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- 研究人員提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四象限模擬太陽(yáng)傳感器校準(zhǔn)
- 來(lái)源：北京理工大學(xué)出版社 發(fā)表于 2023/6/1
太陽(yáng)傳感器的校準(zhǔn)和測(cè)試平臺(tái)。來(lái)源：空間：科學(xué)和技術(shù)
航天器可以通過(guò)將姿態(tài)傳感器的外部測(cè)量值與參考信息進(jìn)行比較來(lái)估計(jì)姿態(tài)狀態(tài)�？紤]到衛(wèi)星體積和有效載荷的限制，立方體衛(wèi)星傾向于使用具有功耗極低、體積小、復(fù)雜度低、成本低、可靠性高的四象限模擬太陽(yáng)能傳感器作為姿態(tài)傳感器。校準(zhǔn)程序和補(bǔ)償模型可以顯著提高傳感器的性能。
然而，影響四象限太陽(yáng)傳感器標(biāo)定的各種誤差源導(dǎo)致了補(bǔ)償模型建立過(guò)程的復(fù)雜。近年來(lái)在航空航天領(lǐng)域廣泛使用的深度學(xué)習(xí)能夠在有界閉集上近似任何連續(xù)函數(shù)，為解決傳統(tǒng)問(wèn)題提供了新的思路。
在最近發(fā)表在《太空：科學(xué)與技術(shù)》上的一篇研究論文中，來(lái)自西北工業(yè)大學(xué)、德國(guó)航空航天中心和大連理工大學(xué)的作者共同提出了一種通過(guò)深度學(xué)習(xí)校準(zhǔn)太陽(yáng)傳感器的方法，該方法不僅能夠整合各種誤差的影響，而且避免了對(duì)每個(gè)錯(cuò)誤進(jìn)行分析和建模的需要。
作者首先解釋了基于三次表面擬合的太陽(yáng)傳感器的標(biāo)定過(guò)程。太陽(yáng)傳感器的校準(zhǔn)和測(cè)試平臺(tái)包括太陽(yáng)能模擬光源、高精度2軸轉(zhuǎn)盤(pán)和伺服控制器。太陽(yáng)傳感器的輸出是入射λ和方位角υ，其理論值從轉(zhuǎn)盤(pán)的角度獲得，實(shí)際值由太陽(yáng)傳感器測(cè)量。理論值和實(shí)際值之間存在很大的誤差，最高可達(dá)3°。
通過(guò)將理論值和實(shí)際值代入三階曲面擬合公式，得到三次曲面擬合模型。模擬太陽(yáng)傳感器的輸出值通過(guò)三次曲面擬合模型進(jìn)行校正，有效減小誤差。但是，在太陽(yáng)傳感器的FOV（視場(chǎng)）邊緣附近存在較大的誤差。
然后，作者介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，該模型近似于實(shí)際誤差模型并用于糾錯(cuò)。在模擬太陽(yáng)傳感器的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)中，選擇深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差模型，其中選擇ReLU（線(xiàn)性整流函數(shù)）作為激活函數(shù)，選擇全連接作為2個(gè)相鄰層之間的連接模式，均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)梯度下降算法和反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。
最后，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提算法的有效性。在模擬太陽(yáng)傳感器的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)中，網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練分為兩個(gè)階段：數(shù)據(jù)集在初始訓(xùn)練階段由三次曲面擬合模型生成，深度網(wǎng)絡(luò)模型在最后訓(xùn)練階段采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)通過(guò)最大-最小方法歸一化為 0 到 1 之間的量級(jí)。初始階段網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)后，網(wǎng)絡(luò)模型輸出與三次曲面擬合模型估計(jì)值的誤差集中在0.02°以?xún)?nèi)，說(shuō)明此時(shí)的深度網(wǎng)絡(luò)模型可以更好地映射三次曲面擬合模型。
在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最后訓(xùn)練階段，入射角的標(biāo)定誤差可以達(dá)到0.1°（1σ）和0.25°（3σ），大大提高了三次曲面擬合模型的標(biāo)定效果。這些結(jié)果表明，該方法能夠有效消除確定性誤差，包括點(diǎn)畸變和裝配誤差。
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