P-H法卫星相对姿态和绝对姿态解算的优化模型和硬件实现

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随着现代传感技术、MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)技术的快速发展,FPGA(Field Programmable Gate Array)的计算能力得到大幅提升,这让星上遥感图像实时处理成为可能。针对专业模型的遥感图像处理算法星上实现需要实时获取卫星姿态参数的问题,本文提出了卫星相对姿态和绝对姿态的星上解算,主要研究内容有:(1)设计了P-H(Pope-Hinsken)法卫星相对姿态和绝对姿态解算的星上优化模型和硬件实现。在优化模型中,利用单位四元数来代替欧拉角,引入P-H法,使改正数的求解过程由“附带约束条件的间接平差”优化为“间接平差”,降低了算法复杂度,提高了解算速度。在FPGA实现中,采用了64 bits双精度浮点数以及串行计算和并行计算相结合的策略,在保证解算精度和处理速度的前提下,减少了硬件资源消耗;(2)为获得用于卫星姿态解算所需的同名点对,提出了局部特征(角点特征)检测与匹配的优化算法。在优化算法中,以SURF(Speeded Up Robust Features)+BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)进行局部特征检测与匹配,以FAST(Features from Accelerated Segment Test)+BRIEF进行角点特征检测与匹配,以斜率法和相关系数法进行误匹配剔除,以重心法进行亚像素定位。优化算法以定点数据结构在FPGA上实现;(3)为从DDR3(Double Data Rate 3)中读取子图像,提出了余数法的子图像读取。该方法通过计算子图像左边第一列列号除以8得到商和余数,再生成最少的读地址,读取的子图像可直接用于计算BRIEF描述子、相关系数、重心位置;(4)姿态解算涉及矩阵求逆,本文在FPGA中设计了LU(Lower-Upper)分解-分块算法的矩阵求逆。该算法充分利用了FPGA并行处理的特点,将大矩阵分割成小矩阵,再进行LU分解,降低求逆矩阵的维度,从而加快了计算速度并且减少了硬件资源消耗;(5)实验表明:匹配的优化算法对不同纹理、分辨率的图像有较好匹配结果,同样适用于具有光线、旋转、视角等变化小的图像。在卫星姿态解算方面,优化模型避免了三角函数计算,具有迭代初值恒定,迭代次数少,收敛性强等优点。优化模型在FPGA处理速度比PC机快10倍。
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