Kalman滤波算法在高精度星点定位中的应用

空间巡天相机稳像系统的控制精度要求高,对导航星传感器提出了更高的要求.为提高导航星传感器的精度和带宽,提出了一种采用预测开窗和Kalman滤波相结合的星点定位方法.利用陀螺测量的三轴角速度信息,推导建立星点粗位置预测方程,得到星点的粗位置,在CMOS探测器上以预测点为中心的较小邻域范围内开窗,可提高运算速度.利用Kalman滤波算法对星点位置进行校正,最终得到高精度的星点位置.仿真实验结果表明,相比于传统的质心法,平均每帧图像处理时间从59 ms减少到27 ms,定位结果的标准差从0.1 pixel减小到0.04 pixel.提出的方法是一条提高星点定位运算速度和精度的有效途径,可为我国巡天相机导航星系统的研制提供一定参考.