一种结合角距特征的改进栅格星图识别算法

针对栅格算法易受邻域星点影响导致误匹配的问题,提出了一种结合角距特征的改进栅格星图识别算法。首先介绍了改进栅格算法的原理,其次设计了融合栅格识别模式和星角距识别模式的算法实现流程,最后开展了基于不同视角下的大视场仿真星图的算法试验验证和性能分析。结果表明,由于角距特征具有旋转不变性和不易受观测星邻域星点分布影响等特点,结合角距特征对失效观测星进行再匹配的改进栅格算法,在兼顾存储量需求小、运行速度快等优势的同时,识别率和鲁棒性也得到了提升,最高识别率可达98.88%,在位置噪声干扰以及缺失星干扰下,改进算法的识别率仍可保持在95%,说明算法鲁棒性强,具有较好的应用前景。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

一种快速的星敏感器星跟踪方法研究

阐述了星敏感器中星跟踪方法的重要性,指出了目前国内外星跟踪方法的不足。针对这些不足,提出了一种全新的、快速的星跟踪方法。新的跟踪方法采用现场可编程门阵列(FPGA)实现了实时的星点定位;正是由于这种技术的采用,加快了星点位置信息的获取,摈弃了跟踪窗的跟踪方法,采用简单的匹配识别的跟踪方法;对于新星的识别,由于有初始姿态而采用匹配组的识别方法。最后给出了星跟踪过程的实验结果。     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

基于BP网络星图识别的样本构造方法

星敏感器是一种高精度的姿态敏感测量系统，如何确定星敏感器上像点在摄影时刻所对应的恒星，即星图识别，是姿态测量的关键。本文根据星图识别问题本身的特点和神经网络技术的特性，提出了基于BP网络星图识别方法的一种可以兼顾性能和效率、利于实现的样本构造方法。     

一种改进的快速全天星图识别算法

针对三角形算法中模式识别率低、易造成误识别的问题,提出了一种改进的三角形算法。 首先,该算法通过对全天区导航星进行筛选,缩小星库存储空间;同时,在识别过程中对找到的三 边角距集合采用设置状态标识的方法,加快对探测星三角形的识别速度;在三角形匹配识别结果 不唯一时,引入其他观测星进行验证,确定唯一的匹配对应;在识别结束后,应用投影验证检验识 别结果。仿真结果表明,该算法能够有效地节省存储空间,缩短全天星图识别时间,与传统的三角 形算法相比具有较大的优势。     

P向量实现快速星图识别的方法

 提出了一种快速的星图识别方法。该方法识别时提取出描述观测三角形的一维特征量P,根据该值快速检索到对应的导航三角形,减少了计算过程。由于获得星点位置的时候存在误差,所以将一定误差范围内的三角形均作为待选三角形考虑。上述识别后引入了验证识别环节,保证识别的准确性。随机实验统计表明,同等星点位置噪声方差下,该方法和栅格算法相比识别率提高约1%,识别时间约为后者的1/5。     

亮星辅助下基于坐标转换的快速星图识别方法

数字天顶仪作为一种地面使用的星敏感器,主要用于高精度定位。为提高仪器的工作效率需要对星图识别的快速性进行研究。通过对恒星像点理论坐标与图像坐标的分析,构建坐标转换模型。依据星表中恒星的分布及星等筛选出视场范围内的亮星,并构建导航星表。结合导航星表完成3颗亮星的准确识别,在识别亮星的基础上解算坐标转换模型的参数。通过构建的坐标转换模型对视场范围内的恒星进行坐标转换,将转换后的星点坐标与提取的星点图像坐标进行匹配完成星图的识别,这样能够提高星图识别的快速性。实验数据表明：在保证识别星点数量的基础上,采用亮星辅助下基于坐标转换的星图识别方法使时间缩短为改进三角形星图识别算法的五分之一。     

一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法

提出一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法。该方法在提取恒星星像坐标过程中,不必利用当前图像下一列坐标的灰度值和当前列下一行坐标的灰度值,而仅仅采用当前图像当前行的上一列坐标的灰度值以及当前列的上一行坐标的灰度值, A/D转换成数字量后,把星图图像保存到SRAM和提取恒星星像坐标两个过程并行。实验结果表明,采用该方法不仅能够准确提取恒星星像坐标,而且能够进一步提高坐标提取的实时性,满足星敏感器并行流水工作模式的要求。     

