星敏感器瞬态效应仿真及抗干扰算法*

周建涛，张春明

(北京控制工程研究所，北京 100190)

星敏感器瞬态效应仿真及抗干扰算法*

周建涛，张春明

(北京控制工程研究所，北京 100190)

分析星敏感器在南大西洋异常区(south atlantic anomaly,SAA)工作异常的机理，建立空间粒子干扰仿真模型；并在此基础上，提出星点甄别和帧间比对两种抗空间粒子干扰算法.仿真结果表明，SAA环境下采用改进后的算法，星敏感器在捕获和跟踪模式下其识别成功率高、耗时少，空间辐射环境适用性较强.

星敏感器；空间辐射环境；瞬态效应

0 引 言

地球磁场在南大西洋上空存在分布异常的情况[1],已有的大量国内外资料显示，星敏感器在经过SAA区时常发生定姿失效现象.分析认为，在该区域海拔高于200 km的空间区域存在太阳风引起的高能带电粒子，造成星敏感器成像器件发生瞬态效应，产生大量伪星点，对星敏感器正常工作带来严重干扰[2-5].针对这一问题，国外通常在图像处理算法上来提高星敏感器算法的抗辐射性能，而目前国内对这一问题的研究相对较少.

基于此背景，本文通过建立空间辐射粒子对星敏感器图像的瞬态效应仿真模型，分析了空间辐射对星敏感器的成像影响，在此基础上结合星敏感器的星图识别算法提出了相应的抗辐射干扰算法.仿真结果显示，改进后的算法可以较大增强星敏感器的抗空间粒子干扰能力.

1 瞬态效应仿真

由空间辐射环境可知，SAA区带电粒子主要由高能质子构成，本文的仿真主要针对高能质子.质子入射至成像器件感光层时，与其运动路径上的靶物质的电子发生库仑相互作用，使其中一部分电子脱离原子束缚成为自由电子.这种情况下，此部分辐射产生的载流子(自由电子)被当作有用信号读出，表现为瞬态效应，即对下一个周期的信号读出没有影响.本文将从高能质子与探测器的相互作用模型以及成像器件的电荷收集模型出发来完成瞬态效应仿真建模.

1.1高能质子与探测器的相互作用模型

目前，基于可见光波段的星敏感器均使用硅基底的探测器件.高能质子与探测器的相互作用模型可用质子在硅中产生电荷量描述，即传能线密度(linear energy transfer, LET)来描述.该定义为单位径迹上的能量损失，用-dE/dx表示.根据量子理论，重带电粒子在靶物质中的传能线密度由Bethe-Bloch公式近似描述[6]

(1)

根据相对论性运动学可知

1/(1-β2)=γ2=(Etol/Mc2)2=
((Mc2+E)/Mc2)2

(2)

式中c为光速，令式(2)为ψ.对于常温下的硅而言，产生一个电子空穴对所需的能量约为3.65 eV，所以单位长度质子所电离产生的电子数为nLCT=nLET/3.65.约定粒子的能量单位为MeV，长度单位为μm，代入各已知参数，得到质子在单位长度上能量转移产生的自由电子空穴对数nLCT(EHP/μm)

(3)

1.2成像器件电荷收集模型

当前星敏感器所用的成像器件主要有电荷耦合器件(charge-coupled devices, CCD)和有源像素成像器件(active pixel sensor, APS)等.从本质上讲，两者都是利用光电效应的半导体集成器件，只是收集和读出光生电荷的方式不同.每个像元的工作机理可用层状结构(耗尽层+扩散层)来描述.以当前星敏感器常用的面阵型CCD为例，其典型结构如图1所示.

对高能粒子而言，其径迹可认为是一直线，一个质子射入成像敏感器中的情况可用图2来表示.图2显示，入射粒子在相关像素下的径迹与其入射角、方位角以及入射点的位置有关.

已知高能质子的有效轨迹长度，结合式(3)，即能计算出此像素下产生的电量.在此基础上，已知有效区域的收集情况，就可得到此像素信号的大小.从图2可知，敏感器像素下的电荷收集情况，主要分两层考虑[6]：

敏感层：敏感层含多个耗尽层，每各耗尽层所占的区域不同，一般它们都不大于像元的大小.在耗尽层区域存在强电场，在耗尽层中产生的自由电子都被收集到相应的像素中，即在耗尽层中的有效区域内认为载流子的收集效率为100%.某像素下的电量收集情况可用公式Q=nLCT·Ldrift来计算，其中Ldrift为此像素下粒子径迹在耗尽层区域的长度.

