Modeling of intensified high dynamic star tracker

強化型高ダイナミックスタートラッカーのモデリング

引用

Yan、Jinyun、Jie Jiang、Guangjun Zhang。「強化型高ダイナミックスタートラッカーのモデリング」 Optics Express 、vol.25、no.2、2017年1月23日、pp.927-48。

キーワード

  • 強化高動力スタートラッカー (IHDST)
  • 量子転移モデル
  • 重心精度
  • ダイナミックパフォーマンス

簡単な

強化型高ダイナミック スタートラッカー (IHDST) は、イメージ インテンシファイアを使用して、短い露出時間中に星の検出感度を大幅に向上させ、高いダイナミック パフォーマンスを実現します。この情報源では、IHDST のイメージング プロセスについて説明し、量子転送の複合確率過程としてモデル化し、空間拡散にポイント スプレッド関数の畳み込みを使用しています。また、IHDST の星の位置特定精度に影響を与える要因 (主に露出時間とゲイン制御電圧) を分析し、精度とダイナミック パフォーマンスを向上させるための実用的なパラメータ最適化戦略を提案しています。

まとめ

この記事では、高角速度でも高精度で宇宙船の方向を決定するように設計された装置である、強化高ダイナミック スタートラッカー (IHDST)の新しい画像モデルを紹介します。このモデルが特に重要なのは、従来のスタートラッカーでは、宇宙船の回転によって星の画像が画像ピクセル全体ににじみ、精度が低下する高ダイナミック シナリオでは問題が発生するためです。

この記事の要点は次のとおりです。

  • IHDST の必要性:従来のスター トラッカーは、暗い星から十分な光を集めるために長い露出時間が必要で、モーション ブラーが発生するため、高ダイナミック状況では限界があります。IHDST は、イメージ インテンシファイアを組み込むことでこの限界に対処します。このコンポーネントは、入ってくる星の光を増幅し、感度を犠牲にすることなく、より短い露出時間の使用を可能にします。その結果、IHDST は、宇宙船が高速回転しているときでも、正確な星の追跡を実現できます。
  • IHDST のモデリング:著者らは、増倍管内での光子と電子の量子伝達と、システムのコンポーネントを通過する際の光の空間的広がりの両方を考慮した、IHDST の画像化プロセスの包括的なモデルを構築しました。
    1. 量子移動:モデルのこの側面は、光子から電子への変換とそれに続くそれらの増殖を複合確率過程として扱います。このアプローチは、これらのプロセスに内在するランダム性を正確に捉え、研究者が出力信号の確率分布を導き出すことを可能にします。これは、以前のモデルでは見過ごされていた重要な側面です。
    2. 空間的広がり:このモデルは、星の画像をぼかす空間的広がりを、光学レンズの点像分布関数、増倍管内の電子レンズ、増倍管と画像センサーを結合する光ファイバー テーパーを含む一連の畳み込みとして特徴付けます。
  • 星の位置特定精度の分析:宇宙船の姿勢を決定する重要な要素は、星の画像の中心を正確に特定することであり、このプロセスはセントロイドと呼ばれます。情報源は、開発された画像モデルとモンテカルロシミュレーション法を使用して、星のセントロイドの精度が次の要因によってどのように影響を受けるかを分析します。
    1. 露出時間:露出時間が長いほど、捕捉される光が多くなり (信号が高くなります)、モーション ブラーも増加します。逆に、露出時間が短いとブラーは最小限に抑えられますが、信号が弱くなる可能性があります。
    2. ゲイン制御電圧:このパラメータは、イメージ増強管のゲインを制御します。ゲインを高くすると信号が増幅され、検出性が向上しますが、ノイズも増幅される可能性があります。
  • IHDST パラメータの最適化:分析を通じて、著者らは、さまざまな星の等級と角速度に対して最適な露出時間とゲイン制御電圧設定を選択する戦略を実証しています。この戦略は、重心誤差を最小限に抑え、高動的条件下でも IHDST からの正確で安定した姿勢出力を確保することを目的としています。
  • モデルの検証:提案された画像モデルの精度とパラメータ最適化戦略の有効性は、実験室実験と夜空実験の組み合わせによって検証されます。結果は、モデルが IHDST の画像特性を正確に予測する能力を持っていることを確認しています。

著者らの研究は、スタートラッカー技術の分野に多大な貢献をしています。量子伝達と空間拡散の両方に重点を置いた開発された画像モデルは、以前のモデルと比較して IHDST の動作をより正確に表現します。この強化された理解と、提案されたパラメータ最適化戦略を組み合わせることで、困難な高ダイナミック環境で動作している場合でも、非常に正確な姿勢情報を提供できる IHDST の開発への道が開かれます。

出典: https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-25-2-927&id=357303

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