專利名稱：一種星敏感器快速星圖識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及空間科學(xué)，具體說就是一種星敏感器快速星圖識別方法。 背景技術(shù)：
星圖識別的研究始于1969年，在阿波羅航天任務(wù)15、16、17中，用激光高度計(jì) (Laser altimeter)測量月亮的輪廓，星敏感器用于確定激光束的指向。在星敏感器工作過 程中，需要在地面處理星相機(jī)拍攝的數(shù)萬張星圖照片(Mar Images)，用人工方法處理數(shù)萬 張星圖是非常困難的，這項(xiàng)任務(wù)導(dǎo)致了 Junkins等人設(shè)計(jì)一般意義上的機(jī)載(on-board)星 圖識別方法。早期的星圖識別算法主要有直接匹配法(Direct Match Technique)、角距匹 配法(Angular Separation MatchTechnique)、相位匹配法(Phase Match Technique)禾口離 散姿態(tài)變動法(Discrete Attitude Variation Technique)等。Van Bezooi jen 針對 AST 提出了 一種主星識別法，它是一種全自主星圖識別方法。在觀測星中選一顆星作為主星，其 余星為伴隨星。根據(jù)一定的角距門限，在導(dǎo)航星表中匹配主星與伴隨星間的角距，然后進(jìn)行 亮度等級匹配，如果識別成功，則結(jié)束識別過程，否則再選下一顆星作主星，直到識別成功。 該算法基本上不需要重復(fù)匹配，而且適用于全天星圖識別，識別速度快，識別率高，但存在 一些缺陷，當(dāng)有許多顆星等相近的亮星同時(shí)出現(xiàn)在視域內(nèi)時(shí)，識別率嚴(yán)重降低。1988年，Kosik對恒星識別算法進(jìn)行了分類和比較，他主要研究了多邊形匹配法 (Polygon Match)、極點(diǎn)法(Pole technique)、多邊形角匹配法(Polygon Angular Match) 和方位-角-星(Orientation-Angle-Magnitude)。Padgett通過大量研究子圖同構(gòu)方法 中的三角形算法CTriangle Algorithm)、匹配組算法(MatchGroup Algorithm)和模式識別 方法中的網(wǎng)格算法(GridAlgorithm)。Padgett指出對于小視場的星跟蹤器而言，模式識別 方法較為優(yōu)越。同年Mortari提出采用k-vector方法來進(jìn)行星圖識別。為了降低由于星 等不確定性帶來的誤識別，該算法只采用星對角距來識別。2002年，Accaro研究了不依賴恒星亮度信息的三角形星圖識別算法。2003年， Juang等提出了一種魯棒的星圖識別方法，并用夜晚星圖對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證。該方法以星 模式矢量(Mar PatternVector)矩陣的奇異值作為識別特征。除了以上提高的幾種算法外，許多學(xué)者還提出了一些其他很有意義的算法， 如kholl提出了一種基于混合特征的“六特征”(six-feature)全天球星圖識別算法， Brdwell提出了一種基于領(lǐng)域幾何分布特征的算法，Udomkesmalee提出了一種利用后驗(yàn)概 率的預(yù)測估計(jì)方法，近年來，人工智能也在星圖識別算法中得到廣泛的應(yīng)用。以上的星圖識別算法過程是(如圖)首先掃描整幅星圖來提取觀測星的星像坐 標(biāo)，然后利用全天球的恒星來識別這些觀測星對。因此，采用當(dāng)前的識別算法很難進(jìn)一步降 低識別時(shí)間和提高識別率。星圖識別的目的是建立觀測星模式與導(dǎo)航星模式的對應(yīng)關(guān)系，由于導(dǎo)航星模式很 多、多種不確定性的存在以及實(shí)時(shí)性的要求，這種對應(yīng)關(guān)系很難建立。在理想情況下，這種 對應(yīng)關(guān)系應(yīng)該是唯一的。但由于一幅星圖中所包含的星像信息并不多，這樣星圖與星圖之間在幾何形狀上存在著一定程度的相似性，特別是當(dāng)識別過程中模式的構(gòu)成方式比較簡單 時(shí)，這種相似性將更為明顯。