Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Осадчий, Иван Сергеевич

• Осадчий, Иван Сергеевич
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Осадчий, Иван Сергеевич

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АСТРОДАТЧИКОВ

1.1. Строение, назначение и характеристики

1.2. Алгоритмическая система обработки информации

1.3. Общая модель графической информации

1.3.1. Модель изображения звезды

1.3.2. Фоноцелевая обстановка

1.4. Анализ погрешности измерения ориентации

1.4.1. Структура компонентов ошибки измерения

1.4.2. Случайные составляющие

1.4.3. Систематические составляющие

1.5. Технические требования к алгоритмической системе

Выводы по Главе 1

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД

2.1. Задача предварительного обнаружения

2.1.1. Постановка задачи

2.1.2. Критерии повышения точности ориентации

2.2. Обзор существующих методов

2.2.1. Формирование области интереса {Region of Interest)

2.2.2. Полнокадровая статистика

2.2.3. Группирование вблизи локальных максимумов

2.2.4. Стробы внутрикадровой обработки

2.3. Сравнительный анализ характеристик

2.3.1. Вычислительные затраты

2.3.2. Вероятности обнаружения звезд

2.3.3. Вероятности детектирования границ

2.4. Исследование принципов построения

Выводы по Главе 2

ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФОНА

\

3.1. Задача оценки параметров распределения фона

3.1.1. Модель графической информации

3.1.2. Критерии качества для повышения точности ориентации

3.2. Обзор методов устойчивой оценки

3.2.1. Median absolute deviation

3.2.2. Нечетное отображение выборки

3.2.3. Предлагаемый метод адаптивного усечения

3.3. Исследование и сравнительный анализ

Выводы по Главе 3

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД

4.1. Общая структурная схема

4.2. Оценка параметров распределения фона

4.2.1. Рекомендации по выбору размеров локального окна

4.2.2. Фильтрация оценок

4.3. Разработка решающего правила

4.3.1. Анализ подходов

4.3.2. Предлагаемое решающее правило

4.4. Сравнительный анализ методов обнаружения

4.4.1. Вычислительные затраты

4.4.2. Вероятности обнаружения

Выводы по Главе 4

ГЛАВА 5. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД

5.1. Задача измерения координат звезд

5.1.1. Модель сигнала

5.1.2. Критерии для повышения точности ориентации

5.2. Обзор существующих методов

5.2.1. Измерение по координатам максимума

5.2.2. Взвешенные суммы {Center of Gravity)

5.2.3. Взвешенный центр гравитации {Weighted Center of

Gravity)

5.2.4. Квадратная область {Quad Cell)

5.2.5. Взаимная корреляция

5.2.6. Интерполяция на основе функции ошибок

5.3. Исследование и сравнительный анализ

5.3.1. Подходы к измерению координат

5.3.2. Вычислительные затраты

5.3.3. Систематическая ошибка измерения

5.3.4. Случайная ошибка измерения

Выводы по Главе 5

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ

ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД

6.1. Анализ формы пятна рассеяния

6.1.1. Теоретическая модель

6.1.2. Предлагаемая аппроксимация

6.2. Предлагаемый метод измерения

6.3. Расчет обратной функции к обобщенной функции ошибок

6.4. Сравнительный анализ методов измерения

6.4.1. Вычислительная сложность

6.4.2. Систематическая ошибка измерения

6.4.3. Случайная ошибка измерения

Выводы по Главе 6

ГЛАВА 7. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОДАННЫХ

7.1. Исходные данные для исследования

7.1.1. Макет прибора и натурные стенды

7.1.2. Астроприбор космического базирования

7.2. Оценка количества регистрируемых звезд

7.3. Оценка точности измерения координат изображений звезд

7.4. Оценка повышения точности измерения ориентации

Выводы по Главе 7

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования»

ВВЕДЕНИЕ

Высокоточное поддержание ориентации космических аппаратов (КА) в процессе их функционирования на орбите является необходимым для решения ряда важных прикладных задач: дистанционного зондирования Земли [1], контроля околоземного пространства [2], развития глобальной системы позиционирования [3], детального изучения удаленных объектов Вселенной, оптической передачи информации и т.д. Достижение требуемых характеристик точности и оперативности измерения ориентации в системах управления КА достигается с помощью использования ряда гироскопических и оптико-электронных приборов, информация которых комплексируется алгоритмами бортовой вычислительной системы. Необходимость применения набора измерительных приборов приводит к увеличению конструктивной и алгоритмической сложности КА, их массы, габаритов, энергопотребления, и что не менее важно, времени и стоимости изготовления. При этом современная тенденция развития КА направлена на миниатюризацию и создание микро- и нано- спутников [4] для решения целевых задач.

Одними из приборов, обладающими наиболее универсальными свойствами и традиционно используемыми в системах управления для автономного измерения ориентации, являются астродатчики (АД) [5]. Принцип их работы, основанный на визировании группы звезд, позволяет производить измерение сразу трех углов поворота в инерциальной системе координат.

Однако в связи с развитием космической отрасли и непрерывно возрастающей сложностью целевых задач характеристики существующих АД и, в первую очередь, точность ориентации не позволяют использовать их в качестве основного или единственного измерительного прибора в составе систем управления КА. При этом АД имеют все теоретические и технические предпосылки для этого. Совершенствование точностных характеристик астроприборов упростит систему управления, что позволит осуществить

миниатюризацию аппаратов, и удовлетворит потребности измерения ориентации [6] современных прикладных задач космической отрасли.

Актуальность повышения эффективности функционирования АД космического базирования так же подтверждается как неугасающим интересом к научным исследованиям существующих российских и зарубежных производителей (ИКИ РАН, ОАО «НПП «Геофизика-Космос», МОКБ «МАРС», ЗАО «НПО «Лептон», НПП «ОПЭТКС», SODERN, Ball Aerospace, Jena-Optronik и др.), так и возрастающим интересом новых компаний (ООО «Азмерит», СПУТНИКС, ISIS, ОРС и др.), предлагающих собственные решения изготовления и модернизации приборов данного типа.

Можно выделить два подхода, направленных на увеличение точности измерений АД. Первый из них заключается в совершенствовании составных частей прибора, таких как оптическая система или матричное фотоприемное устройство. Однако он сопряжен с высокой стоимостью разработок, сложностью исследований и продолжительным временем наземных испытаний и к тому же не применим к уже функционирующим на орбите астроприборам.

