автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования

На правах рукописи

Осадчий Иван Сергеевич

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ПРИБОРОВ АСТРООРИЕНТАЦИИ КОСМИЧЕСКОГО БАЗИРОВАНИЯ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 8 0КТ 2015

005563797

Мытищи-2015

005563797

Работа выполнения в Федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский физико-технических институт (государственный университет)»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

кандидат технических Пузиков Денис Юрьевич

наук,

Майорова Вера Ивановна

доктор технических наук, доцент, ГОУ ВПО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана», профессор кафедры «Космические аппараты и ракеты-носители»

Ведущая организация:

Соловьев Игорь Валерьевич

кандидат технических наук, ФГУП «Московское опытно-конструкторское бюро «Марс»», начальник отдела 241

ФГКВОУ ВПО «Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского» Министерства обороны Российской Федерации

Защита состоится «18» декабря 2015 г. в 14 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д 212.146.04 на базе ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет леса» по адресу: 141005, Мытищи-5, Московская область, 1-я Институтская ул., д.1, МГУЛ, ауд. 1222.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет леса» и на сайте

http://www.mgiil.ac.rU/info/iichsovet/disserts/D 2l2.l46.04/osadchiy/

Автореферат разослан «16» октября 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, канд. техн. наук, доцент

Тарасенко П. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Высокоточное поддержание ориентации космических аппаратов (КА) в процессе их функционирования на орбите является необходимым для решения ряда важных прикладных задач: дистанционного зондирования Земли, контроля околоземного пространства, развития глобальной системы позиционирования, детального изучения удаленных объектов Вселенной, оптической передачи информации и т.д. Достижение требуемых характеристик точности и оперативности измерения ориентации в системах управления КА достигается с помощью использования ряда гироскопических и оптико-электронных приборов, информация которых комплексируется алгоритмами бортовой вычислительной системы. Необходимость применения набора измерительных приборов приводит к увеличению конструктивной и алгоритмической сложности КА, их массы, габаритов, энергопотребления, и что не менее важно, времени и стоимости изготовления. При этом современная тенденция развития КА направлена на миниатюризацию и создание микро- и нано- спутников для решения целевых задач.

Одними из приборов, обладающими наиболее универсальными свойствами и традиционно используемыми в системах управления для автономного измерения ориентации, являются астродатчики (АД). Принцип их работы, основанный на визировании группы звезд, позволяет производить измерение сразу трех углов поворота в инерциальной системе координат.

Однако в связи с развитием космической отрасли и непрерывно возрастающей сложностью целевых задач характеристики существующих АД и, в первую очередь, точность ориентации не позволяют использовать их в качестве основного или единственного измерительного прибора в составе систем управления КА. При этом АД имеют все теоретические и технические предпосылки для этого. Совершенствование точностных характеристик астроприборов упростит систему управления, что позволит осуществить миниатюризацию аппаратов, и удовлетворит потребности измерения ориентации современных прикладных задач космической отрасли.

Актуальность повышения эффективности функционирования АД космического базирования так же подтверждается как неугасающим интересом к научным исследованиям существующих российских и зарубежных производителей (ИКИ РАН, ОАО «НПП «Геофизика-Космос», МОКБ «МАРС», ЗАО «НПО «Лептон», НПП «ОПЭТКС», SODERN, Ball Aerospace, Jena-Optronik и др.), так и возрастающим интересом новых компаний (ООО «Азмерит», СПУТНИКС, ISIS, ОРС и др.), предлагающих собственные решения изготовления и модернизации приборов данного типа.

Можно выделить два подхода, направленных на увеличение точности измерений АД. Первый из них заключается в совершенствовании составных частей прибора, таких как оптическая система или матричное фотоприемное устройство. Однако он сопряжен с высокой стоимостью разработок, сложностью исследований и продолжительным временем наземных испытаний и к тому же не применим к уже функционирующим на орбите астроприборам.