自由层：在自由层中电场很小或外加电场为零，在其中产生的电荷作扩散运动，只有那些扩散到耗尽层的电荷才可被收集到相应的像素中.电荷在自由层中的收集情况，可采用Kikapatrick提出的一个分析模型来计算[6].点源Qps(x,y)在(x,y)产生的电荷在耗尽层与扩散层界面处单位面积的贡献可用如下公式来描述：

(4)

式中，n0即为nLCT，(x,y)、(x′,y′,z′)都是以入射粒子径迹在界面的交点为原点，(x,y)为欲求的界面的坐标，(x′,y′,z′)为点源的坐标.质子的径迹对某一点的贡献表示为

(5)

若已知入射角θ，方位角Φ，则

x′=lsinθcosΦ,y′=lsinθsinΦ,z′=lcosθ.

其中l为入射粒子的经迹长度，L为粒子径迹在扩散层中的总长度，在仿真中取粒子径迹在扩散层中的长度与射程的最小值.当粒子能量较大时，粒子的射程在数百微米，一般远大于其径迹长度.

式(5)经变换积分后可化为

(6)

式中，a=x2+y2,b=-2(xcosΦ+ysinΦ)sinθ,k=4a-b.

为了避免在入射点产生电荷的单一性，引入随机小量ε，则有

(7)

对某个像素下电量的收集情况，可以用在这个像素下的积分来表示：

(8)

其中(n,m)为像素矩阵中的坐标.式(8)一般采用亚像元的能量积分来求解[7].

2 SAA区星敏感器成像仿真

基于以上针对单个高能质子的瞬态效应分析，已知星敏感器工作的空间辐射环境，则可以仿真星敏感器中高能辐射粒子的在轨成像情况.影响空间辐射成像情况的一些重要参数见下表1所示.

入射质子角度抽样：考虑空间辐射和星敏感器屏蔽情况，光电感光器件上质子的入射角可认为是各向同性分布，入射角可以由以下过程抽样得出：θ=0.5arccos(1-2ξ)，其中ξ为在区间[0,1]均匀分布的随机数.

质子的方位角抽样：φ=2πε，其中ε为在区间[0,1]均匀分布的随机数.

入射质子数抽样：由空间辐射特性可知在积分时间内到达器件的带电粒子可以看成是一个泊松过程.面阵器件的面积为A，单位时间单位面积的粒子平均积分通量为Φ，则质子到达面阵器件为一事件可以就是参数为λ=1/AΦ的泊松过程.又由泊松过程的特性，可以知道入射粒子到达器件的时间满足指数分布，粒子数可以由如下过程抽样得出：

(2)

表1 SAA区空间辐射相关参数Tab.1 The space radiation related parameters against SAA zone

在SAA区积分时间内面阵的上的平均粒子数约为AΦTint=645个，因积分与时间与粒子平均间隔时间相差较大，由大数定律可知积分时间内到达探测器件上的粒子数趋向其期望值.故对公式产生的数据可进行限定，以SAA区为例，若抽样产生的粒子数不在区间[300,1 000]内则令其为期望值645.

根据以上过程，则SAA区星敏感器理想成像情况仿真分别如图3～4所示.

3 抗辐射干扰算法及其应用

在分析星点成像特点和瞬态效应成像特点的基础上，我们可以根据星点成像与瞬态效应成像特点来设计星点甄别算法和帧间比对算法.

星点成像近似高斯分布，其幅值由恒星星等确定，有一定的区间范围；同时真星点在星图中的位置有一定的规律.而瞬态效应的成像非高斯分布，出现的位置随机.根据星点成像和瞬态效应的相异性，可采用星点甄别算法来去除瞬态效应，根据瞬态效应在星图中出现位置的随机性，可以采用帧间比对算法.

