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嵌入式导星处理系统

阅读:890发布:2020-05-12

专利汇可以提供嵌入式导星处理系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且嵌入式导星处理系统,涉及一种针对空间目标导星嵌入式处理系统,解决现有 图像采集 和处理系统难以应对巨大的实时数据量,导星困难,使主视场不能长时间的对空间目标进行观测等问题,包括图像采集模 块 和导星计算模块,所述导星计算模块采用FPGA与DSP异构处理器架构的导星处理系统,所述图像采集模块对sCMOS相机视频 信号 进行实时采集并存储至DDR3 SDRAM,然后DDR3 SDRAM内的图像数据传送至导星计算模块;提供了强大的 图像处理 和计算分析能 力 ,能够识别空间目标,获取其的精确的质心 位置 ,并将计算得到的误差向量转换为望远镜实际的脱靶量,反馈给 天文望远镜 的指向控制系统。嵌入式导星处理系统提高了导星的 稳定性 和精确性,达到了对目标长时间的观测。,下面是嵌入式导星处理系统专利的具体信息内容。

1.嵌入式导星处理系统,其特征是:包括图像采集和导星计算模块,所述导星计算模块采用FPGA与DSP异构处理器架构的导星处理系统,所述图像采集模块对sCMOS相机视频信号进行实时采集并存储至DDR3 SDRAM,然后DDR3 SDRAM内的图像数据传送至导星计算模块;
所述导星计算模块中的FPGA对接收的图像数据进行处理,获得星象中心位于图像的坐标(xs,ys);
导星计算模块中的DSP将星象中心位于图像的坐标(xs,ys)转化为天球坐标系下的高度和方位角,根据图像中心坐标(x0,y0)、CCD图像比例尺(Sx,Sy)以及当前望远镜指向的赤经数据和赤纬数据(RA0,DEC0);
获得星象的方位角RAs和高度角DECs,用下式计算:
所述DSP进行空间目标识别,具体过程为:
采用相似函数将求解出空间目标的运动方向与望远镜的指向是否一致,然后在背景恒星中识别出空间目标;
再通过比较脱靶量的大小区别背景恒星和空间目标,实现在背景恒星中完成空间目标的识别,所述望远镜的指向是指:观测控制软件获取电机的伺服系统反馈的方位角和高度角数据;具体过程为:
设定图像中有m个的目标;RA0,DEC0为当前望远镜指向的赤经和赤纬,RA(l),DEC(l)为星象的赤经和赤纬,l=1,2,3……m,m为正整数;
同一时刻同一星象的空间直角赤道坐标系(x,y,z)与赤道坐标下赤经赤纬的关系如下:
同一时刻望远镜指向的空间直角赤道坐标系(x0,y0,z0)与赤道坐标下赤经赤纬的关系如下:
设定α为星象与望远镜指向的方向夹角,则相似函数定义为:
若cosα越接近1,则星象运动方向与望远镜指向的相似程度越高;
所述的脱靶量是距离函数定义为:
D(i)=|Di-Do|
D(i)越小,空间目标概率越大;反之,空间目标概率越小。
在获得空间目标在图像上的坐标后,计算空间目标的脱靶量;DSP通过UDP协议把脱靶量送入控制计算机,实现导星计算;
ΔH=C1×Δy
式中,ΔH和ΔA分别为测站坐标系下高度角和方位角的脱靶量,Δx和Δy为空间目标在图像上的脱靶量,C1和C2为常数。
2.根据权利要求1所述的嵌入式导星处理系统,其特征在于:FPGA对接收的图像数据进行处理,包括显著性检测、迭代阈值分割、膨胀运算和轮廓提取,具体步骤如下:
步骤一、分离出恒星和空间目标,通过显著性检测算法获得显著性图像;
所述显著性检测算法用公式表示为:
μ=mean(I)
SI=(I-μ)2
FSI=255×(SI-min(SI))/(SI-max(SI))
式中,I为原始图像,μ为对原始图像I求平均值,SI为处理的图像,FSI为生成的显著性图像;
步骤二、对步骤一获得的显著性图像采用迭代阈值分割;具体过程为:
步骤二一、求取所述显著性图像中的最小灰度值Zl和最大灰度值Zk,初值T0为:T0=(Zl+Zk)/2,设定阈值为Tk;
步骤二二、根据阈值Tk将显著性图像分割成目标与背景两部分,分别求取目标的平均灰度值Zo和背景的平均灰度值ZB;
步骤二三、根据步骤二二中获得的目标的平均灰度值Zo和背景的平均灰度值ZB,获得新的阈值Tk+1;所述Tk+1=(Zo+ZB)/2;
步骤二四、若Tk=Tk+1,则Tk即为最佳阈值,结束;否则,返回步骤二二;
步骤三、对步骤二进行阈值分割后的图像进行闭运算膨胀运算以及星象轮廓提取,获得图像的像素位置,即星象的中心坐标。
3.根据权利要求1所述的嵌入式导星处理系统,其特征在于:所述图像采集模块用于图像数据的采集和传输,它是基于PCI Express总线架构的光纤通道适配器,实现光纤网络图像数据的高速采集;在采集过程中包括数据接收和数据发送;
数据接收是采用SFP光口模块完成sCMOS相机视频信号的实时采集,FPGA作为控制器对SFP光口模块进行逻辑控制并将接收数据写入DDR3SDRAM缓存;
数据发送是以FPGA为载体,设计PCI Express为接口,DMA为传输方式将DDR3 SDRAM缓存的图像数据传送至控制计算机。