Второй подход заключается в совершенствовании алгоритмических методов измерения [7], пригодных для использования в составе уже созданных АД. Именно за счет алгоритмического совершенствования возможно достижение максимальной точности ориентации на той элементной базе, которая прошла апробацию летной эксплуатацией и успешно применяется в составе КА.

Анализ современных научно-исследовательских работ и научно-технической литературы основных исследователей в области проектирования АД (Аванесов Г.А., Бессонов Р.В., Кузнецов В.П., Прохоров М.Е., Федосеев В.И., Eisnman A.R., Liebe С.С., Quine В.М. и др.) показал, что внимание авторов в значительной степени сфокусировано на совершенствовании и разработке новых конструктивных решений, и в меньшей степени на создании алгоритмических методов. При этом несмотря на достигнутые успехи и значительное развитие за последние годы вычислительной техники, не получили должного развития

вопросы, связанные с системным анализом, исследованием и развитием применяемых для измерения ориентации методов обработки графической информации. Опыт создания данных приборов показал, что недостаточно проработанный системный подход вынуждает использовать существующие частные и зачастую не оптимальные решения при проектировании программно-алгоритмического комплекса. В результате снижается эффективность использования оптической информации, получаемой АД из внешней среды, что в конечном итоге снижает точностные характеристики.

Развитие системного подхода, совершенствование и разработка методов обработки графической информации позволит повысить точность измерения ориентации в уже созданных и эксплуатируемых конструктивных решениях без их переработки, тем самым способствуя развитию систем управления КА. При этом не потребуется производить замены составных частей АД и значительно усложнять программно-алгоритмический комплекс обработки данных, что позволит достичь лучших показателей при не повышении рисков выхода из строя приборов и избавит от необходимости в длительных и дорогостоящих исследованиях вновь разрабатываемых конструкций.

В результате исследования требований целевых задач КА к ориентации, тенденций развития космической отрасли и проведения анализа литературы в качестве объекта исследования были выбраны астродатчики космического базирования, а в качестве предмета исследования - совокупность существующих и разрабатываемых методов обработки графической информации в составе приборов данного типа. Проблемная ситуация применительно к выбранному направлению характеризуется недостаточно проработанным системным подходом при наличии множества частных решений для обработки графической информации и спецификой требований к программно-алгоритмической системе приборов в результате их космического базирования, в связи с чем затруднительно применение широко распространенных оптимальных методов.

Цель работы

Целью диссертационной работы является повышение точности измерения ориентации астродатчиков космического базирования без их конструктивной переработки и при сохранении основных технических характеристик.

Задачи исследования

В соответствии с обозначенной целью в диссертационной работе были поставлены следующие задачи:

1. Провести системный анализ применяемых в приборах астроориентации принципов построения алгоритмических комплексов обработки графической информации и определить пути повышения точности измерения ориентации.

2. Сформировать требования к критичным элементам алгоритмической системы с учетом специфики космического применения.

3. Исследовать существующие решения и провести анализ их достоинств и недостатков с учетом предъявляемых требований.

4. Разработать методы обработки графической информации на основе выявленных достоинств и недостатков существующих решений.

5. Обосновать выбор методов обработки с помощью теоретических исследований и имитационного моделирования.

6. Провести экспериментальную проверку выбранных решений для повышения точности измерения ориентации астродатчиков космического базирования.

Методология и методы исследования

При выполнении поставленных в диссертационной работе задач были использованы методы системного анализа, численного моделирования, математической статистики, теорий принятия решения и обнаружения сигнала, прикладного программирования.

Положения, выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие положения:

1. Структурная модель обработки графической информации для решения задачи предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд.

2. Метод обработки графической информации для предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд малой контрастности.

3. Метод обработки графической информации для устойчивой оценки параметров распределения фона изображения при наличии правосторонних выбросов.

4. Метод аналитического вычисления координат энергетических центров изображений звезд.

Научная новизна состоит в том, что впервые предложены:

1. Структурная модель процесса предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд, позволяющая производить независимое совершенствование математического и алгоритмического обеспечения составных элементов.

2. Метод адаптивного усечения сортированной по возрастанию выборки для устойчивой оценки параметров нормального распределения при наличии правосторонних выбросов. Данный метод обладает эффективностью более 80%, что в 3 раза выше аналогичных решений, и большей в 2.5 раза устойчивостью к выбросам при меньших на 20% вычислительных затратах.

3. Метод адаптивного порога детектирования по локальному кластеру отсчетов произвольной формы для обнаружения и определения контуров слабоконтрастных изображений звезд. Данный метод позволяет повысить вероятность обнаружения в 1.3 раза при сохранении

вероятности ложного срабатывания и повысить вероятность достоверного определения границ изображений звезд на 20%.

4. Метод линеаризации задачи измерения координат энергетических центров изображений звезд, использующий аппроксимацию формы пятна рассеяния двумерной обобщенной функцией распределения ошибок. Данный метод позволяет снизить систематическую ошибку измерения координат до 30% по сравнению с результатами, получаемыми при использовании наиболее популярного метода взвешенных сумм.

Достоверность результатов

Достоверность полученных в ходе работы результатов исследования подтверждается корректным использованием математического аппарата, проведением экспериментов численного моделирования для получения первичных оценок, сопоставлением полученных данных с ранее опубликованными результатами других исследователей, проведением ряда натурных испытаний с помощью макета астродатчика и результатами проведенных экспериментов обработки видеоданных, полученных от функционирующего на орбите оптико-электронного прибора космического базирования.

Практическая значимость работы

Предложенные в работе математические и алгоритмические описания методов обработки графической информации позволили создать ряд аппаратных и программных решений, внедренных в систему обработки информации астродатчиков космического базирования. Полученные решения сделали возможным повышение точностных характеристик ряда приборов без их конструктивной переработки, что, в свою очередь, сократило финансовые затраты на модернизацию.

Внедрение результатов работы

Разработанные аппаратные и программные решения на основе предложенных в работе математических и алгоритмических описаний методов обработки графической информации были использованы (см. Приложение 1):

• в производстве ЗАО «НПО «Лептон» для совершенствования существующих и проектирования новых программно-алгоритмических систем обработки графической информации приборов астроориентации;

• в научной работе студентами и аспирантами кафедры «Системы, устройства и методы геокосмической физики» Московского физико-технического института;

• в приборах «Астрол-17-1», входящих в систему управления КА, разрабатываемого АО «ВПК «НПО машиностроения»;

• при выполнении соглашения №14.575.21.0028 от 30.06.2014 г., уникальный идентификатор прикладных научных исследований (проекта) ЯРМЕР157514X0028.