Второй подход заключается в совершенствовании алгоритмических методов измерения, пригодных для использования в составе уже созданных АД. Именно за счет алгоритмического совершенствования возможно достижение максимальной точности ориентации на той элементной базе, которая прошла апробацию летной эксплуатацией и успешно применяется в составе КА.

Анализ современных научно-исследовательских работ и научно-технической литературы основных исследователей в области проектирования АД (Аванесов Г.А., Бессонов Р.В., Кузнецов В.И., Прохоров М.Е., Федосеев В.И., Eisnman A.R., Liebe С.С., Quine В.М. и др.) показал, что внимание авторов в значительной степени сфокусировано на совершенствовании и разработке новых конструктивных решений, и в меньшей степени на создании алгоритмических методов. При этом несмотря на достигнутые успехи и значительное развитие за последние годы вычислительной техники, не получили должного развития вопросы, связанные с системным анализом, исследованием и развитием применяемых для измерения ориентации методов обработки графической информации. Опыт создания данных приборов показал, что недостаточно проработанный системный подход вынуждает

использовать существующие частные и зачастую не оптимальные решения при проектировании программно-алгоритмического комплекса. В результате снижается эффективность использования оптической информации, получаемой АД из внешней среды, что в конечном итоге снижает точностные характеристики.

Развитие системного подхода, совершенствование и разработка методов обработки графической информации позволит повысить точность измерения ориентации в уже созданных и эксплуатируемых конструктивных решениях без их переработки, тем самым способствуя развитию систем управления КА. При этом не потребуется производить замены составных частей АД и значительно усложнять программно-алгоритмический комплекс обработки данных, что позволит достичь лучших показателей при не повышении рисков выхода из строя приборов и избавит от необходимости в длительных и дорогостоящих исследованиях вновь разрабатываемых конструкций.

В результате исследования требований целевых задач КА к ориентации, тенденций развития космической отрасли и проведения анализа литературы в качестве объекта исследования были выбраны астродатчики космического базирования, а в качестве предмета исследования - совокупность существующих и разрабатываемых методов обработки графической информации в составе приборов данного типа. Проблемная ситуация применительно к выбранному направлению характеризуется недостаточно проработанным системным подходом при наличии множества частных решений для обработки графической информации и спецификой требований к программно-алгоритмической системе приборов в результате их космического базирования, в связи с чем затруднительно применение широко распространенных оптимальных методов.

Цель работы

Целью диссертационной работы является повышение точности измерения ориентации астродатчиков космического базирования без их конструктивной переработки и при сохранении основных технических характеристик.

Задачи исследования

В соответствии с обозначенной целью в диссертационной работе были поставлены следующие задачи:

1. Провести системный анализ применяемых в приборах астроориентации принципов построения алгоритмических комплексов обработки графической информации и определить пути повышения точности измерения ориентации.

2. Сформировать требования к критичным элементам алгоритмической системы с учетом специфики космического применения.

3. Исследовать существующие решения и провести анализ их достоинств и недостатков с учетом предъявляемых требований.

4. Разработать методы обработки графической информации на основе выявленных достоинств и недостатков существующих решений.

5. Обосновать выбор методов обработки с помощью теоретических исследований и имитационного моделирования.

6. Провести экспериментальную проверку выбранных решений для повышения точности измерения ориентации астродатчиков космического базирования.

Методология и методы исследования

При выполнении поставленных в диссертационной работе задач были использованы методы системного анализа, численного моделирования, математической статистики, теорий принятия решения и обнаружения сигнала, прикладного программирования.

Положения, выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие положения:

1. Структурная модель обработки графической информации для решения задачи предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд.

2. Метод обработки графической информации для предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд малой контрастности.

3. Метод обработки графической информации для устойчивой оценки параметров распределения фона изображения при наличии правосторонних выбросов.

4. Метод аналитического вычисления координат энергетических центров изображений звезд.

Научная новизна состоит в том, что впервые предложены:

1. Структурная модель процесса предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд, позволяющая производить независимое совершенствование математического и алгоритмического обеспечения составных элементов.

