郭振鐸1，郭炳2

　　（1.中原工學(xué)院，河南 鄭州 450007；2.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所，河南 鄭州 450047）

     摘要：首先介紹了精跟瞄探測(cè)器的原理與組成，然后重點(diǎn)介紹了精跟瞄探測(cè)器的處理算法。最后對(duì)精跟瞄處理算法進(jìn)行了驗(yàn)證，證明采用這種算法處理跟瞄精度能夠達(dá)到空間光通信的要求。

　　關(guān)鍵詞：跟瞄精度； 精跟瞄探測(cè)器； 投影算法； 像元細(xì)分； 曲面擬合

0引言

　　空間衛(wèi)星激光通信的前提是衛(wèi)星激光鏈路的建立,星間鏈路的建立需要經(jīng)過捕獲、跟蹤、瞄準(zhǔn)(Acquisition , Tracking, Pointing, ATP) 來(lái)實(shí)現(xiàn)［1］。ATP系統(tǒng)的跟瞄部分由粗跟瞄探測(cè)器和精跟瞄探測(cè)器兩部分組成，粗跟瞄探測(cè)器負(fù)責(zé)提取出目標(biāo)的大概位置信息，并把該信息傳送給精跟瞄探測(cè)器進(jìn)行處理，由精跟瞄探測(cè)器完成對(duì)目標(biāo)信息的精確提取和準(zhǔn)確定位，因此整個(gè)空間光通信的跟瞄精度最終由精跟瞄探測(cè)器決定。

　　空間衛(wèi)星激光通信距離遙遠(yuǎn)，對(duì)跟瞄精度的要求極高，一般要達(dá)到幾十微弧度甚至幾個(gè)微弧度。要建立穩(wěn)定而有效的通信鏈路，必須設(shè)計(jì)一個(gè)高帶寬、高精度的精跟瞄探測(cè)器，這是空間光通信技術(shù)的關(guān)鍵所在［2］。

1精跟瞄探測(cè)原理與組成

　　1.1精跟瞄探測(cè)器的原理

　　粗跟瞄探測(cè)器提取目標(biāo)位置信息后傳輸給二維萬(wàn)向伺服轉(zhuǎn)臺(tái)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)伺服轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)，使精跟瞄攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)到激光信標(biāo)光位置。精跟瞄處理器進(jìn)行目標(biāo)信息的采集處理及目標(biāo)位置的精確定位，并將處理結(jié)果送操控臺(tái)進(jìn)行顯示和控制，把信標(biāo)光俯仰方位偏差送伺服轉(zhuǎn)臺(tái)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)二維萬(wàn)向伺服轉(zhuǎn)臺(tái)精確微調(diào)轉(zhuǎn)動(dòng)，使得精跟瞄攝像機(jī)能夠更進(jìn)一步對(duì)激光信標(biāo)光進(jìn)行精確瞄準(zhǔn)，通信光束進(jìn)一步準(zhǔn)直，從而建立穩(wěn)定而有效的通信鏈路，然后才能在其相互之間進(jìn)行激光通信。

　　1.2精跟瞄探測(cè)器的組成

　　精跟瞄探測(cè)器由精跟瞄攝像機(jī)和精跟瞄處理器兩部分組成，安裝在二維萬(wàn)向伺服轉(zhuǎn)臺(tái)上。

　　1.2.1精跟瞄攝像機(jī)

　　精跟瞄攝像機(jī)由光學(xué)系統(tǒng)、CCD攝像機(jī)及其控制電路三部分組成。光學(xué)系統(tǒng)用于防護(hù)激光對(duì)探測(cè)器的損傷，衰減過強(qiáng)的信標(biāo)光與背景光。由于精跟瞄探測(cè)器對(duì)靈敏度和跟蹤精度要求很高,從而對(duì)探測(cè)器的分辨率要求也很高。因此CCD攝像機(jī)采用camera link接口高幀頻高分辨率的數(shù)字?jǐn)z相機(jī)，它具有靈敏度高、信噪比高、譜段寬等優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)圖像的高速精確采集。攝像機(jī)控制電路部分用于控制光學(xué)系統(tǒng)濾光片與衰減片選擇、CCD攝像機(jī)焦距變化與圖像輸出等，為攝像機(jī)提供基本的時(shí)序與供電。

