En condiciones dinámicas, el efecto de desenfoque de las manchas estelares en el plano de imagen reduce la precisión de extracción del centroide, afectando la estimación de actitud. Para mejorar el rendimiento dinámico del sensor estelar, se propone un algoritmo de restauración de imagen estelar no ciego asistido por un filtro de Kalman extendido multiplicativo (MEKF) basado en un núcleo de desenfoque heterogéneo. Este algoritmo comprende tres pasos: primero, usar MEKF para estimar la actitud y la deriva del giroscopio para eliminar los errores de medición del sensor estelar y la deriva del giroscopio. Segundo, usar la actitud predicha por MEKF como condición inicial para acelerar la ejecución del algoritmo posterior. Finalmente, se propone un algoritmo de estimación de núcleo de desenfoque heterogéneo asistido por giroscopio para restaurar la imagen estelar con desenfoque de movimiento no uniforme y no lineal. A diferencia de los algoritmos actuales de desblur dinámico de imágenes estelares que se centran principalmente en el contenido de la imagen, este método se enfoca en la causa del desenfoque de movimiento, fusionando MEKF y tecnología de núcleo de desenfoque heterogéneo. Esto mejora significativamente la robustez al ruido y aumenta la precisión de la restauración. Los resultados de simulación muestran que este método supera significativamente las tecnologías actuales, aumentando la precisión de extracción del centroide hasta en un 59,64% y mejorando la precisión de orientación en todos los ejes en más del 78,94%.

Estimación de núcleo de desenfoque heterogéneo; entorno dinámico; restauración local de imagen; filtro de Kalman extendido multiplicativo; deriva del giroscopio