동적 조건에서, 영상 평면상의 별점 희미화 효과는 질량 중심 추출 정확도를 저하시켜 자세 추정에 영향을 미칩니다. 별 센서의 동적 성능 향상을 위해 이종 희미 핵을 기반으로 한 승법 확장 칼만 필터(MEKF) 보조 비블라인드 성좌 영상 복원 알고리즘이 제안됩니다. 이 알고리즘은 3단계로 구성됩니다: 첫째, MEKF를 이용해 자세와 자이로 드리프트를 추정하여 별 센서 측정 오류와 자이로 드리프트를 제거합니다. 둘째, MEKF가 예측한 자세를 초기 조건으로 사용하여 이후 알고리즘의 실행을 가속화합니다. 마지막으로, 자이로 보조 이종 희미 핵 추정 알고리즘을 제안하여 불균일하고 비선형 운동 블러가 적용된 성좌 영상을 복원합니다. 기존 동적 별상 복원 알고리즘이 주로 영상 내용에 초점을 맞추는 것과 달리, 본 방법은 운동 블러의 원인에 주목하여 MEKF와 이종 희미 핵 기술을 융합하였습니다. 이는 잡음에 대한 강인성을 크게 향상시키고 복원 정확도를 높입니다. 시뮬레이션 결과, 본 방법이 기존 기술보다 월등하며 질량 중심 추출 정확도를 최대 59.64% 향상시키고 각 축의 지향 정확도를 78.94% 이상 높임을 보여줍니다.

이종 희미 핵 추정; 동적 환경; 국부 영상 복원; 승법 확장 칼만 필터; 자이로 드리프트