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公开(公告)号：CN105444778B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510763374.3
申请日：2015-11-10
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01C25/00
Abstract: 一种基于成像几何反演的星敏感器在轨定姿误差获取方法，步骤为：(1)在卫星平台上搭载星敏感器和光学相机；(2)选取标志性的人工或者自然地物作为地面控制点；(3)利用光学相机对地面控制点成像，获得包含有地面控制点像点的全色波段影像；(4)获取全色波段影像上地面控制点的像点在地球固定地面参考坐标系下的摄影光线；(5)根据摄影光线以及光学相机的安置矩阵，获取卫星平台的姿态矩阵MA；(6)利用星敏感器直接测量的卫星平台姿态四元数以及星敏感器的安置矩阵，计算得到卫星平台的姿态矩阵MB；(7)根据关系式MA＝MMB计算得到星敏感器的在轨定姿误差。本发明方法操作简便，获取的误差精度较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111414819B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010162640.8
申请日：2020-03-10
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06V20/13 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N20/00
Abstract: 本发明基于非平衡数据分类框架的火点智能检测和分类方法，具体包括以下步骤：1)选用LandSat 8卫星火点数据进行检测，提取火点图像波段数据，计算特征向量；2)感知机组合学习，主要训练正例优先感知器模型，完成反例排除，以此解决数据不平衡问题；3)提取特征向量，采用火点图像波段数据进行线性判别分析变换，提取特征向量；4)训练精确分类模型，训练加权支持向量机模型，对步骤4中的特征向量进行精确分类；5)对火点初步检测，用训练得到的模型判别待检测样本；6)火点的最终检测，经过步骤3、步骤4的分类之后，得到最终检测到的火点。
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公开(公告)号：CN111400885B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010163440.4
申请日：2020-03-10
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06F30/20
Abstract: 基于分段线性拟合的遥感影像多目标快速预测建模方法，具体步骤为：1)建立直线拟合模型，采用最远距离点划分的方法实现分段线性拟合算法，建立直线拟合模型；2)计算所有分段节点序列，遍历所有输入变量和输出变量，得到节点序列；3)计算最小误差分段节点序列参数，计算每一维输入变量对应输出变量的最小误差分段节点序列；4)计算线性模型系数，并将其存储为线性模型系数矩阵；5)对预测样本自变量分段，根据分段节点序列将预测输入变量转换成分段后的预测输入变量；6)计算样本预测值，通过分段后的预测输入变量和线性模型系数计算输入变量的预测值。
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公开(公告)号：CN111400885A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010163440.4
申请日：2020-03-10
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06F30/20
Abstract: 基于分段线性拟合的遥感影像多目标快速预测建模方法，具体步骤为：1)建立直线拟合模型，采用最远距离点划分的方法实现分段线性拟合算法，建立直线拟合模型；2)计算所有分段节点序列，遍历所有输入变量和输出变量，得到节点序列；3)计算最小误差分段节点序列参数，计算每一维输入变量对应输出变量的最小误差分段节点序列；4)计算线性模型系数，并将其存储为线性模型系数矩阵；5)对预测样本自变量分段，根据分段节点序列将预测输入变量转换成分段后的预测输入变量；6)计算样本预测值，通过分段后的预测输入变量和线性模型系数计算输入变量的预测值。
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公开(公告)号：CN105444778A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510763374.3
申请日：2015-11-10
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/00
Abstract: 一种基于成像几何反演的星敏感器在轨定姿误差获取方法，步骤为：(1)在卫星平台上搭载星敏感器和光学相机；(2)选取标志性的人工或者自然地物作为地面控制点；(3)利用光学相机对地面控制点成像，获得包含有地面控制点像点的全色波段影像；(4)获取全色波段影像上地面控制点的像点在地球固定地面参考坐标系下的摄影光线；(5)根据摄影光线以及光学相机的安置矩阵，获取卫星平台的姿态矩阵MA；(6)利用星敏感器直接测量的卫星平台姿态四元数以及星敏感器的安置矩阵，计算得到卫星平台的姿态矩阵MB；(7)根据关系式MA＝MMB计算得到星敏感器的在轨定姿误差。本发明方法操作简便，获取的误差精度较高。
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公开(公告)号：CN111414819A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010162640.8
申请日：2020-03-10
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明基于非平衡数据分类框架的火点智能检测和分类方法，具体包括以下步骤：1)选用LandSat 8卫星火点数据进行检测，提取火点图像波段数据，计算特征向量；2)感知机组合学习，主要训练正例优先感知器模型，完成反例排除，以此解决数据不平衡问题；3)提取特征向量，采用火点图像波段数据进行线性判别分析变换，提取特征向量；4)训练精确分类模型，训练加权支持向量机模型，对步骤4中的特征向量进行精确分类；5)对火点初步检测，用训练得到的模型判别待检测样本；6)火点的最终检测，经过步骤3、步骤4的分类之后，得到最终检测到的火点。
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