　　1.2.2精跟瞄處理器

　　精跟瞄處理系統(tǒng)以TI高性能C6000系列DSP芯片和Actel公司APA系列FPGA為核心，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的精確提取與準(zhǔn)確定位。

　　根據(jù)采集、處理、顯示三部分速度的不同，結(jié)合DSP和FPGA的軟硬件資源，F(xiàn)PGA完成數(shù)字圖像的采集、濾波等預(yù)處理功能后，再把信號(hào)導(dǎo)入到DSP片內(nèi)，提取出圖像中的目標(biāo)，計(jì)算出目標(biāo)精確的俯仰方位偏差，把采集處理后的圖像和目標(biāo)俯仰方位偏差等信息送至顯控臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示。把目標(biāo)俯仰方位偏差等信息分別送給伺服機(jī)構(gòu)和精跟瞄電視攝像機(jī)，實(shí)現(xiàn)與伺服平臺(tái)的通信以及對(duì)精跟瞄電視攝像機(jī)的各種控制，保證被跟蹤的目標(biāo)始終處于視場(chǎng)中心，并能夠?qū)崟r(shí)清晰地顯示出來(lái)。

　　精跟瞄探測(cè)器的硬件結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

2精跟瞄探測(cè)算法研究

　　目前提高跟瞄精度最有效的方法就是進(jìn)行像元細(xì)分。像元細(xì)分算法精度為0.1~0.5個(gè)像素，理想狀況可達(dá)0.05個(gè)像素甚至更小。國(guó)防科大諶廷政等人提出了九點(diǎn)四線曲面擬合的面陣CCD細(xì)分方法［3］。北京航空航天大學(xué)魏新國(guó)等人研究了質(zhì)心法星體細(xì)分定位算法［4］。華中光電所謝倫治等人對(duì)目標(biāo)像點(diǎn)亞像素定位的內(nèi)插細(xì)分算法進(jìn)行了研究［5］。中科院長(zhǎng)春光機(jī)所李玉峰等人采用二元線性插值質(zhì)心算法對(duì)星點(diǎn)圖像進(jìn)行處理，定位精度優(yōu)于0.05像元［6］。這些算法數(shù)據(jù)處理量大，很難滿足精跟瞄實(shí)時(shí)處理要求。

　　根據(jù)上述分析，結(jié)合精跟瞄探測(cè)器對(duì)跟瞄精度要求高、采樣頻率和處理的數(shù)據(jù)流量大的特點(diǎn)，提出精跟瞄整個(gè)算法分兩部分來(lái)實(shí)現(xiàn)：對(duì)目標(biāo)的跟蹤處理采用普通的灰度直方圖投影算法，該算法處理速度快，實(shí)時(shí)性好，在FPGA中用硬件實(shí)現(xiàn)。對(duì)目標(biāo)的精確跟瞄采用九點(diǎn)四線曲面擬合亞像元細(xì)分算法，該算法可提高原始圖像目標(biāo)定位精度，降低圖像灰度的離散度，使得細(xì)分后的圖像更接近于原始圖像，能滿足高跟瞄精度的要求，處理工作主要在DSP內(nèi)部完成。

　　2.1灰度直方圖投影算法

　　灰度直方圖投影算法是將圖像灰度分布特征作為目標(biāo)估計(jì)的基本元素,以圖像行和列為單位對(duì)圖像進(jìn)行灰度累加,灰度累加數(shù)據(jù)作為特征進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,一般只能檢測(cè)像元級(jí)的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)量。

　　灰度直方圖投影算法首先將采集的二維圖像信息進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì)，根據(jù)激光信標(biāo)光的亮度特征計(jì)算出圖像分割的合理閾值，防止圖像信息被錯(cuò)誤分割，根據(jù)直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果建立判別規(guī)則，進(jìn)行二值化處理，把采集的整幅圖像分割成0和1，分別代表背景和目標(biāo)信息。

