快速全天自主星图识别

为了克服三角形识别算法中三角形因特征维数较低带来的冗余匹配问题,对该算法进行了改进.在利用标记法进行三角形识别的基础上,引入三角形以外的第四颗星,并以其为顶点,与三角形构成假想的四面体,顶点与底面三角形3个点的角距既可作为识别特征量,也可用于检验识别的结果是否正确.识别算法以星对角距作为主要识别特征,增加星等差为辅助识别特征,减少了对冗余数据的存储,使导航特征库的容量仅有0.4 Mb.在识别过程中,利用散列查找法对识别特征构造散列函数,减少了对导航特征库遍历比较的次数和时间开销,加快了识别过程,平均识别时间为0.43 ms.仿真实验结果表明,该识别算法在较大位置和星等误差时具有较短的识别时间和较高的识别率.     

三角形星图识别算法的改进

三角形识别算法是采用星敏感器为导航部件所广泛运用的星图识别算法。但由于三角形特征维数较低,容易造成冗余匹配和错误识别。为了提高三角形识别算法的识别成功率,对三角形识别算法的识别过程做了改进。先将满足三边判决门限的导航星对记录到匹配数组,然后对导航星出现的次数进行计数;利用三角形三边之间两两相交的相关性,将导航星出现次数2的星对作为整体剔除,最后在余下的导航星对中寻找与观测三角形同构的三角形。识别过程中,以星对角距和相对星等差为识别特征,并对识别特征构造了散列函数,从而减少了识别过程中特征量比较的次数,提高了识别速度,增加了识别成功率。同时,也减小了内部导航星库的存储容量。     

基于最大内角的三角形星图识别算法

针对传统三角形星图识别算法的不足,本文提出了一种不依赖星等信息的全天球自主快速三角形识别算法。通过构建三角形最大内角及其两边作为匹配特征三角形,建立了全天球导航特征库,对生成的特征库按最大内角值构造散列函数,并分块存储。识别过程中,采用"边-角-边"原理进行匹配。首先,根据最大内角的观测值实现子块的快速定位,然后,在子块中对观测三角形的两边进行星角距快速匹配,缩小了角距匹配的范围,提高了识别速度。试验表明,星点位置噪声低于2个像元时,识别率优于98.08%;观测星数等于10颗,特征库分块总数为1 024时,平均识别时间为13.1ms。与现有三角形识别算法相比,该算法在识别速度、识别率及抗星等噪声能力等方面具有明显优势。     

基于相似三角形的星图识别

星图识别算法是星敏感器快速获得姿态信息的关键,传统的星图识别算法,例如三角形算法、多边形算法以及一些改进算法,大多是以星对间的角距作为识别特征,而星对角距的计算精度严重依赖于星敏感器相机的焦距f的校准精度。如果校准精度不够或者由于环境原因导致相机焦距有较大变化时,这些基于星对角距的识别方法将无法正常工作,本文提出了一种基于相似三角形的星图识别算法,该算法利用观测星组成的三角形与CCD相机所成像点三角形相似来进行识别,由于识别过程不需要焦距信息,在焦距有较大变化时仍能正常工作。最后用蒙特卡罗方法进行了仿真验证,结果表明该算法在引入较大焦距误差时识别率无明显变化,其平均识别率为95.2%,平均识别时间为5.3ms,而相同仿真实验条件下传统三角形算法的平均识别时间为7.6ms,在引入0.5pixel的像面位置误差时该算法识别率为93.3%,而传统三角形算法识别率仅为86.5%,该算法较传统三角形算法在识别速度方面有一定优势,同时对像面位置噪声的鲁棒性更好。     

星光制导中的凸多边形星图识别算法

提出了以凸多边形为基元、完全不依赖于星等的星图识别算法。首先,构造全部导航星的14°视场模式,共9 176个。然后逐一把这些视场中的导航星投影到像平面,得到一系列的点。依其坐标排序,采用由平面上的点生成凸多边形的算法,就能得到唯一的、以恒星为顶点的凸多边形。在导航星表中以凸多边形为储存单元,其内容为凸多边形的边和顶角。为此,设计了以导航星凸多边形和观测凸多边形之间距离最小为准则的识别算法。针对星光制导的导弹观星时间很短,提出了根据弹道生成弹上导航星表的方法,其导航星表只需存储30颗星的75个凸多边形。仿真结果表明:在任意视场中,基于凸多边形的星图识别成功率高于99%,并具有较强的鲁棒性。     

改进的基于主星的星图识别算法

为了建立更高效的星图识别算法,设计了一种以主星与邻星角距为识别特征的星图识别算法.构建了导航星库,将所有邻星与主星角距进行量化编码,并按照从小到大的顺序排列为特征模式字符串,串尾附加字符串长度项为聚簇索引,借以提高导航星库的检索速度;然后,利用改进的KMP字符串识别方法对观测星进行匹配识别.当存在2 pixels的高斯位置噪声时,该算法成功识别率高于97.38%,导航星库的存储容量为149.4 kB.在Pentium 1.6 GHz PC机上随机识别1 250幅星图,平均识别时间为42.78 ms.此识别算法对观测图像具有旋转不变性,对位置和星等噪声都有很好的鲁棒性,且导航星库的存储容量小、检索效率高、实时性好.     

