由于两步法的初值会严重影响星敏感器光学误差标定算法的精度, 针对该问题, 提供了一种结合人工鱼群算法(AFSA)的两步法优化方法。此方法利用了人工鱼群算法中易跳出局部最优从而进行全局寻优的特点, 在进行两步法之前输出一组较优的初始值供两步法初始化使用, 最终得到精度较高的标定值。通过仿真可知, 此改进两步法针对两步法的不足结合人工鱼群算法的优点, 能够提高其标定精度以及稳定性。

精确的焦距误差标定是保证星敏感器输出高精度姿态信息的关键, 而光学畸变是焦距误差标定的首要误差源。根据星敏感器成像的几何模型以及光学畸变模型, 建立了光学畸变与焦距误差耦合的数学模型, 并推导得到畸变量与等效焦距误差间的关系式, 提出了进行焦距误差标定时导航星点的参考畸变量阈值δrmax。仿真分析结果表明, 选择全部在畸变量阈值内的星点与选择部分或全部在畸变量阈值外的星点相比, 焦距误差标定精度分别有5~10倍明显的提升, 充分减少了在焦距误差标定时光学畸变对其精度的影响。

在利用小波变换对脉冲星信号进行消噪时, 小波基、分解层的选取以及阈值函数的构建很大程度上决定了脉冲星导航的准确性。首先研究了小波基与小波分解系数之间的从属关系, 进而根据小波分解系数与原始信号的互相关大小来筛选合理的小波基和分解层。在对小波分解系数的研究中发现,噪声形成的小波系数随着分解层的增加而减小, 考虑到这个特点, 构建了一个基于分解层的阈值函数。实验结果表明, 相比于传统小波域消噪方法, 所提方法不仅能够准确地筛选出最优小波基和最佳分解层, 而且利用所构建的阈值函数进行消噪可以明显改善去噪后脉冲星信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差, 为脉冲星信号消噪提供了新思路。

脉冲星导航是一种新型的自主式导航。为提高其精度与实时性, 提出一种小波变换与压缩感知结合的脉冲星到达时间(Time of Arrival, TOA)估计的方法。该方法对标准脉冲轮廓使用小波变换构造多级冗余字典, 通过信号恢复算法估计出实际脉冲星的TOA。该方法的算法复杂度低于传统的TOA估计方法, 并且随着脉冲星信号周期内bin数量的增加, 算法的实时性越好。该方法改变了传统的先去噪再估计TOA的思路, 其可以嵌入到信号去噪的过程中, 还可以和小波去噪的阈值处理并行计算。仿真结果显示文中方法耗时分别为两种传统TOA估计方法的0.87%和21.35%, 并且随着数据时长的缩短, 文中方法的TOA估计精度的相对优势越发明显。该方法不但可以提高TOA估计精度, 而且降低了对数据时长的依赖。

在利用小波变换解决脉冲星含噪信号去噪问题时,阈值的选择及阈值函数的构建决定去噪效果的优劣。首先结合小波变换的性质分析噪声小波分解系数的分布特性,并结合软、硬阈值函数的构造特点构建了一种非线性的双参数阈值函数;通过粒子群算法优化参数大小以使阈值函数可自适应地改变位置和弯曲程度,进而得到良好的阈值函数去噪模型;在分析噪声小波分解系数随分解层变化特点的基础上,对统一阈值选取策略进行改进,引入梯度衰减因子构造一种基于各分解层噪声均方差的阈值选取方法。实验结果表明,相比于传统小波域消噪方法,本文方法可以明显改善X射线脉冲星含噪信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差,为X射线脉冲星信号去噪提供了新思路。

针对星敏感器光学误差两步法标定局部寻优能力强, 但标定结果受初值影响大的问题, 基于粒子群算法, 提出一种改进的星敏感器光学误差参数标定方法。该方法首先利用粒子群算法全局搜索能力强的优点, 为光学误差的两步法标定提供一组次优的初值条件, 然后将其代入两步法中, 得到标定值。仿真结果表明: 该方法能够有效解决两步法标定受初值条件影响大的不足, 并能够提高标定结果的稳定性。

在红外图像预处理过程中，为有效保护图像的显著边缘信息，提出了一种融合全局梯度L0范数和局部显著性的保边平滑算法。首先，对红外图像进行拉普拉斯变换，采用嵌套矩形框快速估计边缘局部显著性，并利用均值与方差设计权重函数；其次，依据权重调节逼近项中每个像素的重要性，约束全局梯度的L0范数，建立模型；最后通过交替方向乘子法对模型求解，平滑红外图像，保护显著的边缘信息。实验结果表明，与其他保边平滑算法相比，所提算法能在平滑图像的同时，有效保护显著边缘，为进一步应用提供了理论支持。

针对SAR图像特征点匹配问题，提出了一种基于Facet模型的特征点检测方法。首先基于Facet模型对局部区域做灰度曲面最佳拟合，然后计算拟合曲面中心点的二阶方向导数，取二阶方向导数极大值小于零的点作为潜在特征点，最后通过对极大值的绝对值归一化和局部非极大值抑制提取特征点。实验结果表明，该算法可有效检测特征点，算法的实时性优于传统的SIFT算法。

针对目前星敏感器安装误差标定过程中存在的标定模型复杂标定测试流程繁琐等问题, 提出了一种星敏感器安装误差的三位置法地面标定方法。该方法根据坐标系的欧拉变换, 构建了星敏感器安装误差的数学模型; 根据误差模型, 提出了基于三轴精密转台的安装误差三位置法地面标定策略。采用最小二乘法和三位置法进行仿真对比实验, 结果表明, 安装误差的三位置法标定结果比最小二乘法标定结果的稳定性提高了近10倍。三位置法还具有标定测试流程简单等优点, 对提高星敏感器的使用精度具有重要参考价值。

为提高复杂环境下红外小目标的检测率, 提出了基于二阶方向导数极大值的红外小目标检测算法。该算法首先对二阶方向导数的性质进行了分析, 对极大值进行阈值翻转操作, 将背景中的平坦成分和边缘成分剔除。接着, 根据小面模型对背景进行预测, 并以预测误差为权值进一步增强小目标区域。以上2个步骤的计算可通过4个卷积实现, 加快了检测速度。最后, 对少量候选小目标计算局部对比度, 降低了虚警率。实验结果表明: 该检测算法在6种复杂背景下平均信杂比增益为78.413 0, 平均背景抑制因子为35.079 6, 具有较强的鲁棒性和较高的检测率。