2. Метод адаптивного усечения сортированной по возрастанию выборки для устойчивой оценки параметров нормального распределения при наличии правосторонних выбросов. Данный метод обладает эффективностью более 80%, что в 3 раза выше аналогичных решений, и большей в 2,5 раза устойчивостью к выбросам при меньших на 20% вычислительных затратах.

3. Метод адаптивного порога детектирования по локальному кластеру отсчетов произвольной формы для обнаружения и определения контуров слабоконтрастных изображений звезд. Данный метод позволяет повысить вероятность обнаружения в 1,3 раза при сохранении вероятности ложного срабатывания и повысить вероятность достоверного определения границ изображений звезд на 20%.

4. Метод линеаризации задачи измерения координат энергетических центров изображений звезд, использующий аппроксимацию формы пятна рассеяния двумерной обобщенной функцией распределения ошибок. Данный метод позволяет снизить систематическую ошибку измерения координат до 30% по сравнению с результатами, получаемыми при использовании наиболее популярного метода взвешенных сумм.

Достоверность результатов

Достоверность полученных в ходе работы результатов исследования подтверждается корректным использованием математического аппарата, проведением экспериментов численного моделирования для получения первичных оценок, сопоставлением полученных данных с ранее опубликованными результатами других исследователей, проведением ряда натурных испытаний с помощью макета астродатчика и результатами экспериментов обработки видеоданных, полученных от функционирующего на орбите оптико-электронного прибора космического базирования.

Практическая значимость работы

Предложенные в работе математические и алгоритмические описания методов обработки графической информации позволили создать ряд аппаратных и программных решений, внедренных в систему обработки информации астродатчиков космического базирования. Полученные решения сделали возможным повышение точностных характеристик ряда приборов без их конструктивной переработки, что, в свою очередь, сократило финансовые затраты на модернизацию.

Внедрение результатов работы

Разработанные аппаратные и программные решения на основе предложенных в работе математических и алгоритмических описаний методов обработки графической информации были использованы:

• в производстве ЗАО «НПО «Лептон» для совершенствования существующих и проектирования новых программно-алгоритмических систем обработки графической информации приборов астроориентации;

• в научной работе студентами и аспирантами кафедры «Системы, устройства и методы геокосмической физики» Московского физико-технического института;

• в приборах «Астрол-17-1», входящих в систему управления КА, разрабатываемого АО «ВПК «НПО машиностроения»;

• при выполнении соглашения №14.575.21.0028 от 30.06.2014 г., уникальный идентификатор прикладных научных исследований (проекта) ЯРМЕР157514X0028.

Апробация работы

Основные результаты работы прошли апробацию на следующих научных конференциях: 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 2010", г. Зеленоград, МИЭТ; 16-я Международная научно-практическая конференция «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применения высоких технологий в промышленности и экономике», 2013 г, Санкт-Петербург; 3-я Международная научно-практическая конференция «Новейшие исследования в современной науке: опыт, традиции, инновации», 2015, г. Москва.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 8 работ, из них 5 в журналах, включенных ВАК в перечень ведущих рецензируемых журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций. Перечень опубликованных работ приведен в конце автореферата.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем работы составляет 167 страниц машинописного текста, 85 рисунков и 13 таблиц. Список литературы включает 130 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении излагается актуальность выбранных объекта и предмета исследования, цель и основные задачи диссертационной работы, перечислены методы исследования, описываются положения, выносимые на защиту, научная новизна, достоверность и практическая значимость полученных результатов, приводится краткое содержание работы.

Первая глава посвящена системному анализу АД космического базирования, исследованию требований и ограничений к алгоритмической системе обработки информации прибора и анализу общих моделей входной информации.

В результате были выбраны следующие пути повышения точности измерения ориентации:

• увеличение числа регистрируемых прибором звезд за счет обнаружения слабоконтрастных объектов,

• повышение вероятности определения контуров изображений звезд,

• снижение среднеквадратичной ошибки измерения координат энергетического центра каждого изображения звезды.