Апробация работы

Основные результаты работы прошли апробацию на следующих научных конференциях: 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 2010", г. Зеленоград, МИЭТ; 16-я Международная научно-практическая конференция «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применения высоких технологий в промышленности и экономике», 2013 г, Санкт-Петербург; 3-я Международная научно-практическая конференция «Новейшие исследования в современной науке: опыт, традиции, инновации», 2015, г. Москва.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 8 работ, из них 5 в журналах, включенных ВАК в перечень ведущих рецензируемых журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций.

Структура и объем диссертации

В Глава 1 производится системный анализ объекта исследования - АД космического базирования и выбор путей повышения точности измерения ориентации с помощью алгоритмических методов обработки графической информации. Представлено описание применения АД в составе КА и значений текущих и требуемых характеристик приборов. Произведен анализ сквозного тракта прибора и структуры алгоритмической системы. Произведено исследование компонентов точности измерения ориентации и отмечен вклад алгоритмов обработки информации. Обозначены пути совершенствования алгоритмических методов для повышения точности измерения ориентации.

Глава 2 посвящена исследованию задачи обнаружения и определения контуров изображений звезд и существующих методов её решения. Построена соответствующая модель входной информации и обоснованы критерии повышения точности измерения ориентации на данном этапе. Произведено описание и исследование методов с помощью моделирования графической информации. По результатам анализа их принципов построения предложена структурная модель процесса предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд.

В Главе 3 производится описание составной части задачи обнаружения, которая заключается в оценке параметров распределения фона изображения. В ней дается описание соответствующей модели входной информации и выдвигаются критерии повышения точности ориентации. Рассмотрены некоторые из подходящих методов оценки и предложено собственное решение. Произведено исследование и сравнительный анализ характеристик методов по выдвинутым критериям с помощью моделирования информации.

В Главе 4 предлагается метод предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд. Произведена адаптация метода оценки параметров распределения фона для решения задачи обнаружения и описано разработанное решающее правило для детектирования сигнальных кластеров.

Произведен сравнительный анализ характеристик предлагаемого метода обнаружения с существующими решениями.

Глава 5 данной работы посвящена задаче измерения координат энергетических центров изображений звезд. Произведена её постановка и выделены критерии повышения точности измерения ориентации на данном этапе обработки. Произведен обзор и анализ возможных методов её решения. Исследованы характеристики существующих методов по выдвинутым критериям с помощью моделирования сигнала.

В Главе 6 описана разработка метода измерения координат энергетических центров изображений звезд. Предложена специальная функция аппроксимации, согласующаяся с теоретической моделью формы пятна рассеяния. Детально описан предлагаемый метод измерения и произведена оценка его характеристик и их сравнительный анализ с ранее рассмотренными решениями.

Глава 7 данной работы посвящена экспериментальному исследованию и апробации предложенных в ходе работы направлений и методов алгоритмического повышения точности измерения ориентации АД. Описываются проводимые эксперименты и полученные результаты.

Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и приложения, содержащего копии актов о внедрении практических результатов. Общий объем работы составляет 167 страниц машинописного текста, 85 рисунков и 13 таблиц. Список литературы включает 130 наименований.

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АСТРОДАТЧИКОВ

1.1. Строение, назначение и характеристики

Современные АД космического базирования представляют собой сложные оптико-электронные приборы, предназначенные для измерения ориентации КА в инерциальной системе координат и работающие с помощью регистрации энергии от группы звезд [8]. АД относятся к классу автоматических координаторов, принимающих сигнал, как правило, в видимом спектральном диапазоне излучения [9].

На Рисунке 1.1 представлена структурная схема основных конструктивных элементов современных приборов. Их можно разделить на два тесно связанных между собой последовательных блока: оптико-электронный блок (ОЭБ), предназначенный для регистрации и преобразования сигнала, и блок измерения ориентации, в рамках которого производится конечная обработка цифровых данных.

Участок небесной сферы

Матричное Оптическая фотоприемное

т

Оптико-электронный блок

ЦВУо

ЦВУ*

в

Блок измерения ориентации

Рисунок 1.1. Структурная схема современных АД

В состав оптико-электронного блока входят оптическая система (ОС), матричное фотоприемное устройство (ФПУ) и аналого-цифровой преобразователь (АЦП). В процессе работы с помощью ОС осуществляется проекция светового потока от совокупности звезд, расположенных на наблюдаемом участке небесной

сферы. В фокальной плоскости ОС располагается ФПУ, которое производит оптико-электронное преобразование сигнала в двумерный массив электрических зарядов их,у, пропорциональных падающему на поверхность потоку фотонов. В качестве ФПУ в современных приборах широкое распространение получили ПЗС-матрицы (приборы с зарядовой связью) [10] и матрицы на основе КМОП технологий (комплексная структура металл-оксид-полупроводник) [11]. Для формирования цифрового изображения Dx<y из электрических зарядов UXtV применяется процедура квантования, которая осуществляется с помощью АЦП [12]. При этом данное устройство зачастую включено в состав современных КМОП матриц.

Блок измерения ориентации состоит из набора цифровых вычислительных устройств (ЦВУ), таких как цифровые сигнальные процессоры [13] и программируемые логические интегральные схемы [14]. На базе этих устройств реализована система алгоритмов, необходимая для формирования конечного значения ориентации 0. Данные устройства должны обладать низким энергопотреблением, высокой надежностью и стойкостью к радиационным воздействиям, возникающим в процессе космической эксплуатации прибора [15]. По этой причине они не обладают большой вычислительной мощностью и имеют достаточно малые объемы внутренней памяти.

Разрабатываемые АД могут иметь дополнения, отклонения и видоизменения от представленной на Рисунке 1.1 схемы, поскольку выбираемый подход к построению прибора непосредственно зависит от возлагаемых на него задач. Например, существуют приборы, производящие только первичную обработку изображения [16], в которых вычислительная нагрузка по измерению ориентации возлагается на бортовую вычислительную систему КА. Так же современные АД могут дополняться различными устройствами и, как следствие, алгоритмами, позволяющими улучшить некоторые характеристики. Широкое развитие в последнее время получила идея размещения в составе АД электромеханических датчиков угловой скорости {MEMS) [17], использование

которых упрощает алгоритмическую обработку регистрируемого прибором оптического сигнала.

