定的特征，并且不受到地貌和大气的 影响，可观测到明显的临边特征，基于紫外辐射模型的自主导航方法具有可靠性高、精度高 等的特点。通过对地球紫外成像，提取地球的在像平面的地心坐标和半径，为后续的自主导 航提供基础。
[0003] 地球的像平面地心坐标和半径的估计精度是影响自主导航精度的关键因素，由于 敏感器轨道高度的不同，视场的不同，以及不同时间上地球紫外辐射分布上的差异等因素， 如何对图像进行有效的信息处理以得到亚像素级的地心坐标和半径，解算出单位地心矢量 方向，是紫外敏感器自主导航中关键问题。
[0004] 国内中紫外敏感器的应用主要在探月工程中，嫦娥系列中利用月球的紫外敏感器 成像，通过对其大视场成像敏感器的环形8个不连续子视场得到的边缘信息进行有效整 合，得到200km轨道高度的月心矢量和导航信息，并且在此类敏感器基础上，研究了相关的 算法以补偿导航精度。
[0005] 针对地球轨道的敏感器研究集中在导航算法上，导航误差取决于地心方向的测量 误差，需要从地球紫外特性图像中准确地估计地心方向是需要研究的重点。目前形心确定 方法包括重心法和拟合法，采用重心法较多，并且这些算法并没有考虑星载计算机的运算 能力和内部存储能力，不适用于在轨实时运算。
【发明内容】
[0006] 本发明基于地球完整一次成像的紫外导航敏感器为基础，提出了一种基于梯度统 计的边缘提取方法，在中低轨和高轨自主导航过程中通过最小二乘拟合算法解算出地心圆 盘中心，能够得到亚像素级的地心位置精度估计。
[0007] 本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种基于紫外辐射模型的地心矢量方向 提取方法，包括如下步骤：
[0008] 步骤1 :通过紫外波段相机在轨道上采集地球图像，得到地球的紫外谱段图像，从 原始采集图像、右图像沿X方向和Y方向分别计算像素梯度值，对图像进行梯度图计算，包 括Sobel算子梯度计算，并依照梯度值的排序选取边缘候选点；
[0009] 步骤2 :对处理得到的梯度图像的逐边缘候选点进行LBP统计量计算，并对边缘候 选点梯度统计量进行分析，提取得到的符合地球紫外辐射特性的地球圆盘边缘点；具体步 骤为：
[0010] S21、选择5X5的邻域尺寸计算步骤1中得到的4匕y)边缘候选点几何中所有像 素的梯度统计量特征，包括 10000000,01000000,00100000,00010000,00001000,00000100， 00000010,00000001 的八个单方向的特征量，以及 10001000,01000100,00100010， 00010001的连续性4个特征量；
[0011] S22、通过上述十二个特征量筛选Ge(x，y)得到图像上的地球圆盘边缘点。
[0012] 步骤3 :构建基于地球圆盘椭球模型的误差函数，将步骤2得到的边缘点在探测器 坐标系下的坐标带入函数，进行最小二乘迭代拟合，求解得到亚像素级地心矢量；
[0013] 其中，所述亚像素级地心矢量通过以下步骤计算所得：
[0014] 当轨道为地球静止轨道时：
[0015] A.在地球静止轨道上估计地心矢量时，由于轨道高度与地球半径变化之间的比例 可以忽略，建立不考虑地球扁率的圆球模型的误差函数，考虑紫外波段相机的三轴姿态分 别为：滚转角Φ，偏航角为Φ，俯仰角Θ，误差函数为：
[0017] 式中，i表示边缘点的数量，取值范围是[1，n]，x# y i是边缘点在敏感器坐标系 下的坐标，X。与y。是地心在敏感器坐标系下的坐标，z 实际焦距值，L表示地球半径在 敏感器坐标系的大小，上标2表示算数平方，符号Σ表示求和；
[0018] 其中，系数A，B，C，D，E，F分别为：
[0025] 其中，k为视角半径，计算公式为：
[0027] 式中，R是地球半径，r是地心距，符号V表示算数开方，符号tan表示正切三角运 算；
[0028] 当轨道高度属于中低地球轨道时：
[0029] B.在中低轨上，建立考虑地球扁率的椭球模型的误差函数，建立误差函数五广为：
[0030] 范围是[1，n]，x# y ;是边缘点在敏感器坐标系下的坐标，X。与y。是地心在敏感 器坐标系下
[0031] 式中，i表示边缘点的数量，取值的坐标，ZiS实际焦距值，Rf3表示地球半径在敏感 器坐标系的大小，上标2表示算数平方，符号Σ表示求和；
[0032] 其中，系数A，B，C，D，E，F分别为：
[0039] 其中，61与e 2分别为地心惯性坐标系下经度方向扁率与炜度方向扁率，上标2表 示算数平方，L的计算公式为：
