三视场小口径星图的仿真

红外波段可探测到足够多用以导航的星体。受限于客观条件,白天无法获取大量的星空图像。为了加快三视场恒星检测、星点定位和星图识别等算法的开发及算法性能的全面测试,需要研究三视场全天时星图的仿真方法。研究并建立了三视场天空辐射模型、系统噪声模型和恒星成像模型,设计并运行了三视场星图的生成软件。结果对加快算法的开发及算法性能的全面测试具有重要意义。     

三视场定位定向设备的视场确定

为了提高三视场定位定向设备可靠性,建立三视场系统功能的基本约束条件测试模型,以模型为依据对可见光波段的视场进行优化分析。首先,分析了设备正常完成工作时采用组合星图识别和简单星图识别所需的必要条件,并建立这两种识别方式关于视场大小的概率分布模型。从原理和实验数据两个方面说明了三视场结构识别三角形概率分布不能通过单视场的概率分布简单推导获取的原因。,给出用蒙特卡洛法求取此概率分布和视场最优值的方法。然后,通过仿真分析得出了两种识别方法关于视场大小的概率分布,在分析两种识别方法仿真数据的基础上,取识别概率为1时视场大小为其优化值。实验结果表明:以组合星图识别为工作基础的三视场定位定向设备有更好的可靠性,优化的视场大小为4.2253.168 75。它满足三视场定位定向设备识别条件可靠性要求。     

一种基于星点特征不变原理的快速星图识别方法

星图识别算法是星敏感器输出姿态的关键技术。根据星图从天球坐标系转换到星敏感器坐标系过程中存在特征值不变的原理,结合视场和星等需求建立了导航星表。并根据星图识别要求设计了对应的快速识别算法。针对特征表维数多的特点,采用K向量法提高搜索效率,同时采用并行计算的思想进一步提高搜索速度。采用Matlab编程实现了算法,并进行了仿真。结果表明,算法的识别效率可达97.8%,平均搜索时间可达14.4ms,能够满足准确率高、识别速度快的要求。     

应用相近模式向量的主星星图识别算法

在分析主星识别算法和三角形识别算法不足的基础上,提出了一种改进的主星星图识别算法.该算法在构造导航星表时,通过旋转角距的方式构造匹配向量、引入相近模式向量,同时将旋转角距向量的模、主星的邻域伴星数目及主星的最小角距作为相近模式向量的限制条件,用来减少匹配次数,提高检索效率;在星图识别过程中,首先利用向量叉乘法进行主星识...     

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。     

L2范式距离的星图识别方法

在Hausdorff距离的基础上,提出一种不依赖于星敏感器的旋转方向和焦距等因素的星图识别方法。在构造Hausdorff距离的数据点集合时,采用基于L2范数对应的相对欧氏距离作为集合元素,解决星敏感器滚动对星图识别的影响;另一方面,由于受星敏感器焦距的影响,星敏感器图像与标准参考图也会存在误差。在构造标准数据点元素时,考虑到如果一个数据点集包含另一个数据点集,在这两个数据点集之间至少有两个数据点之间的L2范式距离是相同的。对L2范式Hausdorff距离进行比例化处理,每个集合中的相对空间距离除以本集合中最小的相对空间距离,构成一种新的数据点集。这种方法不需要对星敏感器图像由于焦距不同进行标定,避免了星敏感器焦距对星图识别的影响。给出了距离的计算公式和实现步骤,并给出了实验结果。结果表明:在星敏感器转动、尺度变换等情况下,该算法可以正确得到星图识别结果,从而获得星敏感器的姿态信息。     

三角形内切圆的星图识别算法

在三角形三条边长之比及其内切圆半径已知的情况下可以确定唯一的三角形,由此提出了一种基于三角形内切圆的星图识别算法.构建了导航星表,每个导航三角形按照导航星之间的角距升序来存储,构造了能够反映导航三角形三边之间关系的特征量T为索引,存储三角形内切圆半径R为识别量;在星图识别过程中,利用特征量T进行搜索、三角形内切圆半径R...     

自适应指向误差的快速星图识别方法

新疆25 cm望远镜是一台小口径巡天望远镜,用于支撑地球同步轨道（GEO）监测任务。空间物体监测需要依靠快速的光学图像处理技术,采用天文定位方法得到空间物体的赤经-赤纬测量信息。新疆25 cm望远镜具有指向误差较大的问题,严重影响光学图像处理的成功率。本研究分析指向误差对天文定位中星图识别的影响,提出一种改进的以指向搜索为框架的快速星图识别方法,该方法能够自动适应指向误差带来的不利影响。利用新疆南山站25 cm望远镜的图像对该方法进行测试,达到预期效果,验证其有效性和稳定性。     