Внедрение АД в состав КА призвано решить ряд задач, непосредственно связанных с необходимостью измерения ориентации, привязанной к известной системе координат. Данные задачи в работе [5] разделяются на четыре основные группы: астроориентация, астрокоррекция, астронавигация и индикация осей.

Задача астроориентации заключается в ориентировании КА (или некоторого прибора, входящего в его состав) в инерциальном пространстве для совершения маневра или проведения ряда экспериментов [18]. Задача астрокоррекции, схожая с задачей стабилизации [19], состоит в непрерывном поддержании ранее заданного положения осей КА, что необходимо при проведении продолжительных по времени целевых задач, сеансов передачи данных, зарядки солнечных батарей и т.д. В задаче астронавигации полученное значение ориентации используется для определения текущего положения КА в пространстве и в том числе для расчета текущих параметров орбиты. Задача индикации осей подразумевает под собой измерение ориентации в инерциальной системе координат с целью привязки данной информации к формируемым в процессе работы КА данным.

В зависимости от типа целевой задачи АД может участвовать как в контуре управления КА, так и являться частью целевой аппаратуры. Применение прибора астроориентации создает ряд основополагающих требований к его характеристикам, от соблюдения которых в конечном счете зависит успех выполнения возложенных на КА задач. Такими требованиями являются:

• высокая точность угловых измерений;

• минимальная временная задержка между моментом регистрации оптического сигнала и моментом готовности значения ориентации;

• высокая частота измерений;

• работоспособность в условиях воздействия факторов космического пространства (глубокий вакуум, радиационные воздействия и т.д.);

• работоспособность при воздействии различных факторов со стороны КА (механических, тепловых, электрических и т.д.).

В работе [6] произведен анализ прикладных задач, возлагаемых на АД нового поколения, по результатам которого сформулированы численные значения некоторых из вышеизложенных требований. Погрешность измерения ориентации должна составлять 0.01 - 0.1 угловых секунд при частоте измерения порядка 10 -100 Гц и должна обеспечиваться работоспособность прибора астроориентации при угловых скоростях вращения КА до 15 - 30 °/сек по направлениям перпендикулярным оси визирования прибора. Однако созданные на сегодняшний день приборы астроориентации не могут полностью удовлетворить данным требованиям, поскольку их технические характеристики ограничиваются как составными компонентами оптико-электронного блока, так и несовершенством используемых методов обработки графической информации [20].

В Таблице 1.1 представлены основные технические характеристики современных АД и диапазоны их средних текущих и требуемых значений.

Таблица 1.1. Характеристики и их диапазоны значений для современных астродатчиков

Характеристика Текущие значения Требуемые значения

Точность ориентации ах.у, угл. сек. 0.5-10 0.01-0.1

Точность ориентации а2, угл. сек. 2-40

Частота обновления, Гц 1 -20 10-100

Максимальная угловая скорость, град. 1.5-12 15-30

Поле зрения, град. 10x10-20x20 -

Максимальная звездная величина 6-7.5 -

Масса, кг 1 - 10 < 1

Энергопотребление, Вт 4-12 <4

Точность ориентации измеряется для АД как среднеквадратичные отклонения проекций направляющих векторов в трехмерном базисе от их истинных значений. Ошибка вращения вокруг оси визирования (а:) и ошибки ориентации по осям, перпендикулярным к ней (<7Х,У) рассматриваются отдельно.

Для современных приборов их значения составляют, как правило, несколько угловых секунд [21]. Частота измерения ориентации варьируется в достаточно широком диапазоне: от одного до нескольких десятков герц. При она может быть фиксированной или изменяться в процессе работы.

Для функционирования прибора во время маневров или при возникновении нештатных ситуаций, связанных с неконтролируемым вращением аппарата, важную роль играет максимальная угловая скорость, при которой АД производит измерение ориентации. Для современных приборов её граничное значение составляет около нескольких градусов в секунду вокруг осей, перпендикулярных оси визирования, и несколько десятков градусов в секунду по вращению вокруг неё. В результате космической эксплуатации немаловажную роль играют массогабаритные характеристики и параметры энергопотребления прибора. Их средние значения составляют 1-10кги4-12Вт соответственно.

Не всегда возможно достижение наилучших значений всех характеристик в рамках одного АД, поскольку улучшение одних параметров автоматически влечет за собой ухудшение ряда остальных. Например, увеличение максимальной угловой скорости производится за счет увеличения физических размеров фоточувствительных ячеек (пикселей) ФПУ, что в свою очередь негативно сказывается на точностных характеристиках измеряемой прибором ориентации.

1.2. Алгоритмическая система обработки информации

Для получения значения ориентации в ЦВУ прибора закладывается система алгоритмов обработки регистрируемого с помощью ОЭБ сигнала. На Рисунке 1.2 схематично изображены её основные элементы.

На вход поступает цифровое изображение £>, сформированное ОЭБ прибора. Оно является двумерным множеством дискретных отсчетов, каждый элемент которого отражает интенсивность светового потока, попадающего на

соответствующий ему пиксель ФПУ, и имеет область значений, определяемую используемым в приборе аналого-цифровым преобразователем (АЦП).

= К, <0:2*-1]}, хе[1:ЛУ,7е[1:Лу,

где Ых, - количество пикселей в изображении по горизонтали и вертикали, к -количество бит квантования аналогового сигнала.

Рисунок 1.2. Последовательность основных этапов алгоритмической обработки данных

Так же на вход может поступать априорная информация &о от сторонних приборов КА или устройств, входящих в состав АД.

Первым элементом системы алгоритмов является обработка изображения I) с целью обнаружения и формирования набора присутствующих на участке небесной сферы ориентиров. Результат такой обработки можно представить как векторное множество М, каждый элемент которого содержит координаты энергетического центра в плоскости ФПУ обнаруженного изображения звезды и может содержать ряд вспомогательных параметров:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Осадчий, Иван Сергеевич, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гарбук C.B., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. Москва: А и Б, 1997. 296 с.

2. Вениаминов С.С., Червонов A.M. Космический мусор - угроза человечеству. Москва: ИКИ РАН, 2012. 192 с.

3. Серапинас Б.Б. Глобальные системы позиционирования. Москва: ИКФ "Каталог", 2002. 106 с.

4. Севастьянов H.H., Бранец В.Н., Панченко В.А., Казинский Н.В., Кондранин Т.В., Негодяев С.С. Анализ современных возможностей создания малых космических аппаратов для дистанционного зондирования Земли // Труды МФТИ, Т. 1, № 3, 2009. С. 14-22.