说明书全文

嵌入式导星处理系统

技术领域

[0001] 本发明涉及一种针对空间目标导星嵌入式处理系统。

背景技术

[0002] 针对空间目标的精密观测,若望远镜的主视场比较小,同时空间目标预报误差较大,导致目标无法进入并稳定在主视场内。此时就需要大视场导星望远镜用于对大范围的空域成像,搜索目标,并导引目标进入主视场内。
[0003] 因此,导星镜是附加在主望远镜镜筒上用以监视空间目标的望远镜。它起到主望远镜精确跟踪空间目标的作用,一旦视场内的空间目标偏离正确位置,可以通过对望远镜的驱动装置加以修正。
[0004] 依据目标预报文件,采用程序跟踪方式,实时导引望远镜跟踪目标进行观测,属于开环跟踪方式。在预报不准确的情况下,主视场很难捕获空间目标。需要在原有的指向控制系统中再加入一个闭环系统,即导星系统。这样即使预报数据存在误差,也可以在导星镜中找到待观测空间目标,计算观测目标的脱靶量,并将其送到伺服系统修正预报偏差,导引目标进入主视场内。从而进一步提高望远镜的跟踪精度,实现长时间的对目标进行观测。
[0005] 基于对空间目标的实时跟踪的需要,导星镜对相机有着高读出速率、高灵敏度和低噪声的要求。随着科学级CMOS相机出现,即sCMOS相机,由于其具备灵敏度高、功耗低、读出速度快但噪声小等优良性能,因此完全适用于导星这类对时间分辨率要求高、采用短曝光的观测项目。
[0006] 但是随着sCMOS相机分辨率和率的大幅度提升,传统的基于WINDOWS的图像采集和处理系统难以应对巨大的实时数据量,导星困难,使主视场不能长时间的对空间目标进行观测。

发明内容

[0007] 本发明为解决现有图像采集和处理系统难以应对巨大的实时数据量,导星困难,使主视场不能长时间的对空间目标进行观测等问题,提供一种嵌入式导星处理系统。
[0008] 嵌入式导星处理系统,包括图像采集模和导星计算模块,所述导星计算模块采用FPGA与DSP异构处理器架构的导星处理系统,所述图像采集模块对sCMOS相机视频信号进行实时采集并存储至DDR3 SDRAM,然后DDR3SDRAM内的图像数据传送至导星计算模块;
[0009] 所述导星计算模块中的FPGA对接收的图像数据进行处理,获得星象中心位于图像的坐标(xs,ys);
[0010] 导星计算模块中的DSP将星象中心位于图像的坐标(xs,ys)转化为天球坐标系下的高度和方位角,根据图像中心坐标(x0,y0)、CCD图像比例尺(Sx,Sy)以及当前望远镜指向的赤经数据和赤纬数据(RA0,DEC0);
[0011] 获得星象的方位角RAs和高度角DECs,用下式计算:
[0012]
[0013] 所述DSP进行空间目标识别,具体过程为:
[0014] 采用相似函数将求解出空间目标的运动方向与望远镜的指向是否一致,然后在背景恒星中识别出空间目标;
[0015] 再通过比较脱靶量的大小区别背景恒星和空间目标,实现在背景恒星中完成空间目标的识别,所述望远镜的指向是指:观测控制软件获取电机的伺服系统反馈的方位角和高度角数据;具体过程为:
[0016] 设定图像中有m个的目标;RA0,DEC0为当前望远镜指向的赤经和赤纬,[0017] RA(l),DEC(l)为星象的赤经和赤纬,l=1,2,3……m,m为正整数;
[0018] 同一时刻同一星象的空间直角赤道坐标系(x,y,z)与赤道坐标下赤经赤纬的关系如下:
[0019]
[0020] 同一时刻望远镜指向的空间直角赤道坐标系(x0,y0,z0)与赤道坐标下赤经赤纬的关系如下:
[0021]
[0022] 设定α为星象与望远镜指向的方向夹角,则相似函数定义为:
[0023]
[0024] 若cosα越接近1,则星象运动方向与望远镜指向的相似程度越高;
[0025] 所述的脱靶量是距离函数定义为:
[0026] D(i)=|Di-Do|
[0027] D(i)越小,空间目标概率越大;反之,空间目标概率越小。
[0028] 在获得空间目标在图像上的坐标后,计算空间目标的脱靶量;DSP通过UDP协议把脱靶量送入控制计算机,实现导星计算;
[0029] ΔH=C1×Δy
[0030]
[0031] 式中,ΔH和ΔA分别为测站坐标系下高度角和方位角的脱靶量,Δx和Δy为空间目标在图像上的脱靶量,C1和C2为常数。
[0032] 本发明的有益效果:
[0033] 本发明针对sCMOS相机数据传输速度快、数据量大的特点,为了满足高性能图像采集和处理系统的设计要求,基于FPGA+DSP异构处理器架构的导星处理系统。由于DSP性能强大,具有灵活的编程功能,能实时方便地实现复杂的算法,因此DSP作为系统的核心处理器,主要承担目标识别计算;FPGA作为协处理器,主要用于图像数据的处理;采用SRIO协议实现FPGA与DSP之间的高速数据通信。
[0034] 本发明所述的嵌入式导星处理系统提供了强大的图像处理和计算分析能,能够识别空间目标,获取其的精确的质心位置,并将计算得到的误差向量转换为望远镜实际的脱靶量,反馈给天文望远镜的指向控制系统。嵌入式导星处理系统提高了导星的稳定性和精确性,达到了对目标长时间的观测,保证了后续科研目标实施。嵌入式导星处理系统具有非常好的普适性,不仅适用于基于sCMOS相机的导星望远镜,而且够实时导引基于CCD相机的导星望远镜。附图说明
[0035] 图1为本发明所述的嵌入式导星处理系统的原理框图
[0036] 图2为本发明所述的嵌入式导星处理系统中FPGA硬件参数图;
[0037] 图3为本发明所述的嵌入式导星处理系统中DSP硬件参数图;
[0038] 图4为本发明所述的嵌入式导星处理系统中图像采集和传输功能原理图;
[0039] 图5为本发明所述的嵌入式导星处理系统中导星计算功能原理图。

