基于内嵌处理器软核 MicroBlaze的 FPGA，设计了一种太阳敏感器信息处理系统。采用 MicroBlaze软核实现光斑质心提取和姿态换算，并通过其它逻辑资源实现图像传感器驱动、图像存储和接口通信等模块的时序控制，同时根据 MicroBlaze软核的特点，提出了一种基于扫描方式的质心提取算法。结果表明，具有单精度浮点运算能力的 MicroBlaze软核能够保证太阳敏感器质心提取和姿态计算的精度；基于扫描方式的质心提取算法流程简单，占用资源少；采用 SOPC的太阳敏感器无需 DSP或 ARM等协处理器，减小了硬件设计复杂性，提高了系统的集成度和性能。

针对现有的光斑质心算法无法直接处理含有离散噪声点的图像, 提出一种不依赖去噪预处理和噪声点剔除后处理, 本身具有抗单点噪声能力的光斑质心定位算法, 并通过现场可编程门阵列(FPGA)实现了该算法。首先分别标记背景像素、噪声像素和光斑像素; 然后通过对相邻像素标记的判断, 完成对当前像素的标记; 同时对属于同一光斑的像素进行质心参数累加, 但不累加和存储判断为真正噪声点的像素。与现有方法相比, 该方法能够充分利用FPGA的并行处理能力, 在图像像素输出的同时完成光斑质心提取和噪声点像素去除, 而且不需要存储预处理图像和噪声点像素, 节省了存储空间。该方法为由于图像传感器长时间曝光而引起的高亮度离散噪声光斑图像的处理提供了有效的途径。

由于星敏感器仅仅工作在全天球的识别模式下远不能满足当前飞行器任务的需要,提出了当星敏感器有足够的先验信息情况下,可在星跟踪模式或者预测星像模式下工作,来提高星敏感器的数据更新率,降低由全天球识别带来误匹配的可能性。本文提出了一种新的星跟踪算法来克服飞行器在大角速度飞行情况下传统星跟踪算法处理时间过长等不足;为了消除由于系统噪声带来的误差,还提出了星图滤波和星像滤波的方法。实验结果表明,当飞行器在2.25°/s的角速度下飞行时,星敏感器能在10 pixel×10 pixel的范围内从星图中正确提取星像,星图经去噪后,星敏感器输出精度提高了近5″,从而使星敏器可在飞行器高动态飞行情况下实现高精度、高更新率的姿态输出。文中描述的所有方法已在2007年和2008年进行了地面观星测试,并于2009年即将应用于某些卫星的姿控系统中。