In the work reported in this paper, a lost-in-space star-pattern-identification algorithm for agile spacecraft was studied. Generally, the operation of a star tracker is known to exhibit serious degradation or even failure during fast attitude maneuvers. While tracking methods are widely used solutions to handle the dynamic conditions, they require prior information about the initial orientation. Therefore, the tracking methods may not be adequate for autonomy of attitude and control systems. In this paper a novel autonomous identification method for dynamic conditions is proposed. Additional constraints are taken into account that can significantly decrease the number of stars imaged and the centroid accuracy. A strategy combining two existing classes for star pattern identification is proposed. The new approach is intended to provide a unique way to determine the identity of stars that promises robustness against noise and rapid identification. Moreover, representative algorithms implemented in actual space applications were utilized as counterparts to analyze the performance of the proposed method in various scenarios. Numerical simulations show that the proposed method is not only highly robust against positional noise and false stars, but also guarantees fast run-time, which is appropriate for high-speed applications.
본 논문에서는 고기동 위성에서 사전 정보가 없는 경우의 별 패턴 인식 알고리즘에 대하여 연구하였다. 일반적으로 별 추적기의 동작은 빠른 자세 기동 하에서 그 성능이 저하되거나 불가능하다고 알려져 있다. 추적 방식은 이러한 동적 조건을 대처하기 위한 해결책이 될 수 있지만, 초기 지향점에 대한 사전 정보가 필요하다. 따라서 추적 방식은 자세 및 제어 시스템의 독립성을 유지하는데 적절하지 않다. 본 연구에서는 동적 조건 하에서 독립적으로 별을 인식하는 새로운 방법에 대하여 제시한다. 이미지에 들어오는 별의 수의 감소 및 중심찾기 정확도 감소 등의 추가적인 제약 조건이 고려되었으며, 기존의 별 패턴 인식의 두 가지 범주를 결합하는 전략을 제시하였다. 새로운 접근 방식은 강건하면서도 신속하게 별의 정체성을 결정할 수 있는 특별한 방식을 제공하고자 하였다. 또한 제안된 방식의 성능을 분석하기 위하여, 실제 우주에서 활용되었던 대표적인 알고리즘과 여러 가지 시나리오에서 비교를 수행하였다. 수치적 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘이 위치 오차 및 가짜 별에 대해서도 높은 신뢰성을 가질 뿐만 아니라 고속 어플리케이션에 적합한 빠른 수행 시간을 보장하고 있음을 확인하였다.
