Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 6. С. 106-118

Развитие алгоритмов фильтрации первичных данных в звёздном датчике ориентации

С.А. Прохорова 1 , П.С. Сметанин 1 , А.А. Форш 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 25.10.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-6-106-118
В статье приводится краткий обзор фильтров первичных данных, используемых в звёздных датчиках ориентации семейства БОКЗ. Подробно изучается алгоритм строчной фильтрации и варианты механизма выбора порога. Рассматривается необходимость модификации процедуры расчёта порога для парирования структурных дефектов, возникающих вследствие облучения матрицы в космическом пространстве. Обосновывается выбор однострочного скользящего фильтра для оптической головки звёздного датчика на базе фотоприёмной КМОП-матрицы. Приводится краткое описание экспериментов по облучению матрицы и её последующего исследования в климатической камере. В конце статьи описывается эксперимент по моделированию и сравнению строчных фильтров с различными вариантами задания порога. Сравнивается эффективность работы строчных фильтров по количеству отфильтрованных пикселей, локализованных объектов и числу распознанных звёзд на выходе модуля фильтрации. В заключение делается вывод о возможности парирования с помощью фильтров значительной части помех, вызванных радиацией.
Ключевые слова: звёздный датчик, первичная фильтрация, строчный фильтр, фотоприёмное устройство, температура, нейтроны, протонные события, структурные эффекты, радиационные испытания
Полный текст

Список литературы:

  1. Аванесов Г. А., Бессонов Р. В., Сметанин П. С. Первичная обработка информации в звёздном датчике ориентации // 4-я Всерос. научно-техн. конф. «Современные проблемы ориентации и навигации космических аппаратов»: сб. тр. Таруса, 8–11 сент. 2014. М.: ИКИ РАН, 2015. С. 159–174.
  2. Кобелева А. А., Эльяшев Я. Д., Бессонов Р. В., Куделин М. И., Аванесов Г. А., Форш А. А. Результаты испытаний фотосенсоров CMV20000 на стойкость к воздействию ионизирующих излучений космического пространства // 5-я Всерос. научно-техн. конф. «Современные проблемы ориентации и навигации космических аппаратов»: сб. тр. Таруса, 5–8 сент. 2016. М.: ИКИ РАН, 2017. С. 154–162.
  3. Chan T. F., Golub G. H., LeVeque R. J., Algorithms for computing the sample variance: analysis and recommendations // The American Statistician. V. 37. No. 3. University of California, 1983. P. 242–247.
  4. Hain T. F., Mercer D. B. Fast Floating Point Square Root / Information and reference portal “Semantic Scholar”. 2005. 7 p. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/5060/4e9aff0e37089c4ab9a376c3f35761ffe28b.pdf (accessed 28.06.2018).