5. Федосеев В.И., Колосов М.П. Оптико-электронные приборы ориентации и навигации космических аппаратов. М.: Логос, 2007. 247 с.

6. Прохоров М.Е., Захаров А.И., Миронов A.B., Николаев Ф.Н., Тучин М.С. Современные датчики звездной ориентации. Екатеренбург. 2009. 17 с.

7. J.-L. Starck, F. Murtagh. Handbook of Astronomical Data Analysis. 2nd ed. 2006. 303 pp.

8. Liebe, Dr. Carl Christian. Star Trackers for attitude determination // IEEE, June 1995. pp. 10-16.

9. Тымкул В.M., Тымкул J1.B. Оптико-электронные приборы и системы. Теория и методы энергетического расчета: учебное пособие. Новосибирск: СГГА, 2005. 215 с.

10. Лазовский Л. Приборы с зарядовой связью: прецизионный взгляд на мир. Санкт-Петербург. 2010. 24 с.

11. Овчинников A.M., Ильин A.A., Овчинников М.Ю. Принцип работы и устройство активно-пиксельных датчиков. М. 2003. 30 с.

12. Хоровиц П., Хилл У.. Искусство схемотехники. 4-е-е изд. Москва: Мир, 1993. 371 с.

13. Остапенко А.Г. Цифровые процессоры обработки сигналов: справочник. М.: Радио и связь, 1994. 264 с.

14. Угрюмов П. Е. Цифровая схемотехника. Санкт-Петербург: БХВ, 2000. 528 с.

15. Мурзин C.B. Введение в физику космических лучей: учебное пособие для вузов. 2-е-е изд. Москва: Атомиздат, 1979. 304 с.

16. Аванесов Г.А., Дунаев Б.С., Красиков В.А., Куделин М.И., Форш A.A. Современные проблемы ориентации и навигации космических аппаратов // Датчики звездной ориентации семейства БОКЗ. Опыт 11-летней эксплуатации в космосе. Таруса. 2010. С. 2-3.

17. Аванесов Г.А., Бессонов Р.В., Дятлов С.А., Куркина А.Н., Сазонов В.В. Алгоритмы совместной обработки данных измерений звездных координаторов и микроэлектромеханических датчиков угловой скорости // Современные проблемы ориентации и навигации космических аппаратов, Сентябрь 2011. С. 36-48.

18. Изнар А.Н., Павлов A.B., Федоров Б.Ф. Оптико-электронные приборы космических аппаратов. М.: Машиностроение, 1972. 368 с.

19. Попов В.И. Системы ориентации и стабилизации космических аппаратов. 2-е изд. М.: Машиностроение, 1986. 184 с.

20. Захаров А.И., Прохоров М.Е., Тучин М.С., Жуков А.О. Минимальные технические характеристики звездного датчика ориентации, необходимые для достижения заданной погрешности // Астрофизический бюллетень, Т. 68, № 4, Сентябрь 2013. С. 507-520.

21. Дятлов С.А., Бессонов Р.В. Обзор звездных датчиков ориентации космических аппаратов // Современные проблемы определения ориентации и навигации космических аппаратов, Сентябрь 2008. С. 11-31.

22. Данилова Т.В., Архипова М.А. Определение ориентации космического

аппарата в геоцентрической экваториальной системе координат на основе астроизмерений при отсутствии данных о параметрах орбиты // Известия ВУЗов. Приборостроение, Т. 56, № 7; 2013. С. 13-20.

23. Соловьев И.В. Обнаружение и оценивание координат изображений звезд в датчиках астроориентации с помощью алгоритмов прогноза и фильтрации Калмана // Мехатроника, автоматизация, управление, №11, 2013. С. 59-62.

24. Визильтер Ю., Желтов С.Ю., Князь В.А., Ходарев А.Н., Моржин А.В. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на Lab VIEW и IMAQ Vision. Москва: ДМК Пресс, 2007. 464 с.

25. М. Kolomenkin, S. Polak, I. Shimshoni, M. Lindenbaum. A Geometric Voting Algorithm for Star Trackers // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 44, No. 2, April 2008. pp. 441 - 456.

26. Князев В.О., Поздняков А.А. Повышение вероятности распознавания звезд путем комплексирования звездного датчика и МЭМС-гироскопа // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана, № 1, 2014. С. 34-41.

27. European Space Agency. The HIPPARCOS and Tycho catalogues, ESA SP-1200. 1997. http://astro.estec.esa.n1/Hipparco.s/.

28. Quine B.M., Durrant-Whyte H.F. Fast Autonomous Star-Acquisition Algorithm for Spacecraft // Control Engineering Practice, Vol. 4, No. 12, 1996. pp. 1735-1740.

29. Кузнецов В.И., Данилова T.B. Алгоритмы распознавания "рабочих" звезд по звездному полю // Известия ВУЗов. Приборостроение, Т. 46, № 4, 2003. С. 1623.

30. Wahba G. A Least Squares Estimate of Spacecraft Attitude // SI AM Review, Vol. 7, No. 3, 1965. pp. 409-415.

31. Markley F.L. Attitude Determination Using Vector Observations: A Fast Optimal Matrix Algorithm // Journal of the Astronautical Sciences, Vol. 41, No. 2, 1993. pp. 261-280.

32. Майорова В.И., Ханеня Н.Н. Разработка алгоритма определения ориентации

звездного прибора космического аппарата по изображению звездного неба // Известия высших учебных заведений. Машиностроение., № 5, 2012. С. 19-26.

33. Соловьев И.В. Алгоритм ORIENT оценки ориентации космического аппарата по астроизмерениям // Авиакосмическое приборостроение, № 12, 11-19 2012.

34. Shuster M.D. A Survey of Attitude Representations // Journal of the Astronautical Sciences, Vol. 41, No. 4, 1993. pp. 439-517.

35. Бранец B.H., Шмыглевский И.П. Применение кватернионов в задачах ориентации твердого тела. М.: Наука, 1973.

36. Миронов A.B. Прецизионная фотометрия. Практические основы прецизионной фотометрии и спектрометрии звезд. Москва. 1997. 157 с.

37. Кононович Э.В., Мороз В.И. Общий курс астрономии. М.: Едиториал УРСС, 2004. 544 с.

