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Enregistrement W2321230340 · doi:10.2514/6.2010-8152

A Focusing Procedure for Nanosatellite Star Trackers

2010· article· en· W2321230340 sur OpenAlexafffund
Thomas Dzamba, John Enright

Notice bibliographique

RevueAIAA Guidance, Navigation, and Control Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésStar (game theory)BitTorrent trackerStar trackerComputer scienceAerospace engineeringArtificial intelligenceEngineeringPhysicsEye trackingAstrophysicsSpacecraft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accuracy of a star tracker attitude solution is directly dependent on the number stars visible to the sensor and its ability to extract direction vectors from point spread functions of stars. Improper focus of a star tracker can negatively aect both of these parameters. We propose a procedure for focusing the optics of a nanosatellite star tracker. The procedure utilizes the Siemens Sinusoidal Star pattern to measure the modulation transfer function of the sensor. We then replicate the measured data through simulation by convolving variously sized point spread functions with an image of the star pattern. The shape of the defocused systems point spread function is then used to estimate the position of image detector at various points across the sensor eld of view. Initial results show the procedure is capable of measuring the position of the image detector with an average error of approximately 0.055mm. Precise calibration of the sensor focus can lead to improved sensor performance, specically in terms of star detection and centroid accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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