四边形全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。该算法将四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式，使用三角形模式的特征，在保证自满计算量和星载星表的存储容量的前提下，使算法的识别成功率得以星著提高。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ实验表明，在星等误差０．５星等（３σ），位置误差１０角秒（１σ）时，该算法的识别成功率接近１００％。     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

成像光谱技术超谱图像分类研究现状与分析

超谱遥感图像由于其高光谱分辨率的特点正受到国外内的广泛关注，在解决了前期的辐射校正及定标等剖以及，超谱图像的推广应用是当务之急。超谱遥感图像的分类研究对农作物生长状况的监测、矿物的识别、海洋水色分析以及其他方面的许多应用都是很有价值的。文章概述了国内外在成像光谱技术方面的发展，并首次以像元的构成成分的.纯像元和混合像元的角度对分类方法进行了论述，对超谱图像分类技术研究现状的归纳和分析，旨在寻找突破点，加强此领域的研究力度。     

基于线性模型最优预测的高光谱图像压缩

高光谱图像取得较高的光谱分辨率对于分类和识别很有益.但与此同时也带来了巨大的数据量,使其压缩成为必需.传统的预测方法能够在一定程度上去除谱带之间的相关性,但其预测系数不能利用高光谱图像谱带间的信息进行自适应的调整,使得预测效果不是最优.本文建立了高光谱图像谱带间的线性模型,推导出在信噪比最优下的预测.该方法能够更好地降低预测后图像的熵值.实验表明,相对于传统方法重建的平均信噪比提高了4.606 4 dB.     

一种基于星座匹配的全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。通过对导航星座数据库进行调整和最大限度地利用了已识别基元所提供的匹配信息,使得算法的计算量和存储容量与传统的三角形匹配算法相当。ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ 模拟表明,在星等误差０．５ 星等（３σ）,位置误差１０ 角秒（１σ） 时,算法的识别成功率接近１００％ 。