Image stabilization of airborne inertial stabilization platform using fast steering mirror
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important missions of an airborne inertial stabilization platform (AISP) is to acquire the image of the target with high resolution. It is challenging for the AISP to acquire such high-quality images because the AISP is continuously exposed to a significant level of vibration from the airplane, which is transformed into exogenous disturbance torque. As a consequence, the AISP suffers line-of-sight jitter that undermines the image quality. Although the conventional mass stabilization system is capable of rejecting exogenous disturbance torque only within a low frequency band, the introduction of a fast steering mirror (FSM) can significantly expand the disturbance rejection capacity. This paper describes how the introduction of the FSM improves the image stabilization capacity. On top of the conventional mass stabilization system of gimbaled mechanism with inertial sensor feedbacks, we implement the FSM that covers high frequency band within the optical path from the telescopes of the AISP to its image sensor. A high gain FSM controller is designed through the loop-shaping method and applied to the piezo-electric actuator driven FSM, which shows a sufficiently high bandwidth for rejecting the exogenous disturbance of our interest. The results from both actuation data and acquired images demonstrate the effectiveness of the FSM in the image stabilization of the AISP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».