Обозначены элементы, требующие совершенствования для повышения точности: этап предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд и этап измерения координат их энергетических центров.

Во второй главе производится исследование существующих методов предварительного обнаружения. Входная информация на данном этапе обработки представлена цифровым изображением, которое в соответствии с аддитивной моделью описывается как:

1(х,у) = М01,ст) + 50(х,у) + 51(х,у)+... + 81(х,у), где Ы(//,сг) - распределение шума на изображении с параметрами уровня фона /л и среднеквадратичным размахам шума сг, у), ... , ^(х,^) - сигналы от

звезд, / - их общее количество, дте[1,2,...,//], у е[1,2,...,К] - позиции отсчетов, Н, v - размеры по горизонтали и вертикали соответственно.

Задача обнаружения состоит в разбиении изображения / на ряд непересекающихся подмножеств:

{50,.?}<=/,

где ^ - множество фоновых отсчетов, — набор сигнальных подмножеств

(кластеров), ЛФ - их общее количество, и исключении фона Р. Иллюстрация приведена на Рисунке 1.

Пример входных данных:

Пример выходных данных:

1 4

номер ньмслтя по оси х

Рисунок 1. Пример входной и выходной информации для обнаружения и определения контура изображений звезд

Для повышения точности измерения ориентации были выбраны следующие критерии к методам решения. Во-первых, вероятность обнаружения хотя бы одного отсчета из сигнального кластера. Во-вторых, вероятность правильного определения контуров изображений звезд (вероятности потери краев и ложного захвата фоновых элементов в кластер). В-третьих, количество вычислительных ресурсов, требующихся для обработки информации.

В ходе анализа существующих методов (Формирование области интереса (ФОИ), Полнокадровая статистика (ПС), Группирование вблизи локальных максимумов (ГВЛМ), Стробы внутрикадровой обработки (СВКО)) была разработана структурная модель процесса обработки, которая представлена на Рисунке 2.

1<*,У)

I

фильтрация |

п 1 1'(х,У). Оценка параметров фона ц1ку) t Пороговое принятие решения Шу) „

о(х,у)

1

1'(х,У) .

Рисунок 2. Структура модели процесса обработки информации для предварительного обнаружения Она содержит три основных элемента, связанных последовательно по цепочке переработки информации: в первом производится согласованная фильтрация с ядром, схожим с формой распределения энергии изображения звезды, во втором производится оценка параметров распределения фона (математического ожидания /,1(х,у) и СКО сг(х,у)), в третьем принимается решение о наличии сигнала.

Третья глава посвящена задаче оценки параметров распределения фона изображения. Её сложность заключается в наличии изображений звезд и дефектов ФПУ, отклоняющих распределение фона от априорно полагаемого нормального закона. Гистограмма в логарифмическом масштабе приведена на Рисунке 3.

Была предложена модель входной информации, в которой изображения звезд и дефекты характеризуется как выбросы, причем в силу физических процессов, данные выбросы будут иметь только

правосторонний характер:

Fp(x) = {\-е)-FB(x\ju,a) + s-Fz(x), где FB (х \ /л, сг) - нормальный закон распределения фона изображения с неизвестными параметрами сдвига ¡л и масштаба a, Fy(x) - неизвестный закон распределения выбросов, Fz(x<0) = 0, ее[0;1] - процент засорения выборки.

Для повышения точности ориентации были выбраны следующие критерии: повышение эффективности оценок (минимизация их дисперсий), повышение устойчивости оценок к правосторонним выбросам и снижение количества вычислительных ресурсов, необходимых для обработки информации. Была отмечена схожесть выбранной модели с классической для робастной статистики моделью Тьюки-Хьюбера, в результате чего рассмотрены некоторые из технических методов решения: Median Absolute Deviation и Нечетное отображение выборки.