具体实施方式

[0040] 具体实施方式一、结合图1至图5说明本实施方式,嵌入式导星处理系统,包括图像采集模块和导星计算模块,所述导星计算模块采用FPGA与DSP异构处理器架构的导星处理系统,所述图像采集模块对sCMOS相机视频信号进行实时采集并存储至DDR3 SDRAM,然后DDR3 SDRAM内的图像数据传送至导星计算模块;
[0041] 本实施方式中,所述图像采集模块具备图像采集和传输功能,它是以FPGA为平台,采用Xilinx公司的Kintex-7 XC7K325T为控制核心,基于PCI Express总线架构,可以实现光纤网络图像数据的高速采集的功能。图像采集和传输的功能利用光纤完成sCMOS相机图像数据采集与传输,通过FPGA控制SFP光电转换模块实现高速数据流采集,借助DDR3 SDRAM完成数据的缓存,当导星计算功能处理完DDR3 SDRAM中缓存的一帧图像数据,FPGA通过PCI-Express链路,以DMA方式将DDR3 SDRAM缓存的图像数据传送至控制计算机。
[0042] 本实施方式中,所述的图像数据数据采集功能包括数据接收和数据发送。
[0043] 所述的数据接收是采用SFP光口模块完成sCMOS相机视频信号的实时采集,FPGA作为控制器对SFP光口模块进行逻辑控制并将接收数据写入DDR3 SDRAM缓存。
[0044] 所述的数据发送是以FPGA为载体,设计PCI Express为接口,DMA为传输方式将DDR3 SDRAM缓存的图像数据传送至控制计算机。
[0045] 本实施方式中,所述导星计算模块实现图像处理、星象方位角和高度角的计算、空间目标识别和脱靶量的计算。为了能够完成实时的导星计算,提高观测效率,导星计算功能采用基于FPGA+DSP异构处理器架构。图像处理部分以FPGA作为协处理器,利用FPGA的并行运算和流线处理的特点,提高图像处理的速度。空间目标识别和空间目标天文定位部分以DSP作为核心处理器,承担星象方位角和高度角的计算、目标识别计算和脱靶量的计算,DSP与FPGA通过SRIO协议进行数据通信。
[0046] 所述导星计算中的FPGA采用Xilinx公司的Kintex-7 XC7K325T,主要是对DDR3 SDRAM中缓存的图像数据进行处理,包括显著性检测、迭代阈值分割、膨胀运算和轮廓提取四个模块。
[0047] 目标检测是空间碎片观测图像处理过程的至关重要一环。目标检测的前提是从图像中分离出恒星与空间目标,以便进行后续的空间目标检测与精密定位工作。显著性检测则是天空背景中突出显示恒星和空间目标等亮源。其生成的显著性图可以用于图像分割和轮廓提取。
[0048] 所述的显著性检测算法如下:
[0049] μ=mean(I)   (1)
[0050] SI=(I-μ)2   (2)
[0051] FSI=255×(SI-min(SI))/(SI-max(SI))   (3)
[0052] 式中,I为原始图像,FSI为生成的显著性图像。
[0053] 由于生成的显著性图像中只存在背景和目标两种模式,因此可以采用迭代阈值分割。
[0054] 所述的迭代阈值求法如下:
[0055] 步骤一求出图像中的最小和最大灰度值Zl和Zk,则阈值Tk初值T0为:
[0056] T0=(Zl+Zk)/2   (4)
[0057] 步骤二根据阈值将图像分割成目标与背景两部分,求出两部分的平均灰度值Zo和ZB。
[0058] 步骤三求出新的阈值Tk+1。
[0059] Tk+1=(Zo+ZB)/2   (5)
[0060] 步骤四若Tk=Tk+1,则结束;否则,转到步骤二。