基于多特征匹配的快速星图识别

随着星敏感器探测灵敏度的提高,导航星表中恒星的数量急剧增加,导致星图识别的识别速度和识别率降低。因此,为了提高星图识别的识别速度和识别率,文中在三角形算法的基础上提出了一种基于多特征匹配的快速星图识别算法。首先,采用天球的内接正二十面体法对预处理后的星表进行分区。然后,将特征三角形的边长以及外接圆和内切圆半径的乘积作为特征值构建导航特征库,并根据后者的哈希函数对特征库进行分块。在识别的过程中,利用观测三角形外接圆和内切圆半径乘积的哈希函数实现导航特征库子块的快速定位,并在该子块内采用多特征匹配的方法得到观测三角形的识别结果,最后根据该结果确定星敏感器视场所包含的天球子区域,并在子区域内完成视场中其它导航星的识别。实验结果表明,文中算法的识别性能与导航特征库的分块数有关,在选择合适的分块数后,与常用三角形算法相比,算法在识别速度,识别率以及对星等误差和假目标的鲁棒性等方面具有明显的优势,算法的平均识别时间和识别率分别为17.161ms和98.58%,满足星敏感器对高识别速度和识别率的要求。     

一种星图模拟中观测星提取的方法

为了利用计算机动态实时地模拟生成星敏感器拍摄到的星图,针对球坐标系特点,提出了一种改进的高效且适应性强的观测星提取方法.通过对天球分区法在高纬度区域的完善,解决了星敏感器圆形视场在高纬度区域实际的赤经范围计算问题.进一步介绍了一种新的对分区节点进行判断的改进方法,还对提高观测星提取效率的措施(细化分区、采用坐标变换和分步提取)进行了探讨.分析表明,改进的分区法可减轻动态实时模拟星图时的计算压力,效率高,能适应天球中各纬度区域,且逻辑描述简洁,适宜编程.将该方法运用于软件的实现,满足了星图动态实时模拟的要求.     

适用于星敏感器的预测未知恒星星像质心算法

提出了一种自主预测视场内未知恒星星像质心算法.该算法采用星跟踪算法来提取视场内已知恒星星像坐标.根据已知恒星信息从主星表中搜索视场内所有未知恒星,并采用这些信息预测所有未知恒星的理想像平面中心,从以这些预测的理想坐标为中心的范围内提取相应的实际星像坐标.同时采用已知恒星来验证未知恒星星像坐标.最后,对该算法进行了外场观星测试.实验结果表明:该方法提取未知恒星星像坐标时,扫描星图的像元只有局部提取星像算法的0.12%,所以进一步提高了数据更新率.     

适用于星敏感器的局部星像提取方法

提出了一种局部区域提取星像的算法.该算法采用星跟踪方法提取已知恒星星像坐标,根据这些已知恒星信息在星图中适当范围内提取未知恒星星像坐标并且识别这些未知恒星.对该算法进行了观星测试和在轨验证,实验结果表明:提取星像坐标时只须扫描星图的45%,从而提高了数据更新率;识别未知恒星时由全天球变为整个天球的0.3%,从而提高了识别率.     

基于星点有序集的全天球自主星图识别算法

为了提高在全天球自主工作模式下星图识别的成功率和鲁棒性,本文结合kNN算法和有向图理论的思想,构造出具有强约束的有序星点集模式,提出基于有序星点集的全天球自主星图识别算法。该方法首先利用k近邻算法的思想,以导航星点为中心,对位于其一定范围内的导航星进行了分类划分。然后基于有向图理论,以距离中心点星最近的导航星为基准,按照顺时针顺序对分类的导航星进行排序,构造出具有强约束特性的有序星点集作为星图识别的特征。实验结果表明:在存在星点位置误差和伪星点的情况下,本文提出的基于有序星点集全天球自主星图识别算法具有很强的抗噪声能力、抗伪星点干扰能力和鲁棒性。在星点质心位置达到3像素时,基于有序星点集星图识别算法成功率仍然可以达到99.8%,比三角形识别算法和栅格识别算法的识别成功率高16%以上;在存在3颗伪星点的情况下,基于有序星点集星图识别算法成功率为98.4%,比三角形识别算法和栅格识别算法高10%以上。     

船用星敏感器天体的跟踪辨识

为保证船用星敏感器载体姿态连续测量的高精度和高效率,通过对当前天体自动辨识算法的研究与分析,提出并实现一种基于天体目标连续跟踪处理的天体自动辨识技术。首先,根据星图采集周期、天体视运动速度和舰船姿态变化等因素,分析了船用星敏感器摄取的连续星图间的差别特征;然后,以连续两帧星图的关联信息为依据构建星图特征数组,通过区域搜索、斜率值与灰度值比对等方法建立了天体跟踪辨识模式;最后,介绍了天体跟踪辨识模式中区域搜索半径的解算方法。实验结果表明:天体连续跟踪辨识技术在保证天体辨识精度的前提下,平均单帧星图辨识时间为124ms,仅为传统辨识方法用时的1/8。有效地提高了船用星敏感器天体辨识效率和载体姿态动态测量效率。     

连通聚类星识别方法

采用星敏感器测卫星姿态是现行方法中精度最高的,其关键是星图识别.本文阐述了只采用观测星的位置信息,利用观测星图与导航星表的星对角距进行聚类匹配,根据观测星图的连通性进行匹配识别的方法,用图论理论解释了星识别过程;用120M主频的微机模拟分析了门限和位置噪声对识别时间的影响.在门限取0.05°,位置噪声(单轴)δ=0.02°以下时,在任一区域识别率达100%,识别时间平均少于0.2s.     

基于双正交小波的星点细分定位方法研究

在星敏感器工作过程中,星点目标亚像元质心定位的准确性直接影响星识别的准确性,同时也决定了星敏感器姿态测量的有效性.带阈值的质心法是星点目标细分定位的较理想方法,具有较强的抗噪声干扰能力.在双正交小波变换的基础上提出基于双正交小波的自适应小波阈值法.与传统的IIR阈值法比较,不仅星点目标提取更加准确,而且位置测量精度更高.