Был предложен собственный метод оценки, структурная схема которого представлена на Рисунке 4. Он состоит из двух шагов. Первый шаг (отмечен красным) заключается в усечении отсортированной по возрастанию выборки справа с помощью рассчитываемого порогового значения. Для этого используется медиана выборки и некоторый элемент из её левой части. Второй шаг (отмечен зеленым) заключается в оценке параметров: математическое ожидание вычисляется как среднее по усеченной выборке, а СКО как линейная комбинация порядковых статистик.

LH Значения фона ■ Значения выбросов

Ш-е■ ill:

значение отсчета изображения, оискрет

Рисунок 3. Гистограмма отсчетов изображения

Рисунок 4. Структурная схема предлагаемого метода оценки

В процессе моделирования входных данных и исследований была получена эффективность разработанного метода свыше 80%, что в среднем в 3 раза выше аналогов (24% и 32%).

Вычислительная сложность

:

; £ 300

объем выборки .V, шт. Устойчивость к засорению

| \ledian АЬ$о1и1е РвУшЧоп

На Рисунке 5 графически представлены результаты оценки количества требуемых методами вычислительных ресурсов и устойчивости методов к

правостороннему засорению. По результатам проведенных

экспериментов предложенному методу необходимо в среднем на 20% меньше вычислений, и он обладает в 2,5 раза большей устойчивостью к правосторонним выбросам при засорении выборки до 30%.

засорение выборки с %

Рисунок 5. Вычислительная сложность и устойчивость методов оценки

В четвертой главе описан разработанный метод предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд в соответствии с ранее предложенной моделью процесса обработки графической информации. Структурная схема предложенного метода изображена на Рисунке 6.

Её первым элементом является скользящее окно заданного размера, в котором содержатся отсчеты изображения. Вторым элементом является оценка параметров распределения фона с помощью

Рисунок 6. Структурная схема предлагаемого метода ра3работанного метода уСТ0ЙЧИВ0Й обнаружения

оценки. Третий элемент

представляет собой принятие решения для которого был предложен способ адаптивного порога детектирования по локальному кластеру произвольной формы для обнаружения и определения контура слабоконтрастных изображений звезд.

Его суть заключается в том, что для каждого набора данных в локальном окне 3Х3, находящегося в центре окна сканирования, строится вариационный ряд по возрастанию. Он разбивается на два подмножества сигнальных и фоновых отсчетов. Граница разбиения выбирается исходя из сумм фоновых отсчетов, что позволяет снизить порог обнаружения при сохранении вероятности ложного срабатывания.

Для сравнительного анализа методов предварительного обнаружения был произведен их параметрический синтез и статистическая оценка характеристик путем моделирования входящей информации. При этом параметры методов устанавливались исходя из одинакового количества ложных срабатываний.

В Таблице 1 представлена оценка вычислительной сложности методов при обработке одного кадра изображения.

Таблица I. Количественная оценка вычислительной сложности и объема памяти

Метод ФОИ ПС гвлм сво пмо

Сложность вычисления 1165-103 6000-101 3180-Ю5 5000-109 2330-Ю5

Объем памяти -910' 106 -5-1О3 106 -9-103

Из представленной таблицы видно, что вычислительная сложность и объем памяти для предложенного метода находятся в пределах тех же характеристик, что и вычислительная сложность применяемых на сегодняшний день решений.

cimailuyM

Вероятность потери отсчетов hi кластера

Вероятнось ложного захвата

Вероятность обнаружения ¡-|а Рисунке 7 представлены

графики зависимостей требуемых вероятностей обнаружения от отношения сигнал/шум.

По результатам проведенного параметрического синтеза методов обработки графической информации с помощью моделирования входных данных, разработанный метод обеспечивает вероятность обнаружения изображений звезд при меньшем в 1,3

j раза отношении сигнал/шум при том же

2 22

уровне ложных срабатываний, имеет меньшую вероятность потери границ для слабоконтрастных объектов на 20% и меньшую на 3% вероятность ложного захвата фоновых отсчетов в сигнальные кластеры, что повысит точность измерения ориентации при его вероятностей внедрении в систему обработки информации астродатчиков.