[0061] 步骤五、步骤四结束后,Tk即为最佳阈值。
[0062] 所述的膨胀运算,经过显著性增强和迭代阈值分割后,会有部分星象出现被截断的情况,于是采用膨胀的方法,使断开的星象重新连接。
[0063] 所述的提取星象轮廓,对于二值图像轮廓提取只需要挖空星象内部像素点即可。亮点的8个相邻像素点全部为亮点,则该点为内部点,反之为轮廓点。将所有内部点置为背景点,完成轮廓提取,并且求出星象的中心坐标(图像的像素位置)。
[0064] 将所有的星象中心坐标保存在FPGA的FIFO中。FPGA端首先发起请求将所有的星象中心坐标写入DSP预定义的缓存区,然后FPGA通知DSP进行计算。
[0065] 所述DSP采用TI公司浮点型DSP-TMS320C6678。
[0066] 本实施方式中,所述导星计算模块中的DSP包括星象的方位角和高度角计算、空间目标识别和脱靶量计算三个功能。
[0067] 所述的计算星象的方位角和高度角是将提取星象中心的像素坐标转化为天球坐标下的高度角和方位角。
[0068] 由前面所述的图像处理可得到星象中心位于图像的位置(xs,ys),又已知图像中心(x0,y0)、CCD图像比例尺(Sx,Sy)以及当前望远镜指向(RA0,DEC0),望远镜的指向通过电机的伺服系统反馈控制计算机,再由计算机通过UDP协议发送给DSP。则星象的方位角RAs和高度DECs可通过下面的公式计算:
[0069]
[0070] 空间目标的精密跟踪测量,其方位角和高度角和望远镜光轴中心的方位角和高度角变化理论上是相同的。因此,空间目标识别算法核心是利用相似函数将求解出目标运动方向与望远镜的指向作比较,来判定二者的运动方向是否一致,进而背景恒星中识别出空间目标。另外,由于被指向空间目标是所有目标和星象中与光轴的偏离角量最小,即脱靶量最小,因此,可以通过比较脱靶量的大小来区别背景恒星和空间目标。空间目标识别通过空间目标与望远镜指向方向相似性作为主要的判断依据,辅以最小脱靶量判据,来从背景恒星中完成空间目标的识别。
[0071] 所述的运动方向的一致性,假设图像中有m个的目标;RA0,DEC0为当前望远镜指向的赤经和赤纬,RA(l),DEC(l)为星象的赤经和赤纬,l=1,2,3……m,m为正整数;
[0072] 同一时刻同一星象的空间直角赤道坐标系(x,y,z)与赤道坐标下赤经赤纬的关系如下:
[0073]
[0074] 同一时刻望远镜指向的空间直角赤道坐标系(x0,y0,z0)与赤道坐标下赤经赤纬的关系如下:
[0075]
[0076] 设α为星象与望远镜指向的方向夹角,则相似函数定义为
[0077]
[0078] 若cosα越接近1,则星象运动方向与望远镜指向的相似程度越高;
[0079] 所述的脱靶量是距离函数定义为:
[0080] D(i)=|Di-Do|i=1,2,……,m   (10)
[0081] D(i)越小,空间目标概率越大;反之,空间目标概率越小。
[0082] 在得到空间目标在图像上的位置坐标后,就可以计算空间目标的脱靶量。
[0083] ΔH=C1×Δy   (11)
[0084]
[0085] 式中,ΔH和ΔA分别是测站坐标系下高度角和方位角的脱靶量,Δx和Δy是空间目标在像素上的坐标,C1和C2为常数。
[0086] 在空间目标的脱靶量后,DSP通过UDP协议把脱靶量送入控制计算机,再由控制计算机发送到伺服系统修正预报偏差,提高跟踪精度,达到对目标长时间的观测。
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