提高星图正确匹配率的新方法

在CCD星敏感器中,快速而可靠的星图识别算法成为星敏感器确定姿态的最关键部分。针对星图识别中误匹配点的存在,提出了一种新的剔除误匹配点的方法—累积偏差法,选取合适的判定阈值对实验数据进行筛选,并结合最小二乘曲面拟合法对实验数据进行误差分析,实验结果表明,采用此方法,可以很好地剔除星图识别中的误匹配点,在赤经(α)和赤纬(δ)方向拟合偏差平均值可达到5.267 2,″星图正确匹配概率大大提高。     

一种基于点对构造与星等差的近红外星图匹配识别算法

传统的三角形星图识别算法冗余匹配多,对噪声鲁棒性差,为此,为了提升获取恒星质心位置精度,提出了一种基于恒星星等差和点对距离的恒星星图匹配方法,完成了星空图像中恒星的识别与匹配。实验结果表明,获得的恒星质心位置具有较高的精度,在实际拍摄近红外星空图像恒星目标的匹配与识别过程中具有较好的应用前景。     

一种星敏感器光学系统标定与引建的新方法

星敏感器以星体映射在CCD像平面上的坐标作为输入信号,信号精度受到光学系统固有误差与CCD像平面安装误差的综合影响。基于恒星参考系的星敏感器光学系统标定与引建方法,无需转台与星模拟器等大型昂贵设备支撑,以天体信标于观测历元时的精确赤道坐标为基础依据,创新性地将星敏感器不可回避的CCD像平面安装误差问题,糅合至光学系统标定过程进行解决,应用简单、方便,经试验验证:标定与引建精度能够达到角秒量级。     

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.     

一种甚高精度星敏感器精度测试方法

根据星敏感器的误差来源和组成,提出了对甚高精度星敏感器的瞬时误差(TE)、高频误差(HSFE)、低频误差(LSFE)三项误差的测试方法。针对星敏感器TE的测试,利用统计高精度静态光星模和基于高精度单星模拟器的星点质心定位误差的方法,得到星敏感器TE的误差;针对星敏感器HSFE的测试,利用高精度转台和单星模拟器,以微步距采集星点弥散斑在不同成像位置时的能量变化,计算星敏感器高频误差;针对星敏感器LSFE误差的测试,利用双轴转台,并且分别旋转转台的两轴,计算星敏感器星像坐标在像面上的变化来获得LSFE的误差。最后文中以某甚高精度星敏感器为例进行试验,结果表明测试方法有效。     

基于能量分布的星点提取方法

为提高星图预处理中质心提取的精度和实时性,提出了一种基于星点能量分布的星点提取方法.该方法将星点的能量分布概括为如下三个特点：一是当σ＜0.671时,星点的能量主要集中在其中心3×3像元的区域内;二是星点中心灰度最大;三是星点中心周围8个像元的灰度值大于平均灰度值.依据后两个特点可以确定星点中心像元,然后根据第一个特点就可以用传统的质心算法对星点中心3×3区域进行质心提取.仿真结果表明,该方法能够实时有效地进行星点提取,且实时性优于连通域法,在星等小于5时质心提取精度也要优于连通域法.     

基于菲涅尔区模型的年龄段识别方法研究

基于步态特征的行为识别技术是一种新兴的人机交互技术,在安保监控、图像处理等许多领域正发挥着巨大作用.目前已经提出的各种行为识别的技术手段中,基于商用的WIFI设备的相关技术因其易于部署、设备成本不高、对应用环境要求低等优势而得以广泛应用.现有的步态识别研究只可以识别出人的步态,但无法根据步态识别年龄段.在本文中,探讨了菲涅尔区域理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的年龄段识别方法,即利用步态识别年龄段.使用菲涅尔区模型来学习步态特征,首先将动作数据集进行去噪处理来收集信道状态信息(CSI).然后基于菲涅尔区域模型提取信道相位信息的特征值来描述步态动作,最后利用分类算法实现年龄段识别.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的实验环境中的平均识别准确率达到91.2％.因此,本文提出的系统可以应用于复杂的室内场景,具有广泛的应用前景.     

一种非组合的电磁目标快速识别算法

针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。     

A NEW DIGITAL MODULATION RECOGNITION METHOD USING FEATURES EXTRACTED FROM GAR MODEL PARAMETERS

Based on the features extracted from generalized autoregressive (GAR) model parameters of the received waveform, and the use of multilayer perceptron(MLP) neural network classifier, a new digital modulation recognition method is proposed in this paper. Because of the better noise suppression ability of the GAR model and the powerful pattern classification capacity of the MLP neural network classifier, the new method can significantly improve the recognition performance in lower SNR with better robustness. To assess the performance of the new method, computer simulations are also performed.     

识别联机手写体汉字的多级分类方法

本文提出了一种基于笔划的联机手写体汉字多级识别方法，包括拐折码笔划识别方法和笔划位置的模糊匹配方法，拐折码法具有笔划识别率高，对笔划变形的容忍度大，计算简单等特点，笔划位置匹配法不要求笔顺，对书写者的限制比较少，本方法对国标二级汉字的识别率为95％，不要求笔顺，识别速度达到实时要求。