Em condições dinâmicas, o efeito de desfoque das manchas estelares no plano de imagem reduz a precisão da extração do centróide, afetando a estimativa de atitude. Para melhorar o desempenho dinâmico do sensor estelar, é proposto um algoritmo de restauração de imagem estelar não cega assistido por filtro de Kalman estendido multiplicativo (MEKF) baseado em núcleo de desfoque heterogêneo. O algoritmo compreende três etapas: primeiro, utilizar o MEKF para estimar a atitude e o desvio do giroscópio para eliminar erros de medição do sensor estelar e desvio do giroscópio. Em segundo lugar, usar a atitude prevista pelo MEKF como condição inicial para acelerar a execução do algoritmo subsequente. Por fim, propõe-se um algoritmo de estimativa de núcleo de desfoque heterogêneo assistido por giroscópio para restaurar a imagem estelar com desfoque de movimento não uniforme e não linear. Ao contrário dos algoritmos existentes de desfoque dinâmico de imagens estelares, que focam principalmente no conteúdo da imagem, este método se concentra na causa do desfoque de movimento, integrando as tecnologias MEKF e de núcleo de desfoque heterogêneo. Isso aumenta significativamente a robustez ao ruído e melhora a precisão da restauração. Resultados de simulação mostram que este método supera significativamente as tecnologias atuais, aumentando a precisão da extração do centróide em até 59,64% e melhorando a precisão de orientação dos eixos em mais de 78,94%.

Estimação de núcleo de desfoque heterogêneo; ambiente dinâmico; restauração local de imagem; filtro de Kalman estendido multiplicativo; desvio do giroscópio