38. Масевич А.Г., Тутуков A.B. Эволюция звезд: теория и наблюдения. М.: Наука, 1988. 280 с.

39. Савельев И.В. Курс общей физики. Том 3. Оптика, атомная физика, физика атомного ядра и элементарных частиц. М.: Наука, 1970. 537 с.

40. Матвеев А.Н. Оптика. М.: Высшая школа, 1985. 354 с.

41. Березин В.В., Цыцулин А.К. Обнаружение и оценивание координат изображений точечных объектов в задачах астронавигации и адаптивной оптики // Вестник ТОГУ. 2008. Т. 1. № 8. С. 11-20.

42. Малинин В.В. Моделирование и оптимизация оптико-электронных приборов с фотоприемными матрицами. Новосибирск: Наука, 2005. 256 с.

43. Аванесов Г.А., Бессонов Р.В., Ваваев В.А., Мысник Е.А., Куркина А.Н., Снеткова Н.И., Людомирский М.Б., Каютин И.С., Ямщиков Н.Е. Бесплатформенная астроинерциальная навигационная система авиационного приенения // Современные проблемы ориентации и навигации космических аппаратов, 2011. С. 13-35.

44. Иванов Н.А., Митин Е.В., Лобанов О.В., Пашук В.В., Прыгунов М.О., Богданов В.П., Осадчнй И.С., Трещалин А.П. Влияние интенсивности ионизирующего излучения на распределение темнового тока в пикселях ПЗС-матриц // Вопросы атомной науки и техники, № 1, 2014.

45. Eisenman A.R., Liebe С.С. The Advancing State-of-the-art in Second Generation Star Trackers // IEEE, 1998. P. 8.

46. Клышко Д.Н., Масалов А.В. Фотонный шум: наблюдение, подавление, интерпретация // Успехи физических наук, Т. 165, № 11, 1995. С. 30.

47. Irie К., McKinnon А.Е., Unsworth К., Woodhead I.M. A model for measurment of noise in CCD digital-video cameras // Measurment Science and Technology, Vol. 19, No. 4, 2008. P. 5.

48. Howell S.B. Handbook of CCD Astronomy. Cambridge, 2006. 224 pp.

49. Shuster M.D., Freesland D.C. The NASA/GSFC Flight Mechanics Symposium // The statistics of taste and the inflight estimation of sensor precision. 2005. pp. 112.

50. Liebe C.C., Eisenman A.R. The new generation of autonomus star tracker // JPL, 1996. P. 12.

51. C.C. Liebe. Pattern recognition of star constellations for spacecraft applications // Aerospace and Electronic Systems Magazine, IEEE, Vol. 8, No. 1, Jan. 1993. pp. 31 -39.

52. Manfroid J. On CCD standard stars and flat-field calibration // Astron. Astrophys. Suppl, 1996. pp. 391-395.

53. Васильев K.K. Методы обработки сигналов: Учебное пособие. Ульяновск. 2001. 80 с.

54. Трещалин А.П., Осадчий И.С., Богданов В.П. Определение положения быстродвижущегося малоконтрастного объекта на зашумленном изображении // Журнал радиоэлектроники. 2014. № 3. С. 16.

55. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е-е изд. М.: Радио и связь, 1989. 656 с.

56. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979. 368 с.

57. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.416 с.

58. Liebe С.С. Accuracy Performance of Star Trackers-A Tutorial // IEEE, Vol. 38, No. 2, april 2002. pp. 587-599.

59. Knutson M., Miller D. Fast Star Tracker Centroid Algorithm for High Performance CubeSat with Air Bearing Validation. Department of Aeronautics and Astronautics, 2012. 100 pp.

60. Kouprianov V. Advanced Image Processing Techniques for Automatic Reduction of GEO Survey Data, 2010. P. 13.

61. Kenneth J. Mighell. Algorithms for CCD Stellar Photometry // San Francisco: APS, 1999.

62. Саваневич B.E., Кожухов A.M., Брюховецкий А.Б. Методы предварительного обнаружения сигналов от небесных объектов на изображении // Системы наблюдения и военная техника, № 2, 2011. С. 169-173.

63. Пискунов Н.С.. Дифференциальное и интегральное исчисления для втузов, т. 2. 13-е изд. М.: Наука, 1985. 560 с.

64. Осадчий И.С., Трещалин А.П. Сборник научных статей III международной научно-практической конференции "Новешие исследования в современной науке: опыт, традиции, инновации" // Классификация методов предварительного обнаружения изображений звезд для приборов астроориентации космического базирования. Москва. 2015. С. 77-80.

65. Addison P.S. The Illustratrated Wavelet Transform Handbook. Edinburgh. 2002.

66. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. 2-е-е изд. Санкт-Петербург:

Питер, 2006. 751 с.

67. Гришин Ю.П., Ипатов В.П., Казаринов Ю.М. Радиотехнические системы. М.: Высшая школа, 1990. 496 с.

68. Майорова В.П., Игрицкий В.А. Особенности разработки модульных аппаратно-программных комплексов полунатурного моделирования систем управления и навигации малоразмерных космических аппаратов // Наука и образование: электронное научно-техническое издание, № 13, 2011. С. 16.

69. Ricardo A. Maronna D.R.M.V.J.Y. Robust Statistics: Theory and Methods. 2006. 436 c.

70. Орлов А.И. Теория принятия решений. M.: Экзамен, 2005. 656 с.

71. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.471 с.

72. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. М.: Физматлит, 2006. 816 с.

73. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь, 1976. 496 с.

74. Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Экзамен, 2004. 656 с.

75. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 648 с.

76. Huber P.J. Robust Statistics. 1984. 363 pp.

77. Hoagli D. C., Mosteller F., Tukey J.W. Understanding Robust and Exploratory Data Analysis. 1983: John Wiley & Sons. 433 pp.

78. Хуанг T.C. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. М.: Радио и евзяь, 1984. 224 с.

79. Осадчий И.С. Классификация аппаратных структур и сравнительный анализ быстродействующих медианных фильтров // Известия вузов. Электроника, № 1,2011. С. 57-63.

80. Переверзев A.JI. Аппаратная реализация одномерного медианного фильтра с модульной архитектурой // Известия вузов. Электроника, № 1, 2008. С. 68-73.

81. Кнут Д.Э. Искусство Программирования. Сортировка и Поиск. 2-е изд. Т. 3. М.: Вильяме, 2007. 824 с.

