星图识别

摘要： 空间碎片问题日益严重,需要对其进行常态化监测。光学观测作为重要的监测手段,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碎片的赤经赤纬测量信息。星图识别是天文定位的关键步骤,直接影响着图像处理的速度和结果精度。本文提出了一种改进的基于模糊决策的快速星图识别方法,在保持快速处理的情况下提高了星表匹配的准确性。利用新疆南山站25 cm望远镜的图像对该方法进行了测试,取得了良好的效果,证明了算法的有效性和稳定性。

摘要： 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。

摘要： 为分析恶劣空间辐射环境导致星敏感器性能退化、姿态测量精度降低的原因,深入研究了(60)^Co-γ射线辐射环境下互补金属氧化物半导体有源像素传感器(complementary metal oxide semiconductor active pixel sensor,CMOS APS)电离总剂量效应对星敏感器星图识别的影响机理.通过搭建外场观星试验系统,实际观测天顶和猎户座天区,经过星图数据采集、星点提取与星图识别等试验流程,获得(60)^Co-γ射线辐照后CMOS APS噪声对星图背景灰度均值、识别星点数量的影响机理,并提出一种寻找被辐射噪声湮没星点的识别算法.通过理论推导分别建立了CMOS APS暗电流噪声、暗信号非均匀性噪声和光响应非均匀性噪声与星点质心定位误差的定量关系.研究结果表明(60)^Co-γ射线辐照后星敏感器星图背景灰度均值增大、星点识别数量减少,CMOS APS辐照后噪声增大导致星点质心定位误差增大,从而影响星敏感器的姿态定位精度,该研究结果为高精度星敏感器的设计和抗辐射加固提供一定的理论依据.

摘要： 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一个主星,以主星为基准,利用角距信息,星等信息作为识别标识,构造多个基准三角形模型,利用分段拟合的查找方式,实现多个视场联合星图识别.以高分七号卫星国产双视场星敏为对象,利用下传的原始星图进行试验,结果表明,相对于传统多视场星图识别算法而言,本文所提出的星图识别方法识别率达到99.6％,可靠性更好.

摘要： 本文利用广义回归神经网络进行星图识别,构造由距离和夹角余弦值组成的特征矢量作为识别特征星库,并输入到神经网络,网络输出为对应的赤经赤纬.通过对比GRNN神经网络与BP神经网络可知,利用GRNN网络训练时间短且鲁棒性较高.实验结果表明,利用GRNN网络在像素距离误差为±10％、角度误差为±5.时,验证样本的识别正确率在95％以上,因此,基于GRNN网络的星图识别具有一定的应用前景.

摘要： 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.

摘要： 三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别.通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上.在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性.实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高.

摘要： 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.

摘要： 针对现有方法在大视场、高灵敏度条件下星空背景复杂导致的空间目标捕获速度慢的问题,利用大视场星图识别的优势,提出了复杂星空背景下的空间目标快速捕获算法.采用分级曝光策略,基于短曝光获取有限数量的恒星以大幅度提高星图识别速度;利用二维最大背景估计方法,实现星图预处理,获得质心数据信息;最后基于星图目标序列剔除自然天体.通过星图目标排序横向剔除,保证剔除准确性的前提下有效提高了剔除效率,实现了空间目标快速捕获.仿真试验结果表明,本文方法快速性好、准确率高,与已有算法中较快算法相比,目标捕获所用时间减少41.92%.

摘要： 星图识别是星敏感器姿态确定成功的关键,星图识别算法的好坏直接决定星敏感器精度、刷新率等性能指标.本文重点介绍了几何投票方法的基本原理,并对该方法进行了改进,在继承它的优点的前提下,进一步提高了星图识别速度,最后通过实验验证了投票法和改进的投票法的各项优点,实验结果表明:投票法和现有的其它方法有相近的识别精度和识别速度,但该方法对"伪星"具有更强的容错性.而改进的投票法则继承了投票方法的优点的基础上,进一步提高星图识别的速度,该方法甚至能满足视频速率的姿态解算要求.

摘要： 本文着重对基于大视场星敏感器的天文导航中星图识别算法进行了研究.传统的星图识别算法大都是基于理想情况下的星图识别,算法复杂、速度慢,有的存储容量大、抗干扰能力差,不利于对航天器控制.为克服传统算法的这些缺点,本文对基于Hausdorff距离的星图识别算法进行详细的讨论,并通过编写可视化软件仿真验证其有效性.

摘要： 本文介绍一种基于单像素相机的无成像导航星敏感器.利用单像素相机原理,测量矩阵通过对星图的先验知识来训练产生,同时将各星图训练系数作为新的星图识别系数库保存.单像素星敏器工作时,利用高速空间光调制器DMD实现测量矩阵,将单像素探测器测量的信号直接作为识别信号,该识别信号与新生成的星图识别系数库数据进行相关运算,找出相关系数最大数据作为导航星图使用.该单像素星敏感器可兼顾探测动态范围大、灵敏高、探测速度快和产生数据少等特点,与导航算法相结合后,具有进一步提升现有星敏感器导航性能的潜力.

