一种快速三角形星图识别算法

针对星敏感器产品中常用的三角形星图识别算法存在时间复杂度较大、星图识别时间长的不足,提出一种改进的快速三角形星图识别算法。该算法通过构建二维链表数组将三角形的星对角距及角距容差集合保存下来,避免了星对角距重复计算和重复查找过程;通过构建哈希表,改变星对角距匹配方式,减少星对角距匹配次数,使三角形星图识别的时间复杂度大幅降低。试验结果表明,在不同星点位置噪声扰动以及不同观测星上限取值条件下,改进后算法的星图识别时间与传统三角形星图识别时间相比减少了70%,对提高星敏感器姿态更新频率具有重要意义。     

应用形状因子特征的高效星图识别

针对传统的三角形星图识别算法存在冗余匹配多、抗噪声性能差的问题,提出了一种应用形状因子特征的高效星图识别算法。该算法在传统的三角形算法基础上,引入了形状因子特征参数和方向信息,并择优选择视场内4颗观测星,组成一对观测三角形,进行星点匹配识别。与传统的三角形算法相比,该算法增加了星图识别时图像的特征信息量,降低了匹配时的冗余度,具有导航特征库存储空间小、识别速度快等优点。实验表明,在星点位置噪声标准偏差为2个像素、星等噪声标准偏差为0.7星等的仿真条件下,该算法的识别率均在99%以上;通过地面实验的实物验证,在300 MHz的FT-C6713的DSP硬件平台上,全天自主识别的平均运行时间约为47 ms,具有明显的优势。     

一种基于三角形几何结构的星图识别算法

提出了一种新的以星三角形为基本识别单元的几何结构星图识别算法。通过对观测误差的预处理,将该算法星三角形的匹配过程转换为一个没有误差的三角形识别问题。引入一个能部分描述三角形结构的特征量,将导航三角形的识别所需的特征匹配数量降低,而多三角形的组合有效地提高了正确识别率。仿真实验表明,该算法所需导航星库容量小,识别效率高,误识率低,实时性和鲁棒性优于传统的三角形星图识别算法。     

一种改进的全天自主三角形星图识别算法

三角形算法是一种当前使用最为广泛的星图识别算法 ,但作为其识别基元的三角形的特征维数比较低 ,容易出现冗余匹配或误匹配 ,因而对测量误差比较敏感。针对这一缺点 ,从导航星的选取、星座数据库的构造和算法的实现三方面着手对传统三角形算法进行改进 ,提出了新的导航星自动选取方法和导航星座数据库构造方法 ,并在此基础上实现了改进三角形算法 ,其数据库容量和实时性都略优于传统三角形算法 ,且识别成功率接近多边形算法     

改进金字塔算法用于小视场星图识别

为实现小视场星图的全天自主识别,规避星矢量内积在小角距范围内区分度欠佳的问题,提出以星矢量外积作为匹配特征量对金字塔算法进行改进。分析了匹配特征量改进策略,并对改进金字塔算法涉及的基本星表预处理、匹配特征量数据库及K矢量构建、星图降噪与质心提取、星图识别流程等问题进行讨论。采用Visual C++编程实现该算法,通过仿真对其进行性能测试,并应用于小视场星敏感器。结果表明,对于小视场星图,改进金字塔算法识别成功率达96.7%,需载入内存的数据文件约26.4 MByte,识别时间平均约131.8 ms,能够满足全天自主星图识别算法的准确率高、占用资源适度、识别速度快、稳健性强等要求。     

一种新的多三角形星图识别算法

针对星敏感器星图识别算法只能处理少数目恒星的问题,结合天文观测相机进行星图识别的具体要求,提出了一种适合天文观测相机的多三角形星图识别算法.首先,选用欧洲空间局2000年2月发布的第谷2天文星表作为原始导航星表;其次,采用交叠矩形法分天区后建立导航星数据库;最后,根据天文观测相机拍摄的实际星图建立了观测星数据库;并应用多三角形星图识别算法进行星图识别的验证,实验结果表明：针对天文观测相机多三角形星图识别算法是可行的,也是可靠的.     

