نوع مقاله : مقالة‌ تحقیقی‌ (پژوهشی‌)

نویسندگان

گروه مهندسی برق، دانشکدة مهندسی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

با توجه به کاربرد وسیع ماهواره‌ها و فضاپیماها در زمینه‌های مختلف، برای انجام مأموریت‌ها لازم است آنها بصورت دقیق و به طور خودکار تحت کنترل قرار بگیرند. یکی از پارامترهایی که در کنترل ماهواره یا فضاپیما مطرح می‌گردد تعیین وضعیت است. ردیاب ستاره یکی از سامانه‌های است که کاربرد وسیعی در تعیین وضعیت دارد. عملیات تعیین وضعیت در ردیاب ستاره مبتنی بر تصویربرداری از فضای اطراف ردیاب و شناسایی ستارگان موجود در تصویر است. برای این منظور الگوریتم‌های متفاوتی طراحی شده است. نقطه ضعف اغلب این الگوریتم‌ها این است که عمدتاً، در عملیات تخمین موقعیت ستاره و تخمین وضعیت ماهواره به مشاهدات اکتفا می کنند. از آنجا که مشاهدات اغلب آغشته به نویز هستند  این مسأله بر کیفیت تعیین وضعیت تأثیرگذار است. در این مقاله، با استفاده از روش‌های ردیابی راه حلی برای این مشکل ارائه می‌شود. الگوریتم‌های ردیابی مبتنی بر فیلتر کالمن دارای کیفیت خوبی برای تخمین موقعیت هستند. الگوریتم پیشنهادی با استفاده ازیکی از این الگوریتم‌ها با نام الگوریتم انتساب داده احتمالاتی مشترک، ردیابی را انجام می دهد و نتایج تخمین وضعیت با نتایج تخمین وضعیت حاصل از روشSNA  که یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌ها موجود است مقایسه می‌گردد. نتایج شبیه‌سازی نشان‌دهندة بهبود در عملکرد تعیین وضعیت است.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Using the Joint Probabilistic Data Association Filter for Improving Star Trackers Performance to Accurate Attitude Determination of Spacecrafts

نویسندگان [English]

  • Ahmad Reza Sadeghi
  • Mohammad Farzan Sabahi
  • Sayed Mohamad Saberali

Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran

چکیده [English]

Automatic control of satellites and spacecrafts, has been extensively paid attention. Attitude determination is one of the most important procedures to control a spacecraft. Star trackers are widely used for attitude determining. A star tracker provides images from the around space and try to identify the stars in the images. Several algorithms are proposed to this end. However, most of these algorithms use the raw measurements to star identification and attitude determination. As the measurements are often affected by various types of noise, the performance of such algorithms is degraded. Here, we employ tracking algorithms to improve the performance of existing methods for attitude determining. The Kalman filter-based tracking algorithms are shown to have satisfactory results for object tracking. We use the JPDAF to build an algorithm for accurate tracking of stars locations in successive images and, consequently, determining the attitude of spacecraft. The presented algorithm is compared with the well known algorithm for attitude determining called SNA.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Attitude determination
  • Star tracker
  • Pyramid algorithm
  • Star neighborhood approach
  • JPDAF
[1]   Meng, Na. and Peifa, J., “A Survey of All-sky Autonomous Star Identification Algorithms,” Astronautics, ISSCAA, 1stInternational Symposium on, 2006, p. 901.
[2]   Junkins, J.L., White, C. and Turner, J., “Star Pattern Recognition for Real-time Attitude Determination”, J. Astronaut Sciences, Vol. 25, No 20, 1978, pp. 251–270.
[3]   Junkins, J.L., Strikwerda, T.E., “Autonomous Star Sensing and Attitude Estimation,” In Proc. Annual Rocky Mountain Guidance and Control Conference, 1979, pp. 79-013.
[4]   Strikwerda, T.E., Junkins, J.L., Star Pattern Recognition and Spacecraft Attitude Determination, Technical Report ETL-0260, U.S Army Engineer Topographic Laboratories: Fort Belvoir, VA, USA, 1981.
[5]   Groth, E.J., “Pattern Matching Algorithm for two-Dimensional Coordinates Lists,” The Astronomical Journal, Vol. 91, No. 5, 1986, pp. 1244–1248.
[6]   Sasaki, T., “A Star Identification Method for Satellite Attitude Determination using Star Sensors,” In Proc. 15th International Symposium on Space Technology and Sciences, May 1986; pp. 1125–1130.
[7]   Bezooijen, R.W.H.V., Automated Star Pattern Recognition, [Ph.D. Thesis], Stanford University, 1989.
[8]   Liebe, C. C., “Pattern Recognition of Star Constellations for Spacecraft Applications,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, Vol. 7, 1992, pp. 34-41.
[9]   Baldini, D., Barni, M., Foggi, A., Benelli, G. and Mecocci, A., “A New Star-Constellation Matching Algorithm for Satellite Attitude Determination,” ESA Journal, Vol. 17, No. 2, 1993, pp. 185–198.
[10]  Padgett, C. and Delgado, K.K., “A Grid Algorithm for Autonomous Star Identification”, IEEE Trans. Aerospace Electron. System, Vol. 33, Issue 1, 1997, pp. 202–213.
[11]  Mortari, D., Junkins, J.J. and Samaam, M. A., “Lost-In-Space Pyramid Algorithm for Robust Star Pattern Recognition,” Guidance and Control Conference, Breckenridge, Colorado, 2001.
[12]  Mortari, D. and Neta, B., “K-Vector Range Searching Techniques,” The 10th Annual AIAA/AAS Space Flight Mechanics Meeting, Clearwaters, FL, January 2000.
[13]  Samaan, M.A., Mortari, D. and Junkins, J.L., “Nondimensional Star Identification for Uncalibrated Star Cameras,” Journal Astronaut Sciences, Vol. 54, 2006, pp. 95–111.
[14]  Samaan, M. and Mortari, D., “Recursive Mode Star Identification Algorithms”, IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 41, No. 4, 2005, pp.1246 – 1254.
[15]  Samaan, M.A. and et. all, “Predictive Centroiding for Single and Multiple FOVs Star Trackers,” AAS/AIAA Space Flight Mechanics Meeting, San Antonio, TX, January 2002.
[16]  Samaan, M.A., Pollock, T.C., and Junkins, J.L., “Predictive Centroiding for Star Trackers with the Effect of Image Smear,” Journal of the Astronaut Sciences, Vol. 50, 2002, pp. 113–123.
[17]  Cox, J.A., “Evaluation of Peak Location Algorithms with Subpixel Accuracy for Mosaic Focal Planes,” Proceedings of  SPIE, Vol. 292, 1981, pp. 288–295.
[18]  Salomon, P.M. and Glavich, T.A., “Image Signal Processing in Subpixel Accuracy Star Trackers,” Proceedings of SPIE, Vol. 252, 1980, pp. 64–74.