82. Rousseuw P.J., Croux С. Alternatives to the Median Absolute Deviation // Journal of the American Statistical Association, Vol. 88, No. 424, December 1993. pp. 1273-1283.

83. Непомнящий Г.А. Адаптивное обнаружение сигнала на фоне нестационарной помехи // Вестник ЮУрГУ, № 23, 2011. С. 120-123.

84. Осадчий И.С. Метод оценки параметров распределения гауссовского шума для задач обнаружения импульсного сигнала // Журнал Радиоэлектроники (электронный журнал), № 4, Апрель 2015. С. 1-27.

85. Дейвид Г. Порядковые статистики. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы., 1979. 336 с.

86. Лемешко Б.Ю., Чимитова Е.В. Построение оптимальных L-оценок параметров сдвига и масштаба распределений по выборочным квантилям // Сибирский журнал индустриальной математики, Т. IV, № 2, 2001. С. 18.

87. Крашенинников В.Р. Основы теории обработки изображений: Учебное пособие. Ульяновск. 2003. 150 с.

88. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для вузов. 6-е изд. М.: Высшая школа, 1999. 576 с.

89. Аванесов Г.А., Воронков С.В., Дунаев Б.С., Красиков В.А., Шамис В.А., Форш А.А. Имитаторы звездного неба для наземной отработки датчиков звездной ориентации // Современные проблемы определения ориентации и навигации космических аппаратов, 2008. С. 373-386.

90. Кузнецов В.И., Данилова Т.В. Автоматизированная система исследований методов и алгоритмов автономной навигации и ориентации космических аппаратов. Учебное пособие. Санкт-Петербург: ВКА имени А.Ф.

Можайского, 2006. 322 с.

91. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. 112 с.

92. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. 311 с.

93. Френке J1. Теория сигналов. М.: Сов. радио, 1974. 344 с.

94. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.

95. Пашков B.C., Красиков В.А., Перешивайлов Л.А. Анализ изображений звезд в оптико-электронных датчиках на ПЗС // Оптико-электронные приборы и системы, № 98, 1998.

96. Захаров А.И., Никифоров М.Г. Систематические и случайные ошибки определения положения фотоцентров звезд на матричных фотоприемниках // Механика, управление и информатика, № 2, 2011. С. 280-288.

97. Sandrine Т. Optimized centroid computing in a Shack-Hartmann sensor // SPIE, October 2004. pp. 50-59.

98. Fernando K.C. Hot pixel detection for star trackers. Toronto. 2012. 66 pp.

99. Akondi Vyas, Roopashree M.B., Prasad B.R. Performance of Centroiding Algorithms at Low Light Level Conditions in Adaptive Optics. Bangalore. 2009.

100. Аванесов Г.А., Кондратьева T.B., Никитин A.B. Исследование смещения энергетического центра изображений звезд относительно геометрического центра на ПЗС-матрице и коррекция методической ошибки // Современные проблемы определения ориентации и навигации космических аппаратов, 2008. С. 420-446.

101. Sandrine Т., Fusco Т., Tokovinin A., Nicolle М., Michau V., Rousset G. Comparison of centroid computation algorithms in a Shack-Hartmann sensor. 2006. 37 pp.

102.Madec P.Y., Roddier F. Adaptive optics in Astronomy // Cambridge University press, 1999. P. 131.

103. Васильев K.K., Глушков B.A., Дормидонтов A.B., Нестеренко А.Г. Теория электрической связи: учебное пособие. Ульяновск: УлГТУ. 2008. 452 с.

104. Пузиков Д.Ю. Повышение информативности приборов астроориентации на базе ПЗС матрицы видимого диапазона. Москва. 2002. 158 с.

105. Курманбек уулу Талантбек. Обнаружение и определение координат движущихся точечных объектов в последовательности изображений. Новосибирск. 2009. 110 с.

106. Матвеев В.В., Персее И.В. Измерение ФРТ объективов при недостаточном разрешении фотоприемника // Труды международного форума по проблемам науки, техники и образования, № 2, 1997.

107. Brendan M. Quine, Valéry Tarasyuk, Henok Mebrahtu, Richard Hornsey. Determining star-image location: A new sub-pixel interpolation technique to process image centroids // Elsevier, 2011. pp. 701-706.

108. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях Т.2. Москва: Мир, 1983. 256 с.

109. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. 2-е изд. М.: Физматгиз, 1962. 349 с.

110. Постнов К.А., Засов A.B. Курс общей астрофизики. М.: Физический факультет МГУ, 2005. 192 pp.

111. Краснопевцев Е.А. Математические методы физики. Новосибирск: НГТУ, 2008. 338 с.

112. Сивухин Д.В. Общий курс физики. T.IV. Оптика. М.: Наука, 2006. 752 с.

113. Бегунов В.П., Заказнов Н.П. Теория оптических систем. М.: Машиностроение, 1973. 488 с.

114. Родионов С.А. Основы оптики. Конспект лекций. Санкт-Петербург: СПб ГИТМО (ГУ), 2000. 167 с.

115.0садчий И.С. Метод субпиксельного измерения координат изображений звезд для приборов астроориентации космического базирования // Журнла радиожлектроники (электронный журнал), № 5, Май 2015. С. 1-25.

116. Graham L. Giller. A generalized error distribution. 2001. 7 pp.

117. Люк Ю. Специальные математические функции и их аппроксимации. М.: Мир, 1980. 610 с.

118. Геворкян П.С. Высшая математика. Основы математического анализа: учебник для вузов. М.: Физмалит, 2011. 240 с.

119. Оливер Ф. Введение в асимптотические методы и специальные функции. М.: Наука, 1978. 375 с.

120. Abramowitz М., Stegun I.A.. Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs and Mathematical Tables. New York. 1972.

121. Исаков B.H. Статистическая теория радиотехнических систем. Курс лекций. Москва. 2011.

122. Аванесов Г.А., Зиман Я.Л., Красиков В.А., Снеткова Н.И., Собчук В.Г., Форш А.А. Алгоритмы определения ориентации космического аппарата по бортовым астроизмерителям // Известник вузов. Приборостроение., Т. 46, № 4, 2003. С. 31-37.

123. Fisher R.A. A mathematical examination of the methods of determining the accuracy of an observation by the mean error and the mean square error. Monthly Not. Roy. Astron, 1920. 758 pp.

124. Hampel F.R., Ronchetti E.M., Rousseeuw P.J., Stahel W.A. Robust statistics. The approach based on influence functions. New York: Wiley, 1986. 502 pp.

