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一种星图识别的星体图像高精度内插算法 总被引:9,自引:3,他引:9
介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%. 相似文献
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一种新的导航星选取算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
在导航星表的建立过程中,由于恒星的数量太多,往往要进行筛选,通常这种选择复杂费时,而结果往往并不是最优的。本文引入了动态星等阈值分布函数,将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替,建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式。而基于统计学习理论的支持向量机方法为求解高维非线性动态星等阈值分布函数提供了新的途径。本文讨论了这种基于支持向量机的导航星自动选择算法——回归选取算法。实验表明,用该算法所选取的导航星表,导航星数量少、分布均匀性好。同时它还能适应多种任务的导航星选取要求,具有很强的通用性。 相似文献
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为了提高当视场发生变化以及星等误差较大时星图识别方法的鲁棒性,提出了一种可适应多维度信息变化的智能星图识别方法。首先,依次选取一个导航星作为主星,利用其它星距主星的角距信息和星等信息,并考虑视场轴向变化、星等误差、角距误差的影响,构建覆盖性较全的样本库;然后构建了一种可以综合利用角距和星等信息的卷积神经网络;最后进行了网络训练和仿真试验验证。本方法提高了对角距误差和星等误差的鲁棒性,且识别速度快、识别率高、星表容量小。仿真试验结果表明,该方法在星等误差为0. 2MV、角距误差为0. 04°和0. 06°时,识别率优于97%。 相似文献
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卫星编队飞行技术的进展及建议 总被引:3,自引:0,他引:3
20世纪90年代,基于卫星技术的编队飞行(也称编队飞行卫星群、伴随卫星群和虚拟卫星等)概念受到重视。美国航宇局(NASA)把编队飞行及其相关技术视为下一代可用的关键技术,相继开展了地球观测-1(Earth Observing-1,已于2000年11月21日成功发射, 相似文献
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