一种基于Sobel算子的星敏感器星图预处理方法

星敏感器在太空环境下工作时容易受到杂散光的干扰,对星图进行二值化后直接采用质心法难以从星图中提取恒星星像坐标.针对上述问题,提出了一种基于Sobel算子的星敏感器星图预处理方法,用于提取星像坐标.首先采用Sobel算子计算星图中所有像素的梯度,保留所有大于阈值的像素梯度作为新的星图,然后以新的星图作为样板通过质心法从原...     

Image Smearing Modeling and Verification for Strapdown Star Sensor

To further extend study on celestial attitude determination with strapdown star sensor from static into dynamic field, one prerequisite is to generate precise dynamic simulating star maps. First a neat analytical solution of the smearing trajectory caused by spacecraft attitude maneuver is deduced successfully, whose parameters cover the geometric size of optics, three-axis angular velocities and CCD integral time. Then for the first time the mathematical law and method are discovered about how to synthesize the two formulae of smearing trajectory and the static Gaussian distribution function (GDF) model, the key of which is a line integral with regard to the static GDF attenuated by a factor 1/ L s (L s is the arc length of the smearing trajectory) along the smearing trajectory. The dynamic smearing model is then obtained, also in an analytical form. After that, three sets of typical simulating maps and data are simulated from this dynamic model manifesting the expected smearing effects, also compatible with the linear model as its special case of no boresight rotation. Finally, model validity tests on a rate turntable are carried out, which results in a mean correlation coefficient 0.920 0 between the camera images and the corresponding model simulated ones with the same parameters. The sufficient similarity verifies the validity of the dynamic smearing model. This model, after parameter calibration, can serve as a front-end loop of the ground semi-physical simulation system for celestial attitude determination with strapdown star sensor.     

A Self-organizing Bearings-only Target Tracking Algorithm in Wireless Sensor Network

In the bearings-only target tracking, wireless sensor network (WSN) collects observations of the target direction at various nodes and uses an adaptive filter to combine them for target tracking. An efficient network management is necessary to gain an optimal tradeoff between locating accuracy and energy consumption. This article proposes a self-organizing target tracking algorithm to select the most beneficial subset of nodes to track the target at every snapshot. Compared with traditional methods, this scheme avoids the need for keeping global position information of the network as in greedy selection. Each node judges its future usefulness depending on the knowledge of its own position and using simple mathematics computation. Simulations indicate that this scheme has locating accuracy comparable to the global greedy algorithm. Also, it has good robustness against node failure and autonomous adaptability to the change of the network scale. Furthermore, this algorithm consumes limited energy because only a portion of nodes partakes in the selection at every snapshot.     

基于组合跟踪的景象匹配分析评估方法

景象匹配飞行试验中,图像序列中存在的剧烈尺度变化及多种外界因素影响导致的几何变形等成像质量变化,增加了景象匹配全流程自动评估的难度.为了解决这个问题,提出1种基于组合跟踪的景象匹配图像全流程评估方法.首先,基于序列图关键帧选取原则,提出序列图关键帧匹配方法;然后将该方法与多种目标跟踪算法进行对比分析;再根据对比分析的结...     

一类新型机动目标跟踪算法

阐述了当跟踪非机动目标时,传统的Kalman滤波可以得到很好的跟踪精度。但是当日标机动时,传统的Kalman滤波不能对目标的突然变化做出及时的改正和预测,因此跟踪精度很差,甚至出现丢失目标的情况。文中采用的基于截断正态概率模型的改进自适应目标跟踪算法, 其结构和计算简单,鲁棒性好,较好地解决了使用Kalman滤波带来的不足。     

基于测距的无线传感器网络的定位算法的研究

无线传感器网络作为一全新的信息获取和处理技术,在国防、工农业、环境监测等众多领域都有着重大的应用价值和科研价值。而节点定位信息在无线传感器网络中是一项必需的基础信息。针对基于测距的定位算法进行研究,将算法分成三种情况进行讨论,并提出一种新的角度权值定位算法,仿真实验表明算法具有较高的定位精度。