3.1星点甄别算法

幅度准则：目标过亮或过暗不是真星点[5].取导航星星等0～6，且知0等星的产生的光电子数为2.2×106，高斯弥散半径为0.6像素.则待定目标总能量不在[4×103,2.5×106]区间内为伪星点；目标像素峰值大于8×105也不是真星点.

尺度准则：目标分布过大过小或过长不是真星点[5].对入射角较小的入粒子，其瞬态效应成像为一较长线段，而星点成像满足高斯分布近似圆形，且绝大部分能量集中在中心几个像素中.由星点成像特点，则可以得出成像过长或成像分布过广的不是真星点.星点目标长宽分布较大的也不是真星点.

梯度准则：真星点像素的灰度值近似高斯分布，中心像素灰度值最大且相邻像素的能量值相差在一定范围内.考虑峰值像素周围4个像素的情况，取梯度为峰值像素与周围各像素的比值，经计算此梯度值最大为35，大于此值的目标不是真星点.

3.2帧间比对算法

一般情况下，采用星点甄别算法可以有效的去除瞬态效应产生的大目标和孤立噪声点，但对瞬态效应与真星点较为相似时的情况，此时宜采用多帧策略.在航天器姿态稳定的情况下，相邻两帧星图的对应的星点有一定的关联关系，其位置变化不大且能量近似相等.而瞬态效应产生的目标的位置和能量却表现出随机性.

对三轴稳定航天器来说，稳定状态下星点在积分时间内运动距离较小，一般不超过10个像素，若当前帧星图某目标与前帧星图中某个目标的距离小于10个像素，则这两个目标可能是对应的，如果这两个目标的能量大小还相当的话，就认为这个星点目标是可信的[4-5].

在跟踪模式下，星敏感器的先验姿态信息已知，可只在跟踪窗口内进行星点甄别和帧间比对.同时增加对异常姿态的滤波处理.若当前姿态计算值与前一时刻时相差较大，则剔出当前姿态信息保持前一时刻的姿态信息.

3.3结果分析

以当前国内使用的不加抗辐射干扰措施的识别算法为参考算法，以本文的算法为改进算法，两者的比较如表2所示.表2显示，在无伪星点时，改进前后的算法对星敏感器的识别速度和成功率影响不大，但在加入高能粒子辐射后，改进后的算法可大大提高其抗空间粒子干扰能力.

表2 星图识别结果比较Tab.2 The comparison of stars recognition results

在跟踪模式下，加入高能粒子辐射后，其三轴姿态误差受到很大干扰，且会在较短的时间发生跟踪丢失，结果如图5所示.而采用抗辐射干扰算法改进后，结果如图6所示.两图对比显示，加入抗辐射干扰算法后，星敏感器的姿态数据无冲击和数据无效现象，该结论与文献[8]保持一致.

4 结 论

本文针对SAA区空间高能粒子对星敏感器干扰现象进行了仿真建模.在分析星点和粒子干扰成像特点的基础上，提出星点甄别和帧间比对抗辐射算法 .仿真结果表明，在捕获和跟踪模式下，采用这两种算法的识别成功率高、耗时少，可有效提高星敏感器抗空间高能粒子瞬态干扰能力.

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SimulationofTransientEffectonStarTrackerandAnti-JammingAlgorithms

ZHOU Jiantao, ZHANG Chunming

(BeijingInstituteofControlEngineering,Beijing100190,China)

In this paper, an analysis of abnormal work mechanism for star trackers while passing through the south atlantic anomaly (SAA) space zone is put forward. And, based on the correlated simulating model, two algorithms of resisting high-energy particle radiation interference are both proposed, namely, real stars detection and alignment between frames. The simulation shows that for star trackers with improved algorithms, the computational cost time and the successful identification rate are greatly higher than those with normal algorithms in capture mode and in track mode, being competent with relatively severe space radiation environment.

star tracker; space radiation environment; transient effect

TP391.4

：A

： 1674-1579(2017)04-0025-06

10.3969/j.issn.1674-1579.2017.04.004

*国家重点研发计划资助项目(2016YFB0501300，2016YFB0501301).

2017-05-10

周建涛(1983—)，男，高级工程师，研究方向为空间光学敏感器；张春明(1984—)，男， 工程师，研究方向为图像导航算法和星敏感器算法.