基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨

• 作者: 高有涛 刘靖雨 王兆龙 李木子 孙俊
• 来源期刊: 上海航天（中英文）
• 关键词: 遥感图像 自主定轨 地标点 深度学习 非线性卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 导航与姿轨控制专栏|Navigation and Control of Attitude and Orbit
• 页码范围: 66-75
• 页数: 10页
• 分类号: P134
• 语种: 中文
• DOI: 10.19328/j.cnki.2096-8655.2021.02.009

摘要

目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息.为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感图像进行目标识别缩小图像匹配区域,将识别后的目标区域进行图像匹配获得匹配特征点及其像平面坐标,最后利用成像模型计算特征点的地理坐标用于自主导航.仿真结果表明:本文方法相比于有控点精度更高,平均误差为31.943 8 m,平均速度误差为0.038 4 m/s.在引入测角信息与本文所提出的无地面标志点构成多源信息情况下,可以较为快速准确地实现航天器自主定轨.