125. Kirkpatrick S. et al. // Science, Vol. 22, 1983. P. 671.

126. Лемешко Б.Ю., Постовалов C.H. Об оценивании параметров распределений

по интервальным наблюдениям. Новосибирск. 1998.

127. Михайлов Г.А., Войтишек A.B. Численное статистическое моделирование: Методы Монте-Карло: учеб. Пособие. М.: Академия, 2009. 246 с.

128. Пашков B.C. Солнечный датчик на ПЗС-матрице без объектива // Современные проблемы определения ориентации и навигации космических аппаратов, 2008. С. 104-123.

129. Дроздова Т.Ю., Никитин A.B. Методика и результаты отработки программно-алгоритмического обеспечения оптических солнечных датчиков // Современные проблемы определения ориентации и навигации космических аппаратов, 2008. С. 409-420.

130. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. Москва: Высшая школа, 1989. 263 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ

ЗАО «НПО «ПЕПТОН»

12449И, Москва, k.imorpu, nporu 48Н6, д. 5, стр.20 Т.[phone]. ф.<499)710-8266, e-mail: officer leplon.ru

/Л

/ Генеральный директор ЗАО «ЩО ДДштон»

' к.ф.-м.н.. Казанцев О.Ю. .201^ г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы на соискание ученой степени канлилата технических наук Осадчего И.С.

Комиссия в составе председателя - генерального директора ЗАО «НПО «Лептой», к.ф.-м.н. Казанцева Олега Юрьевича и членов комиссии начальника отлела Астросистем. к.т.н. Пузикова Дениса Юрьевича, заместителя начальника отлела Астросистем, к.т.н. Сокола Александра Валентиновича, составила настоящий акт о том. что следующие результаты диссертационной работы Осадчего Ивана Сергеевича с рабочим названием «Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования» были применены в производстве:

1. проведенный системный анализ существующих методов обработки графической информации для астроприборов космического базирования позволил перестроить применяемые алгоритмические решения с целью повышения эффективности функционирования изготавливаемых приборов:

2. разработанный метод обнаружения и определения контуров изображений звезд позволил увеличить количество регистрируемых астроприборами ориентиров, что повысило точность измерения ориентации и стабильность работы.

3. разработанный метод измерения координат энергетических центров изображений звезд позволил повысить точность измерения ориентации.

Особое внимание в диссертационной работе отводилось возможности применения предлагаемых методов без конструктивной переработки уже созданных приборов. Полученные результаты были использованы в СЧ ОКР-ЗД «Астрол-12» (договор №80/3796-13 от 01.11.2013). в ходе выполнения работ по прибор} «Астрол-17-1» (Договор №ЗД/А-17-1/1-12 от 06.07.2012) и для модернизации комплекта приборов ЗД «Астрол-12М» (Договор №44(КА)/2009 от 13.10.2009) при непосредственном участии Осадчего И.С.

Председатель комиссии

Члены комиссии

Ж

J

к.ф.-м.н. Казанцев О.Ю. к.т.н.. Пузиков Д.Ю. к.т.н.. Сокол А.В.

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по научной работе и стратегическому развитию

д-р физ.-мат. наук ' Аушев Т. А-Х. » _2015 г.

АКТ

о внедрении в образовательный процесс результатов диссертационной работы Осадчего Ивана Сергеевича

Комиссия, в составе председателя заведующего кафедрой Систем, устройств и методов геокосмической физики (СУМГФ). д.ф.-м.н.. профессора Кондранина Т.В. и членов комиссии: к.ф.м-н.. доцента Алипова C.B., к.ф.м-н., доцента Вечерука Г.В.. генерального директора базового предприятия кафедры ЗАО «11ПО «Лептон», к.ф.м.-н. Казанцева О.Ю. в ходе рассмотрения диссертационной работы выпускника аспирантуры 2014 года кафедры СУМГФ Осадчего Ивана Сергеевича на тему «Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования» установила следующее.

Предложенные в работе алгоритмы и ме-iоды обработки графической информации, в частности метод предварительного обнаружения и определения контуров изображений звезд и метод измерения координат их энергетических центров, применялись в составе алгоритмической системы обработки данных, регистрируемой макетами разрабатываемых в ЗАО «НПО «Лептон» оптико-электронных астродатчиков. В этих работах принимают участие студенты кафедры СУМГФ, закрепленные для выполнения НИР в базовом предприятии кафедры СУМГФ ЗАО «НПО «Лептон». Разработанные в диссертации Осадчего И.С. математические модели, методы и алгоритмы использовались в период 2012 - 2015 гг. в научной работе и при подготовке магистерских диссертаций студентами кафедры СУМГФ. обучающихся по направлению 03.03.01 - «Прикладные математика и физика».

Председатель комиссии:

зав. кафедрой СУМГФ. д.ф.-м.н.. профессор

ондранин Т.В.

Члены комиссии:

доцент кафедры СУМГФ. к.ф.м-н. доцент кафедры СУМГФ к.ф.м-н. гендиректор ЗАО НПО «Лептон». к.ф.м.-н.

Корпорация «Тактическое ракетное вооружение»

ОКПО 0750173« ОГРН <0790120014*2 ИНН/КПП М1МП7М/50М30001

СП

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Осадчего И. С.

«Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования»

Комиссия, в составе председателя, начальника отделения, Сливко С.А., и членов комиссии: главного научного сотрудника отделения, к.т.н., Абезяева И.Н., начальника отдела, к.т.н., Майорова Е.П., начальника отдела, Поцеловкина А.И. рассмотрела материалы диссертационной работы Осадчего И.С. «Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования».

В результате рассмотрения работы комиссия установила, что в системе обработки данных прибора «Астрол-17-1», устанавливаемого на КА «Бауманец-2» и входящего в состав системы управления КА «Бауманец-2» (Технические условия Э72АЗ-2-7200-0 ТУ), использованы основанные на разработанных в работе методах обработки графической информации алгоритмы парирования негативного влияния космической радиации и перепада окружающей температуры на оптико-электронный блок прибора «Астрол-17-1». Их внедрение позволяет обеспечить работоспособность прибора «Астрол-17-1» при температуре на его посадочной поверхности до +50 °С без использования дополнительных мер по стабилизации температуры.

Члены комиссии: Главный научный сотрудник отделения, к.т.н.,

Председатель комиссии, начальник отделения

С.А Сливко

И.Н. Абезяев

Начальник отдела

Начальник отдела, к.т.н.