摘要： 随着自主导航技术的发展,大视场星敏感器在空间飞行器中得到了越来越多的应用研究,它能够自主实现高精度姿态确定,从而为空间基准重建和高精度控制提供测量信息.本文对利用大视场星敏感器实现高精度姿态确定的过程,包括星图提取、星图识别和姿态确定进行了仿真和试验.结果表明,星图提取精度能达到0.1像素,星图识别率能达到98%,姿态确定精度能达到10",并且通过地面试验验证了星光姿态确定过程的正确性,从而为空间飞行器自主导航应用提供参考.

摘要： 对星图识别中质心寻找的算法进行了研究，分析了以往算法的优点以及存在的不足，在此基础上提出了一种理论上更精确的算法。首先使用高斯分布对亮斑内像素点的强度分布进行近似模拟，给出光斑的仿真图像。然后采用最小二乘法中的法方程法以及奇异值分解法对光斑图像质心坐标进行优化计算。算例表明该算法可以得到更为精确的结果，在噪声小于最大像素值的5％时，质心坐标计算精度高于0.04像素。最后讨论了算法在望远镜光学成像畸变矫正中的应用。

摘要： 导航星库按照分天区的方法存储既能方便管理又能加速观测星图的查找匹配过程,但是按照传统的分天区存储方法构建的导航星数据库,要求星敏感器CCD视轴每次落在天区的中心,这是难以实现的。通过改进的方法建立的导航星数据库,能够从根本上消除CCD视场跨天区而导致的观测星图无法识别的问题。另外,还根据导航星库的特点,提出了一种新的观测星图快速识别方法。仿真实验表明,相比传统三角形识别算法,该算法所需要的导航星数据库较小,准确率较高,识别过程需要的时间也较少。

摘要： 研究了APS星敏感器基于星光折射模型的自主测量轨道和全天球自主星图识别的测量姿态方法,阐述了光纤陀螺的测量模型。详细介绍了基于APS星敏感器与光纤陀螺的组合制导系统的原理,并给出了星光-惯性组合制导系统的轨道、姿态确定算法。依据APS星敏感器和光纤陀螺的技术指标,对算法进行了仿真,结果表明,该星光-惯性组合制导系统可以有效修正弹道导弹的初始定位误差及初始对准误差。

摘要： 从提高风云四号气象卫星的姿态确定和图像定位精度的需求出发，搜集了建立导航星数据库的基础数据，确定了导航星选取的原则：①根据星敏感器光学系统的观测能力确定选取导航星的星等闽值;②根据卫星姿态确定角秒量级的精度需求确定选取导航星的位置精度阈值。通过对J1991.25Hipparcos星表进行精密历元转换，建立FY4定位用的高精度的卫星历元时刻的导航星数据库。星图识别试验表明，该导航星数据库切实可行。

摘要： 本文介绍了TITMS320C6701DSP芯片的主要功能特点及内部结构.基于此技术建立了以DSP为核心的星敏感器信息处理硬件开发系统,并在此系统中实现了基于径向和环向分布特征的星图识别方法.文章对实验结果进行分析,表明星图识别算法可以在基于DSP技术的星敏感器信息处理硬件开发系统中快速准确的实现.

摘要： 本文对大视场星体跟踪器主要关键技术进行了研究。文章在阐述大视星体跟踪器组成及工作原理的基础上,对其关键技术进行了详细的分析,并给出了部分试验结果。

摘要： 本申请提供一种卫星图片中障碍物的识别方法及识别装置。所述方法包括：对卫星图片进行色系转换，并对色系转换后的卫星图片进行小波变换，得到低频分量、第一高频分量、第一水平分量以及第一垂直分量；对所述低频分量、第一高频分量、第一水平分量以及第一垂直分量进行优化处理，得到环境背景分量、第二高频分量、第二水平分量以及第二垂直分量；对所述环境背景分量、第二高频分量、第二水平分量以及第二垂直分量进行小波逆变换，并从小波逆变换后的卫星图片中抽取障碍物的边界对应的世界坐标。本申请实施例提供的一种卫星图片中障碍物的识别方法及识别装置，能够精确地对卫星图片中的障碍物进行识别。

摘要： 本发明公开了一种多源卫星图像水体目标识别方法及装置，其中，方法包括：获取多源卫星图像；将所述多源卫星图像输入预设的多分支快速卷积模型；所述多分支快速卷积模型具有多个网络分支；通过所述网络分支从所述多源卫星图像中提取特征数据，并对所述特征数据进行特征融合，输出分割结果；本发明通过获取多源卫星图像；从多源卫星图像中提取多个特征数据；将多个特征数据输入预设的多分支快速卷积模型，通过分支快速卷积模型对特征数据进行特征融合，输出分割结果；根据分割结果，识别水体目标。解决了现有技术对水体识别准确率低的技术问题。