　　圖像分割完成后就開始進(jìn)行灰度投影處理。假設(shè)處理的一幅圖像大小為M×N?；叶韧队疤幚砭褪菍×N的整幅圖像的二維灰度信息F(i,j)映射成兩個(gè)獨(dú)立的一維投影序列。具體公式如下：

　　式中i=1,2,3,…M，j=1,2,3,…N，X(i)、Y (j) 分別表示圖像F(i,j)第i行和第j列的灰度投影值。

　　根據(jù)上述公式可計(jì)算激光信標(biāo)光的X、Y中心，即目標(biāo)的中心位置信息。采用同樣的投影處理算法，可得到目標(biāo)的X、Y方向投影長(zhǎng)度，即目標(biāo)的水平垂直長(zhǎng)度。根據(jù)上述處理結(jié)果，可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。

　　2.2像元細(xì)分算法

　　每個(gè)細(xì)分亞像元的灰度值主要由水平、垂直和兩個(gè)對(duì)角線四個(gè)方向的灰度變化趨勢(shì)綜合決定。利用每個(gè)方向上已知的三個(gè)以上像元灰度值，可擬合出四條曲線，根據(jù)這四條擬合曲線在細(xì)分亞像元對(duì)應(yīng)位置上的細(xì)分插值，可求出一個(gè)能比較真實(shí)反映當(dāng)前點(diǎn)圖像變化情況的灰度值。具體計(jì)算方法如下。

　　二細(xì)分后，一個(gè)像元被細(xì)分成四個(gè)亞像元，設(shè)對(duì)應(yīng)的灰度值函數(shù)為：Δ(Δ1,Δ2,Δ3,Δ4)。四個(gè)方向擬合曲線上的三個(gè)細(xì)分插值點(diǎn)位置坐標(biāo)相同，令四條曲線在三個(gè)細(xì)分插值點(diǎn)上的插值灰度分別為G1(g1,g2,g3,g4)，G2(g′1,g′2,g′3,g′4)和G3(g″1,g″2,g″3,g″4)則：

　　式中的x1為細(xì)分插值點(diǎn)的坐標(biāo)值。同樣可求出G2(g′1,g′2,g′3,g′4)和G3(g″1,g″2,g″3,g″4)。將四條灰度擬合曲線在細(xì)分亞像元處的灰度插值加權(quán)求和，得到細(xì)分亞像元的灰度值Δ(Δ1,Δ2,Δ3,Δ4)。

　　展開后細(xì)分的灰度值如下：

　　△1=q2(a20+a21x1+a22x12)+q3(a30+a31x1+a32x12)+q4(a40+a41x1+a42x21)+q1(a10+a11x2+a12x22)

　　△2=q4(a40+a41x1+a42x21)+q3(a30+a31x2+a32x22)+q1(a10+a11x3+a12x23)+q2(a20+a21x3+a22x32)

　　△3=q1(a10+a11x1+a12x21)+q2(a20+a21x1+a22x12)+q3(a30+a31x2+a32x22)+q4(a40+a41x3+a42x23)

　　△4=q1(a10+a11x2+a12x22)+q2(a20+a21x3+a22x23)+q3(a30+a31x3+a32x23)+q4(a40+a41x3+a42x23)

　　其中，q1、q2、q3和q4分別為曲線1、2、3、4在細(xì)分像元處的灰度加權(quán)值。利用以上公式即可對(duì)面陣CCD圖像進(jìn)行二細(xì)分插值。同理可推導(dǎo)四細(xì)分插值和八細(xì)分插值公式。該方法編程容易，計(jì)算簡(jiǎn)便，圖像處理速度快，可用于準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理，且提高了目標(biāo)圖像的定位精度。九點(diǎn)四線曲面擬合面陣CCD細(xì)分新方法不僅使細(xì)分后的圖像與原圖像保持了很高的相關(guān)度，且保持了原圖像的邊緣效果，極大地降低了細(xì)分模糊效應(yīng)。

　　但上述方法細(xì)分處理后的圖像會(huì)出現(xiàn)過飽和，需歸一化處理，并需對(duì)處理后的像元灰度值上下限進(jìn)行限制，上限為255，下限為0。歸一化處理后的最終細(xì)分灰度值如下：