Пятая глава посвящена задаче измерения координат энергетических центров изображений звезд. Она заключается в нахождении положения в плоскости изображения максимума колоколообразной функции распределения интенсивности светового потока от звезды по информации, содержащейся в дискретных отсчетах кластера. Для повышения точности ориентации необходимо снизить общее среднеквадратичное отклонения измеренных координат от их истинных положений, при этом отдельно рассматриваются случайная и систематическая ошибки.

Анализ существующих методов измерения (Координаты локального максимума, Center of Gravity (CoG), Weighted Center of Gravity, Quad Cell, Взаимная

А/аяоДЛС | rj 'I'.f

Рисунок 7. Зависимость обнаружена]! от отношения сигнал/шум

корреляция (ВК), Интерполяция на основе функции ошибок (ИФО)) показал, что существуют два подхода к решению данной задачи: измерение координат только по дискретным данным и восстановление непрерывной формы с помощью аппроксимации. При этом задачу восстановления невозможно решать оптимальными методами, такими как взаимная корреляция, поскольку они обладают крайне высокой ресурсоемкостью.

В шестой главе описывается разработанный метод измерения координат энергетического центра изображения звезды и производится сравнительный анализ его характеристик с ранее рассмотренными методами.

Для восстановления непрерывной функции приводится описание её теоретически обоснованных моделей, в результате чего предлагается аппроксимация формы пятна двумерной обобщенной функцией распределения ошибок:

( I I", Л (

•ехр

А

Р(х,у) = ——--ехр

2л(гх(Уу

2*? у

[у-л Г 2*:>

где А0 - энергия излучения от точечного источника света, попадающая на плоскость регистрации, х0,уй - положение пика пятна по двум осям, егг,ау - ширина пятна по горизонтальной и вертикальной оси, а пх,пг - параметры внутренней формы пятна рассеяния.

Её отличием от ранее использованных аппроксимаций является введение параметров пх и пу за счет подстройки которых минимизируется неувязка между предполагаемой и реальной формой сигнала.

Основная идея предлагаемого метода измерения заключается в линеаризации преобразованных данных кластера для упрощения вычисления координат. Для этого первично строится профиль изображения звезды путем суммирования отсчетов ортогонально измеряемому направлению

К(')= при х = хп

ХП

= "РЧ У = У1,

затем отсчеты каждого профиля суммируются слева направо и справа налево для получения рядов последовательных сумм:

| ршх,

.г +Д/2

хе

ед=1Х(о= | ршх,

Поскольку каждый из построенных рядов представляет собой монотонную функцию, то производится их линеаризация с помощью обратной:

р\х) = е;\р\х)) = П\х) = е~п\П\х)) =

сг-\/2 '

х ~хо

сгЛ '

x х|, ..., хп,

В соответствии с предложенной аппроксимацией, ей является обратная функция к обобщенной функции ошибок, которая вычисляется с помощью простого приближения, имеющего точность эквивалентную разложению в ряд при 2000 слагаемых:

=

1-Х

Ш(^)

X

- С

"---е " , х>0.5,

3

5 ^^ + --е " 3

х <0.5.

На Рисунке 8 представлен пример преобразования. Линией черного цвета обозначена непрерывная форма пятна по одной из осей, серым цветом построенный

на ней профиль. Линиями красного и синего цвета на (а) отображены ряды интегральных сумм, а на (б) их линеаризованные значения.

ЕШ ЕЗ ЕЗ

!-Е5И

.............-.........•: . . Д . . . . .....

. V / 1- "ТО!

л л

А ■ ; ; / \.....; 4,1.