摘要： 本申请提供一种卫星图片中障碍物的识别方法及识别装置。所述方法包括：对卫星图片进行色系转换，并对色系转换后的卫星图片进行小波变换，得到低频分量、第一高频分量、第一水平分量以及第一垂直分量；对所述低频分量、第一高频分量、第一水平分量以及第一垂直分量进行优化处理，得到环境背景分量、第二高频分量、第二水平分量以及第二垂直分量；对所述环境背景分量、第二高频分量、第二水平分量以及第二垂直分量进行小波逆变换，并从小波逆变换后的卫星图片中抽取障碍物的边界对应的世界坐标。本申请实施例提供的一种卫星图片中障碍物的识别方法及识别装置，能够精确地对卫星图片中的障碍物进行识别。

摘要： 一种基于径向三角形映射矩阵的星图识别方法，包括：提取导航星的径向三角形模式，建立导航星模式库；根据星图中提取到的观测星几何分布，构建在模式半径内以主星为顶点与任意两颗邻星构成的径向三角形，将径向三角形的角距映射到模式矩阵，通过对模式矩阵每个栅格的匹配完成投票，经投票，选高票候选星为主星标号，对于个别低和平票候选星利用双失量定姿确定旋转矩阵和姿态角，通过重投影的方法验证径向三角形并输出观测星验证识别结果得出星标号。同样方式对靠近星图主点的其他N

摘要： 本发明公开了一种星图识别导航三角形库构建方法及装置。该方法包括：获取不同方向视场中的三角形尺寸形状和数量；根据所述三角形尺寸形状和数量，构建三角形密度分布模型；根据所述三角形密度分布模型和三角形对应的恒星星等，生成三角形利用率模型；将所述三角形利用率模型中的低利用率三角形进行剔除，得到三角形库。本发明对天球中的三角形进行筛选，提高存储空间的使用效率，匹配度高，增强识别率，提高搜索效率。

摘要： 本发明公开一种基于最简一般子图的星图识别方法，包括：建立角距数据库，具体分为导航星的选取、角距数据库以及索引表的建立；选取待识别的观测星，依次定义其中一颗星为主星，通过两轮投票记录主星到余下各星的角距与数据库中导航星对的匹配结果，并初步筛选各观测星的候选星；依次取各观测星的最高票候选星，确定以其为主星的匹配组，并由匹配组的大小选取最简一般子图，然后以匹配组为基础构建同构子图；取同构子图的两颗星，利用双矢量定姿确定旋转矩阵和姿态角，通过重投影验证同构子图并输出观测星的识别结果。本发明继承了多边形算法的可靠性和组匹配算法的高效性，对星点位置噪声、星等噪声以及假星都有很好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种双视场星敏感器星图识别方法，该方法首先利用两个探头光轴指向关系，任选一个视场作为基准，利用旋转矩阵将两个视场的恒星星点坐标进行坐标系的统一；然后利用本发明提出的双视场星图识别算法，对统一坐标系后的所有星点进行匹配识别。本发明相较于传统星图识别方法，主星确定后，引入一个评价指标，综合考虑恒星的星等与距离信息，识别结果可靠性更好。

摘要： 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的星图识别方法及系统，其中涉及的识别方法，包括：S1.对原始星表进行筛选，得到导航星表；S2.预先设定星敏感器对准导航星，使导航星位于图像中心，计算导航星的所有邻星到导航星的距离，并计算邻星到导航星的连线与x轴的夹角，得到所有邻星与导航星的距离以及所有邻星到导航星的连线相对于x轴的角度；S3.根据得到的距离和角度，计算邻星的极坐标，并将极坐标转换为一维特征序列；S4.对特征序列添加噪声并进行扩充，得到星图的训练集；S5.构建一维卷积神经网络，并将得到的训练集输入一维卷积神经网络中进行训练，生成星图识别模型；S6.将待识别的星图输入至生成的星图识别模型中，星图识别模型输出识别结果。

摘要： 本发明公开了一种基于姿态信息辅助的小视场星敏感器星图识别方法及装置，利用导航系统提供的姿态信息推算出星敏感器当前时刻的姿态，选择光轴指向附近的天球区域中的恒星作为候选星，利用得到的候选星先验信息，再与三角形算法结合进行星图识别匹配过程，提高匹配的冗余度，从而达到减少误匹配和多匹配概率的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于空间投影的全天球星图识别方法、装置及介质，其中方法包括：对星图进行预处理以确定星图的主星，并对星表进行预处理以生成搜索表；根据星图的主星和搜索表从搜索表中获取候选星；对星图和搜索表中的每颗星进行坐标变换以获取每颗星的极坐标；基于星图内每颗星的极坐标和候选星周围相应视场范围内每颗星的极坐标，识别出星图内的恒星。由此，不仅识别精度高，可适用于复杂成像环境，能够有效减少干扰，而且可根据天区任意改变导航星密度，从而实现某一天区的更精密的识别，进而有助于提升姿态精度。