采用混合粒子群算法的星图识别方法

为提高大视场高灵敏度星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出了一种基于混合粒子群算法的星图识别方法,该方法首先根据星图中星点的灰度信息确定候选识别主星集合;然后选择该集合中的一个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内的所有星点构成特征数据集合;然后利用混合粒子群算法对圆内的星点进行快速路径寻优;最后利用最优路径长度进行索引,并利用最优路径中前三个星点间的角距以及它们的星等信息进行匹配识别;实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需的导航星库容量小.     

基于共有星的快速星图识别方法

提高星图识别的快速性对于提高数字天顶仪的定位效率具有重要意义。传统的数字天顶仪星图识别需要对旋转拍摄的每幅星图上所有星点单独进行识别,致使星图识别效率较低。考虑到星图间存在着共有星,对此提出了一种基于共有星的星图识别方法。首先对定位循环中间位置拍摄的两幅星图单独进行识别,然后通过建立倾斜修正模型消除了实际拍摄状态下CCD平面与水平面之间的小倾角,并在此基础上建立了星点归算模型,以此找出剩余星图与已识别星图间的共有星。实验结果表明：通过星点归算模型找出剩余星图与已识别星图间共有星后,再对新增星进行识别,大大提高了星图识别的效率。     

一种静态星模拟器的设计与星点位置修正方法

为了实现对高精度星敏感器的地面标定,设计了一种大视场静态星模拟器,其星间角距精度要求优于20(″).采用星点分划板作为核心显示器件来模拟星图,通过设计大视场小畸变光学系统使模拟星图成平行光出射,在星敏感器入瞳位置产生星图.为保证星点板的星图模拟精度,提出了一种星点位置的修正方法.实验结果表明,经过星点位置修正后的静态星...     

一种星辐射模式下全天区星图识别算法及FPGA实现

针对在DSP中实现全天区星图识别算法耗时长导致实时性差,提出并实现了一种基于FPGA的星辐射模式下的全天区星图识别算法。该方法利用FPGA并行性、高主频等特性,在保证算法高精度、高准确度的前提下,解决了全天区星图识别耗时长的问题。首先,根据星点信息构建星辐射模式；其次,基于FPGA实现了星辐射模式下对应特征向量的计算；最后,提出了一种可预读、流水化的星辐射模式匹配算法,极大地缩短了星辐射模式匹配的时间。在Xilinx公司的Xc7a75tfgg484-2平台上进行实验验证,结果表明,在相同时钟主频下,基于FPGA的星图识别算法速度比基于DSP的算法速度快10.95倍以上,而且在使用三组特征向量同时进行匹配时,识别率超过99%。     

基于高斯弥散参数拟合的伪星检测

天文导航中,伪星的存在会给后续的星图识别等处理造成较大困难。为更有效地剔除星图中的伪星,提出一种结合区域面积检测和高斯参数拟合判别的复合检测算法。首先对疑似星象区域进行面积检测初步剔除明显的伪星点;再根据同一星图中星点的高斯弥散参数相同的原理对各星点进行参数拟合,对计算的弥散参数进行统计判别,进一步剔除分布与正常星点明显不同的伪星。仿真试验及结果分析验证了算法的有效性和良好的抗噪性能。     

自动导星星点检测及跟踪算法研究

详细介绍了自动导星的工作原理,对自动导星的星点检测及跟踪算法进行研究,结合星点能量在星图上分布近似高斯分布的特性,提出一种稳定可靠的目标星点提取算法。算法首先分析了星点目标的阈值判断原则,根据阈值条件确定一定数量的候选星点,然后在候选星点中筛选出最优的目标星点,最后通过高斯曲线拟合的办法求取最优目标星点的质心坐标。该方法提高了目标星点提取的准确性和计算速度,实验结果表明:改进后的算法能够达到良好的效果。     

适用于星敏感器的星跟踪算法研究

为了解决全天球识别中星像坐标提取速度慢的问题,提高空间飞行器姿态确定的实时性,提出了一种新的星跟踪算法.该算法根据星敏感器在一次全天球识别后能够获得一定先验信息的特点,利用星敏感器在上一时刻采集的星图中已识别观测星的信息来获取星敏感器下一时刻采集的星图中待识别观测星的信息.仿真结果表明该算法不但提高了星像坐标提取的速度.也由此提高了星敏感器的姿态更新率,从而避免了由于全天球识别导致的误匹配.     