Рисунок 8. Сформированные последовательности сумм по исходным данным

Видно, что положению энергетического центра соответствует пересечение каждой прямой с осью абсцисс. Координата вычисляется с помощью решения двух линейных уравнений, и в качестве конечного результата берется их среднее арифметическое для снижения воздействия шума:

5

.=-¿(<772-/ад-**)

_ Х0Р -^ол

На Рисунке 9 показан полученный в ходе работы график зависимости вычислительной

сложности от размера кластера в логарифмическом масштабе для разработанного и существующих методов. По результатам оценок, предложенный метод имеет в 7 раз большую сложность вычислений по отношению к наиболее популярному методу СоС, однако он в 13 раз проще для вычисления схожего метода МФО и в 40 раз проще метода ВК при шаге сканирования в 0,1 пикселя.

Рисунок 9. Зависимость количества операции от размера кластера для различных методов

Систематическая ошибка \temoo СеШег о/" СгауЦу

1 от р

8 8

\1tmon Ишн.чниН Кгфрыяиии

ширина пятна а

Случайная ошибка

I— МелкА С(*3 | I — '.-Ч-—>.' ь:

Для сравнения характеристик повышения точности в соответствии с обозначенными критериями при обработке информации различными методами производились параметрическое

моделирование сигнальных кластеров и статистическая оценка результата.

На Рисунке 10 в виде графиков показаны получение зависимости систематической ошибки от размера кластера и среднеквадратичного отклонения случайной ошибки от отношения сигнал/шум.

По результатам проведенных исследований, предложенный метод при совпадении формы пятна с предлагаемой аппроксимацией имеет порядок

Рисунок 10. Ошибки измерения координат

систематикои

ошибки

10"5,

значительно меньше, чем у аналогов. При этом случайная ошибка измерения предлагаемым методом отклоняется от случайной ошибки метода СоС не более чем на 1%.

Применение предложенного метода измерения координат энергетического центра изображения звезды повысит точность измерений направлений на каждый визируемый ориентир и, следовательно, повысит точность измерения ориентации астродатчиками.

Седьмая глава посвящена экспериментальному исследованию и апробации выбранных путей повышения точности и разработанных методов при их внедрении в систему обработки информации АД космического базирования. Исследуется повышение числа регистрируемых звезд, снижение ошибки измерения их координат и итоговое увеличение точности измерения ориентации.

Для получения предварительных результатов использовался натурный стенд и макет астроприбора, с помощью которых в темное время суток осуществлялся сбор видеоданных при известных условиях съемки. В результате была собрана база изображений, которая в дальнейшем применялась в качестве входной информации для моделирования алгоритмической системы с наиболее популярными и предлагаемыми методами обработки графической информации.

Для подтверждения полученных результатов при внедрении предложенных в работе методов производилась обработка видеоданных, полученных от оптико-электронного прибора, функционирующего на орбите в составе КА. Данные видеозаписи отображают реальное содержание графической информации при длительной эксплуатации астроприбора.

На Рисунке 11 показана зависимость количества регистрируемых звезд от времени при обработке одного из видеоизображений, полученных на натурном стенде при использовании наилучшего и предлагаемого метода предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд. Из представленного графика видно, что число правильно обнаруживаемых звезд при использовании предлагаемого метода возросло. По результатам обработки изображений, полученных из космоса, прирост количества звезд составил 25%.

На Рисунке 12 изображены результаты измерения координат энергетического центра звезды с применением наиболее популярного (Сой) и предлагаемого (ПМИ) решений. В ходе проведенных исследований, снижение общего СКО координат при использовании разработанного метода составило 30% за счет снижения систематической ошибки измерения по отношению к наиболее популярному методу взвешенных сумм.

70

3 60

3

50

3 40

1 30

1 20

- Разработанный метод обнаружения [ I - Популярный метод обнаружения |

кадр видеоизображения

Рисунок 11. Количество обнаруженных звезд

Рисунок 12. Измерения координат звезды

На Рисунке 13 представлены результаты оценки повышения точности измерения ориентации астродатчиками при использовании совокупности наиболее часто применяемых и предложенных в ходе исследования методов. Графики представляют собой отклонения от аппроксимированной траектории проекций измеренной ориентации по трем осям в зависимости от времени.