　　△1=［q2(a20+a21x1+a22x21)+q3(a30+a31x1+a32x21)+q4(a40+a41x1+a42x21)+q1(a10+a11x2+a12x22)］/(1+x+x2)0.5

　　△2=［q4(a40+a41x1+a42x21)+q3(a30+a31x2+a32x22)+q1(a10+a11x3+a12x23)+q2(a20+a21x3+a22x23)］/(1+x+x2)0.5

　　△3=［q1(a10+a11x1+a12x21)+q2(a20+a21x1+a22x21)+q3(a30+a31x2+a32x22)+q4(a40+a41x3+a42x23)］/(1+x+x2)0.5

　　△4=［q1(a10+a11x2+a12x22)+q2(a20+a21x3+a22x23)+q3(a30+a31x3+a32x23)+q4(a40+a41x3+a42x23)］/(1+x+x2)0.5

　　上述處理計(jì)算量大，對(duì)整幅圖像細(xì)分處理時(shí)間不夠，因此需選擇合適的處理區(qū)域。區(qū)域過小則信號(hào)能量溢出,產(chǎn)生截?cái)嗾`差；區(qū)域過大則噪聲急劇增加。二者均使信噪比降低,質(zhì)心定位精度下降。根據(jù)光斑的大小不同，一般選擇3×3、4×4或5×5的區(qū)域。

　　本文以灰度直方圖投影提取目標(biāo)為基礎(chǔ)，以目標(biāo)質(zhì)心為中心，取4×4的區(qū)域進(jìn)行像元細(xì)分插值運(yùn)算。處理后光斑內(nèi)像元節(jié)點(diǎn)數(shù)增加,避免了因圖像飽和造成的光強(qiáng)量化錯(cuò)誤。

　　圖像細(xì)分是放大的過程。二細(xì)分后一個(gè)像元變成四個(gè)亞像元，灰度值對(duì)應(yīng)四個(gè)。二細(xì)分的亞像元是一個(gè)四倍放大的圖像，水平放大2倍，垂直放大2倍。跟蹤精度要達(dá)到更精細(xì)，需進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分，把二細(xì)分的每個(gè)亞像元再細(xì)分成四個(gè)更精準(zhǔn)的亞像元。即一個(gè)像元經(jīng)過二細(xì)分處理變成16個(gè)亞像元。水平方向放大4倍，垂直方向放大4倍。4×4個(gè)像元經(jīng)過二次二細(xì)分處理變成256個(gè)亞像元。這樣處理可更精準(zhǔn)有效地對(duì)準(zhǔn)空間激光信標(biāo)光，最大限度地提高跟瞄精度，且經(jīng)過細(xì)分處理，圖像邊緣過渡平緩，大大減弱了馬賽克現(xiàn)象，使得細(xì)分后的圖像能夠最大限度地接近原始圖像。

3算法驗(yàn)證

　　根據(jù)上面的算法研究，采集一幅圖像進(jìn)行算法分析處理，處理結(jié)果如圖2所示。

　　像元細(xì)分處理后突出了圖像細(xì)節(jié)。說明曲面擬合細(xì)分能夠提高圖像的清晰度。同時(shí)跟蹤處理的精度也大幅提高。

4結(jié)論

　　通過上述設(shè)計(jì)分析、算法研究和仿真試驗(yàn)說明，采用灰度直方圖投影算法與九點(diǎn)四線曲面擬合像元細(xì)分算法相結(jié)合的方法，通過選擇適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)區(qū)域，能夠把精跟瞄探測(cè)器對(duì)激光信標(biāo)光的跟瞄精度提高到幾個(gè)微弧度，能夠達(dá)到空間光通信對(duì)跟瞄精度的要求。該方法定位精度高，抗干擾能力強(qiáng)，與傳統(tǒng)的灰度加權(quán)質(zhì)心的方法相比更能提高細(xì)分效果，與曲面擬合算法相比占用資源少，處理簡(jiǎn)單實(shí)用。

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