红外星图预处理及星点定位精度分析

红外星图是白天观星获取的原始数据,图中含有单点噪声和条纹噪声等多种噪声,严重影响了后续的星点提取和质心定位。针对外场观星获取的红外星图,进行了星图预处理,并分析了星点定位精度。提出了单点噪声的检测与补偿算法和条纹噪声的列均值偏移校正（CMOC）算法,还采用Wiener2 和Top-hat 组合滤波方法对星图进行进一步滤波去噪,最后使用在观测星图中加入理想模拟星点的方法计算了星点定位精度。实验结果表明,预处理算法有效抑制了红外星图中的各种噪声,星点目标峰值信噪比最多由4.7 提高到了31.3,模拟的2 等星的星点定位标准偏差量级为1/30 pixel 水平,满足工程应用的精度要求。     

基于星敏感器的星图模拟与去噪技术研究

随着小卫星应用技术的日趋成熟,测量精度高的CCD星敏感器备受青睐,快速而可靠的星图识别算法成为卫星姿态确定系统中最为关键的部分.要进行恒星的识别,就需要从星敏感器获得原始的图像,并从中提取要识别的目标及其特征.由于航天实验费用昂贵,星敏感器的地面调试、软件算法的最初模拟,不可能都进行实时星空拍摄,因此为了调试和评价星图识别算法,有必要利用计算机在地面上模拟生成星敏感器实时拍摄到的星空图片.本文的研究工作主要是星图模拟与星图去噪.首先学习了解CCD星敏感器原理,在此基础上模拟得到原始导航星图,然后模拟得到加了运动噪声的退化星图,最后学习维纳滤波和Matlab算法,利用Matlab算法中的维纳滤波方法对退化图像进行图像去噪复原技术研究,通过星图模拟和图像复原得到的仿真星图可以做成一个星图模拟器为星图识别工作提供仿真基础.     

高精度背景可控星图模拟器设计

为了实现星敏感器的地面标定和精度测试, 研制一套具有可变星图背景的高精度星图模拟器, 要求该系统的单星位置精度优于10。采用高精度静态目标标准源作为星图模拟器的核心器件, 配合一种亮度可控照明系统, 实现星点和背景的同时模拟, 并设计准直光学系统, 使模拟星图与背景成平行光出射, 在星敏感器出瞳处产生星图, 完成背景可控、星点位置精度高的星图模拟。最后, 提出提高星点位置模拟精度的方法, 并利用经纬仪实测星点位置精度, 配合照度计测试背景亮度。从实验结果可知, 该模拟器的星图模拟精度优于10, 背景亮度可实现26倍调整, 可用于高精度星敏感器的地面标定和精度测试。     

采用最大背景估计的星敏感器图像处理方法

星图处理是星敏感器运行的基础,而杂光干扰是影响星敏感器图像处理的主要因素之一,是算法设计需要重点考虑的干扰源。为消除杂光干扰的影响,通过分析星图中目标及背景的特征,根据星点二维高斯分布模型构造了权值参考函数,改进了最大化背景估计模型,设计了欧几里德四象限旋转对称的掩模,辅以图像分割、去噪,构成采用最大背景估计的星敏感器图像处理算法。另外采用了星点提取率、虚警率、极限探测星等、单星定位精度和仿真时序综合评价星图处理算法性能。实验证明该图像处理算法星点提取率高、虚警率低、单星定位精度高、抗杂光干扰性能优异且具有通用性。     

星敏感器的星点定位方法研究

介绍了星敏感器的基本工作原理,分析了星图的特点．并结合星图的特点对星图阈值的确定和内插细分算法进行了研究,从理论和实践两个方面对星点定位算法进行了分析,最后确定了适合星图使用的星点定位方法。并用星敏感器对该定位方法进行了试验检验,取得了较为满意的结果。     

层叠式SOM神经网络星图识别算法及FPGA验证

为了对空间天文望远镜精细导星仪获得的星图完成识别,提出一种层叠式自组织映射(SOM)神经网络算法模型,将该模型在硬件中实现星特征矢量匹配算法。首先,针对精细导星仪的特点详细介绍了导航星库的建立、星特征矢量的构建和筛选方法;其次,建立层叠式SOM神经网络模型,对其权值进行在线训练;最后,设计算法离线运行硬件电路并将其在FPGA中实现。仿真与测试结果表明,基于层叠式自组织神经网络的星图识别算法识别率高、抗噪声能力强、识别速度快。星点位置噪声为0.648?,星等噪声为0.18视星等条件下星图识别成功率在80%以上,新算法在FPGA中运行速度是PC机上传统三角形法的100倍。对精细导星仪星图识别算法的优化设计提供了合理可行的参考依据。     

CORDIC算法在星图目标质心提取中的应用

为了能够快速而精确地实现对星图目标的质心提取,采用质心提取算法中具有较高精度的高斯曲面拟合算法,利用CORDIC算法来设计其中的对数运算模块,取代以往的查找表结构算法.通过ModelSim仿真,表明该运算模块能够以流水线的方式对数据进行连续处理,实时性较好.最后在FPGA硬件平台上进行验证,对一幅512×512像素的星图进行星点目标质心提取,试验结果显示该模块的计算误差在0.005个像素以内,定位精度要高于传统的质心法,而流水线的设计结构使其具有更快运算速度.     