SOFM星三角聚类的星图识别算法

介绍了一种利用SOFM(自组织特征映射)网络的聚类功能进行全天星图识别的算法。应用C 软件编程，对全天导航星星表的星信息进行了星三角采样、分类，指出SOFM网络可以很好地提取、反映星表中的复杂信息。从实际观测星图的识别结果可以看出该算法能在中型以上视场的星图识别中发挥很好的作用，虽然识别时间比三角形算法长了些，但其抗噪能力远超过任何其他方法。     

带噪声模拟仿真星图的实现

本文对星敏感器的姿态参数进行仿真计算,实现了观测星的提取及星图模拟。根据二维高斯分布模型对星点进行灰度弥散;考虑了噪声等因素的影响,实时模拟星敏感器在轨状态下拍摄星空的真实星图。实验证明,通过仿真模拟在轨运行卫星所拍摄的星图,可以为星敏感器星点提取、星图识别、姿态解算等功能算法提供验证。     

一种新的全天自主几何结构显图识别算法

V448.22 2004064482 一种新的全天自主几何结构星图识别算法=A novel allsky autonomous triangle-based star map recognition algorithm[刊,中]/郑胜(华中科技大学图像识别与人工智能研究所.湖北.武汉(430074)),吴伟仁…∥光电工程.—2004.31(3).—4-7 提出了一种新的星图识别算法,该算法根据星敏感器的观测精度,在识别前去除星三角形的观测误差,对无误差的星三角形进行编码,构造特征量。导航三角形的     

星体跟踪星图识别算法

针对天文/惯性组合导航中对星敏感器快速姿态测量的要求,提出了一种基于星体跟踪的星图识别算法应用于星敏感器姿态测量。建立了基于星区的导航星库便于快速搜索导航星。实验结果表明,该算法比传统星图识别算法有着明显的优点,识别速度快,识别成功率高。     

基于P向量与三角形内切圆的星图识别算法

为了减少导航星表的存储容量和提高星图识别的成功率,提出了一种将P向量与三角形内切圆相结合的快速全天自主星图识别算法.该算法在构造导航星表过程中,从天文星表中挑选出满足要求的导航星并对其编号,以构造的P向量值、导航三角形内切圆半径R及导航三角形的第三条边为特征量构造导航子星表;在识别过程中,找出一定误差门限内,满足P向量...     

基于Log-Polar变换的星图识别方法

基于Log-Polar变换提取特征模式,并将特征模式进行字符串编码,在KMP算法的基础上给出一种适合于星图识别的字符串匹配算法用以实现观测星和导航星的匹配识别。与栅格算法在相同实验条件下的比较表明:该方法对星点位置噪声和星等噪声具有更强的抗干扰能力,且具有更小的存储容量,但其识别速度还有待于进一步提高。     

基于二进制比特串描述符的惯性组合导航高速景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置、航向偏差的要求,提出了一种基于二进制比特串描述符的高速景象匹配算法,尤其适合于计算资源有限的景象匹配场合.算法首先提取环绕中心极值局部特征,然后计算特征点的二进制比特串描述符,接着利用描述符之间的汉明距离进行快速特征匹配.最后,利用分组采样一致算法和最小二乘算法获取高准确度的航向和位置偏差信息.景象匹配性能评价实验表明：在匹配适应性、匹配速度、准确度和鲁棒性方面,算法都很优越,在参考图为250×250 pixels,实测图为160×160 pixels情况下,整个算法的计算约为40 ms,可以满足景象匹配导航系统高速匹配修正的要求,优于传统的景象匹配算法.     

提高星敏感器数据刷新速率技术研究

星敏感器是星光惯性复合制导技术的关键设备, 其测量周期或数据刷新速率是衡量星敏感器性能的一项重要技术指标。为满足星光惯性复合制导对星敏感器技术指标的要求,分析了构成星敏感器测量周期的主要环节和影响测量周期的主要因素,在此基础上提出了通过合理调度测量过程子任务的技术方法。该方法使数字星空图像捕获过程和处理过程并行执行,进而提高星敏感器数据刷新速率;并重新设计了某型星敏感器电控系统方案。研究表明,采用提出的技术措施后,星敏感器的数据刷新速率获得了显著的提高,其数据刷新速率由3.70 Hz提高到了6.40 Hz,达到了系统提出的要求。