[0041] 式中，Φ、Φ与Θ分别为敏感器坐标系与轨道坐标系间的三轴姿态角度的滚转 角、偏航角与俯仰角，Ω、1与U分别为轨道坐标系与地心惯性坐标系间的升交点赤经、轨道 倾角与真近点角，cos与sin分别表示三角余弦和正弦函数运算，符号X表示算数乘积；
[0042] 将步骤3中得到的边缘带入误差函数<或者if，采用最小二乘拟合进行迭代求 解，当误差函数最小收敛的阈值取2. 2204X 10 16,当不高于此阈值时得到最优解X。、y。与 艮，构建地心矢量；
[0043] 地心单位矢量R的计算公式为：
[0045] 式中，x。、y。为解算得到的地心坐标最优解，f为敏感器焦距，符号X表示算数乘 积，符号V表示算数开方。
[0046] 地心距计算公式为：
[0048] 式中，R_th为地球半径，Re为解算得到的像平面上地球半径，IFOV为敏感器设计 的瞬时视场，符号sin表示正弦三角运算，符号X表示算数乘积。
[0049] 其中，所述步骤1中Sobel算子梯度计算公式为：
[0051] 式中，G(x, y)表示图像坐标为（X，y)的像素的梯度值，Gx(x, y)表示该点的X方向 梯度分量，Gy (X，y)表示该点的Y方向梯度分量，X，y为图像坐标系下像素坐标，符号V表示 算数开方。
[0052] 其中，所述步骤1中依照梯度值的排序选取边缘候选点的具体步骤为：
[0053] 1)将梯度体上逐像素点的梯度特征值按照大小排列，取最大值的0. 75-0. 85倍为 阈值；
[0054] 2)通过以下公式计算候选边缘点：
[0055] Ge (X，y)彡（0· 75 ~0· 85) X Gniax (X，y)
[0056] 式中，Gmax(X，y)为梯度图最大值，Ge(X，y)为步骤1筛选得到的候选边缘点集合， 符号X表不乘积。
[0057] 其中，所述步骤2中的梯度统计量LBP的计算公式为：
[0059] 式中，
gp为邻域像素灰度值，g。为中心像素灰度值，（X。，y。）为 中心像素坐标，P为模板采样数，R为模板像素半径，gl为两像素灰度值的差值，符号Σ表 示求和，R取值为5个像素。
[0060] 与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0061] 在中低轨和高轨自主导航过程中通过最小二乘拟合算法解算出地心圆盘中心，能 够得到亚像素级的地心位置精度估计。
【附图说明】
[0062]图1为本发明实施例一种基于紫外辐射模型的快速高精度地心矢量方向提取方 法流程示意图。
【具体实施方式】
[0063] 下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术 人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术 人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明 的保护范围。
[0064] 如图1所示，本发明实施例提供了一种基于紫外辐射模型的快速高精度地心矢量 方向提取方法，包括如下步骤：
[0065]步骤 1 :
[0066] 紫外波段相机在轨道上采集地球图像，得到地球的紫外谱段图像，从原始采集图 像、右图像沿X方向和Y方向分别计算像素梯度值，对图像进行梯度图计算，包括Sobel算 子梯度计算，计算公式为：
[0068] 其中，G(x, y)表示图像坐标为（X，y)的像素的梯度值，Gx(x, y)表示该点的X方向 梯度分量，Gy (X，y)表示该点的Y方向梯度分量，X，y为图像坐标系下像素坐标，符号V表示 算数开方。
[0069] 将梯度体上逐像素点的梯度特征值按照大小排列，取最大值的0. 75-0. 85倍为阈 值，候选边缘点计算方法为：
[0070] Ge (X，y)彡（0· 75 ~0· 85) X Gniax (X，y)
[0071] 其中，Gniax(X，y)为梯度图最大值，Ge(X，y)为步骤1筛选得到的候选边缘点集合， 符号X表不乘积。
[0072] 举例说明如表1 :
[0074] 步骤2 :对原始图像的梯度图上提取的候选特征点进行梯度统计量计算，LBP的计 算公式为：
[0076] 其中：
gp为邻域像素灰度值，g。为中心像素灰度值，（X。，y。）为 中心像素坐标，P为模板采样数，R为模板像素半径，gl为两像素灰度值的差值，符号Σ表 示求和，R取值为5个像素。
[0077] 步