空间目标运动轨迹提取算法研究

在深入分析恒星跟踪和目标跟踪两种模式下星敏感器成像特点的基础上,针对星图中空间目标运动轨迹提取算法进行了研究,提出了基于序列图像多帧累加背景掩模帧生成的目标提取算法.主要思路为多帧累加增强目标与恒星的对比度;设置阈值以凸显目标或恒星;交叉投影法生成掩模帧,确定星点区域;质心法精确求得目标点位置.仿真结果表明,所提出的算法能够有效检测序列星图中的弱小目标,精确提取目标运动轨迹.     

一种运动背景序列星图弱小目标运动轨迹提取算法

提出了一种序列星图中目标的运动轨迹提取算法.利用交叉投影方法提取星点,确定包含星点的区域;提出一种基于自适应窗口选择PIV技术的序列星图全局运动参数估计算法,并对序列星图进行配准,滤除背景恒星;提出一种目标运动轨迹的提取箅法.实验结果表明该算法对于空间小目标(≥1 pixel)在序列图像中运动轨迹不连续的情况可以进行准确的运动轨迹提取,具有较强的鲁棒性.     

一种多主星模型的多视场星图识别方法

甚高精度星敏感器往往需要小视场、大面阵以确保较高的角分辨率,然而视场小容易导致星图识别可靠性降低.针对多视场甚高精度星敏感器,本文提出了一种多主星模型的多视场星图识别方法.该方法首先以某一视场星敏感器为基准,利用星敏感器之间的相对安装关系,将其他视场星敏感器探测到的星点转换到基准坐标系下的矢量,然后在每个视场中各自确定...     

基于DSP的漂移扫描CCD星图快速识别

为了提高漂移扫描CCD的识别速度,实现同步 卫星实时定轨,提出基于数字信号处理器(DSP,digital signal processor)的星图快速识 别算法。在嵌入式DSP数据处理 平台上优化传统的三角形识别算法,采用二次匹配识别算法,即分区间筛选子星表中参考星 参与初匹配,利用初匹配结果推算CCD底片模型,根据背景恒星与子星表参考星的对应关 系将所有恒星进行二次匹配。对分辨率为1528×1528实拍星图的实验处理结果表明,由于引 入了DSP与改进了识别算法,在很大程度上加快了漂移扫描CCD星图识别速度,所耗时间 仅为传统星图识别算法的50%,且识别成功率达到98.4%。     

星敏感器抗杂光的复合型背景估计星图处理算法

星敏感器在太空作业时，易受到太阳光、月光和地气光等杂光的干扰，导致拍摄的星图灰度整体升高，背景均匀性较差，难以准确提取到星点坐标。针对上述问题并结合现有算法提出了一种复合型背景估计的杂光干扰下星图处理算法。首先，星点具有经点扩散成像后尺寸为直径3×3至7×7的特征，设计相应的背景估计模板，最后为提高算法鲁棒性，提高局部信息的利用率，再设计一个像素估计模板，两个估计模板同时计算后处理数据实现阈值分割；最后进行星点质心计算。通过试验证明该方法可以较好地抵抗杂光干扰，提高杂光背景下星点提取的精度。     

基于惯性比特征的三角形星图识别算法

为了提高星敏感器的星图识别性能,提出了一种基于惯性比特征的三角形星图识别算法。该算法将导航三角形的形心惯性比和导航三角形最长边的角距值作为匹配特征量,并以此构建导航特征库,采用散列函数的方式搜索导航特征库。由于将三角形特征量的维数由三维缩减至二维,该算法具有导航星数据库容量小、搜索匹配速度快的优点。仿真实验表明,在星点位置噪声标准偏差为2像素、星等噪声标准偏差为0.8等的条件下,该算法的识别率均在99%以上,平均识别时间约为1.29ms,和现有三角形算法相比均具有一定的优势。并在地面观星实验中,取得了非常好的效果。