Применяемые мег

Рисунок 13. Среднеквадратичная ошибка измерения ориентации

Из представленных данных видно, что внедрение разработанных методов повысило точность измерения ориентации в 1,5 раза по осям, перпендикулярным оси визирования прибора, и в 1,7 раз по вращению вокруг неё.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования была повышена точность измерения ориентации астродатчиков космического базирования в 1,5 раза в результате внедрения в систему обработки графической информации АД разработанных

методов. Результат был подтверждён с помощью обработки данных, полученных от функционирующего на орбите прибора. Так же были получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Произведен анализ системы алгоритмической обработки данных в АД космического базирования и выполнен поиск наиболее критичных элементов с позиции точности измерения ориентации: этапа предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд и этапа измерения координат их энергетических центров.

2. Разработана структурная модель процесса предварительного обнаружения, позволяющая производить независимое рассмотрение и совершенствование её составных элементов.

3. Разработан метод устойчивой оценки параметров нормального распределения при наличии правосторонних выбросов, исследованы его характеристики и произведено его сравнение с методами того же класса, применяемыми в технических системах.

4. Разработан метод предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд, исследованы его характеристики в соответствии со сформированными требованиями повышения точности, произведен сравнительный анализ с существующими решениями.

5. Разработан метод измерения координат энергетических центров изображений звезд, исследованы его характеристики в соответствии со сформированными требованиями повышения точности, произведен сравнительный анализ с применяемыми методами.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. *Осадчий И.С., Переверзев А.Л. Классификация аппаратных структур и сравнительный анализ быстродействующих медианных фильтров // Известия вузов. Электроника, 2011 г., №1, с. 57-63.

2. *Осадчий И.С., Трещалин А.П., Богданов В.П., Иванов H.A., Митин Е.В., Лобанов О.В., Пашук В.В., Прыгунов М.О. Влияние интенсивности

ионизирующего излучения на распределение темного тока в пикслеях ПЗС-матриц // Вопросы атомной науки и техники, 2014 г., №1, с. 49-51.

3. *Осадчий И.С., Трещалин А.П., Богданов В.П., Определение положения быстро движущегося малоконтрастного объекта на зашумленном изображении // Журнал Радиоэлектроники, 2014 г., №3,16 стр.

4. *Осадчий И.С. Метод оценки параметров распределения гауссовского шума для задач обнаружения импульсного сигнала // Журнал Радиоэлектроники, 2015 г., №4, 27 стр.

5. *Осадчий И.С. Метод субпиксельного измерения координат изображений звезд для приборов астроориентации космического базирования // Журнал Радиоэлектроники, 2015 г., №5, 25 стр.

6. Осадчий И.С. Классификация структур и сравнительный анализ быстродействующих медианных фильтров. Тезисы докладов. - 17-ая Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 2010". МИЭТ.

7. Осадчий И.С. Разработка и сравнительный анализ аппаратной структуры быстродействующего одномерного рангового фильтра. Сборник статей 16-ой международной научно-практической конференции "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике", 2013 г., Санкт-Петербург, Издательство Политехнического университета.

8. Осадчий И.С., Трещалин А.П., Классификация методов предварительного обнаружения изображений звезд для приборов астроориентации космического базирования. // Тезисы 3-ей международной научно-практической конференции «Новейшие исследования в современной науке: опыт, традиции, инновации», 2015 г., Москва, Научно-издательский центр «Открытие».

* - перечень журналов ВАК.

Осадчий Иван Сергеевич МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ПРИБОРОВ АСТРООРИЕНТАЦИИ КОСМИЧЕСКОГО БАЗИРОВАНИЯ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано в печать 14.10.2015. Заказ №101 Формат 60x90/16 Усл. печ. л. 1. Тираж 100 экз. Типография ООО "2БИ-ПРИНТ" ИНН: 7735533520 КПП:773501001 ОГРН: 1077760252415; 124482, Москва г, г Зеленоград, проезд Савелкинский, д 4, офис n.XVI к2