動的条件下において、撮像平面上の星斑のぼかし効果は重心抽出精度を低下させ、姿勢推定に影響を与えます。星センサーの動的性能を向上させるために、異種ぼかし核に基づく乗法拡張カルマンフィルタ（MEKF）補助非盲星画像復元アルゴリズムを提案します。本アルゴリズムは3つのステップを含みます。まず、MEKFを用いて姿勢とジャイロドリフトを推定し、星センサーの測定誤差およびジャイロドリフトを除去します。次に、MEKFが予測した姿勢を初期条件として利用し、後続アルゴリズムの実行を加速します。最後に、ジャイロ補助異種ぼかし核推定アルゴリズムを提案し、不均一かつ非線形の動きぼかしを伴う星画像を復元します。既存の動的星像デブラーアルゴリズムが主に画像内容に注目するのに対し、本手法は動きぼかしの原因に着目し、MEKFと異種ぼかし核技術を融合しています。これによりノイズに対するロバスト性が大幅に向上し、復元精度が高まります。シミュレーション結果は、本手法が既存技術を大幅に上回り、重心抽出精度を最大59.64％向上させ、各軸の指向精度を78.94％以上改善することを示しています。

異種ぼかし核推定;動的環境;局所画像復元;乗法拡張カルマンフィルタ;ジャイロドリフト