再加上星象數(shù)據(jù)的不確定性以及虛假目標(biāo)的影響，導(dǎo)致識別結(jié) 果在某些情況下不是唯一的，即存在出現(xiàn)歧義匹配的可能性。這種歧義匹配的存在，加劇了 星圖識別過程的復(fù)雜性。為了降低歧義匹配的可能性，許多識別過程不得不對匹配結(jié)果進(jìn) 行再次確認(rèn)，或采取比較的方法，將所有可能的匹配都找出來，并以匹配誤差和最小的匹配 星圖作為最終的識別結(jié)果。這兩種方法，前者是以識別時(shí)間的延長為代價(jià)，而后者是以識別 成功率的降低為代價(jià)的。因此，星圖識別是件困難而復(fù)雜的工作。識別率和識別時(shí)間是衡 量星敏感器星圖識別方法的重要指標(biāo)。目前大部分學(xué)者提出各種全天球星圖識別算法或者 改進(jìn)各種全天球星圖識別算法來完善這些指標(biāo)。這些算法雖然從某種程度上降低了識別時(shí) 間，但是由于全天球星圖識別前，必須從整幅星圖中提取星像坐標(biāo)，而提取星像坐標(biāo)占了整 個全天球星圖識別模式的絕大部分時(shí)間。隨著像平面的面陣增大，每次提取星像坐標(biāo)過程 的時(shí)間增加。然而寬視場、大面陣的像平面是新一代星敏感器的發(fā)展趨勢。所以完全采用 傳統(tǒng)的方法來降低識別時(shí)間和提高識別率必然受到限制。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種避免全天球搜索、減少識別時(shí)間、提高識別率的星敏 感器快速星圖識別方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的步驟如下步驟一獲得一幅完整星圖的同時(shí)，利用陀螺組合系統(tǒng)獲取當(dāng)前星敏感器的粗姿 態(tài)；步驟二 星敏感器利用粗姿態(tài)從星表中搜索視場內(nèi)所有恒星，并利用以下公式 ⑴和公式(2)計(jì)算視場內(nèi)所有恒星在像平面內(nèi)的可能位置；
權(quán)利要求
1. 一種星敏感器快速星圖識別方法，其特征在于步驟如下 步驟一獲得一幅完整星圖的同時(shí)，利用陀螺組合系統(tǒng)獲取當(dāng)前星敏感器的粗姿態(tài)； 步驟二 星敏感器利用粗姿態(tài)從星表中搜索視場內(nèi)所有恒星，并利用以下公式(1)和 公式( 計(jì)算視場內(nèi)所有恒星在像平面內(nèi)的可能位置；cos δ sin(a - A)χ =---sin 5 sin D + cos δ cos D cos(a - A)sin δ cos D 一 cos δ sin D cos(a — A)y 二-sin 5 sin D + cos δ cos D cos(a - A)(1)xf = xcos θ -ysin θ (2) jf = xsin θ +ycos θ其中A，D是理想坐標(biāo)系中心即光軸指向在天球坐標(biāo)系的指向； θ星敏感器的滾動角； 這些都可以通過已知恒星信息來計(jì)算得到； χ'，y'是計(jì)算未知恒星在子星圖中的理想星像坐標(biāo)； α,δ是未知恒星在天球坐標(biāo)系中的赤經(jīng)和赤緯；步驟三掃描以這些位置為中心的星圖小區(qū)域，提取相應(yīng)的觀測星星像坐標(biāo)；步驟四利用視場內(nèi)所有恒星，對提取的觀測星進(jìn)行識別；步驟五把識別結(jié)果發(fā)送給姿態(tài)計(jì)算模塊計(jì)算當(dāng)前星敏感器的姿態(tài)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種避免全天球搜索、減少識別時(shí)間、提高識別率的星敏感器快速星圖識別方法。步驟包括獲得一幅完整星圖的同時(shí)，利用陀螺組合系統(tǒng)獲取當(dāng)前星敏感器的粗姿態(tài)；星敏感器利用粗姿態(tài)從星表中搜索視場內(nèi)所有恒星，計(jì)算視場內(nèi)所有恒星在像平面內(nèi)的可能位置；掃描以這些位置為中心的星圖小區(qū)域，提取相應(yīng)的觀測星星像坐標(biāo)；利用視場內(nèi)所有恒星，對提取的觀測星進(jìn)行識別；把識別結(jié)果發(fā)送給姿態(tài)計(jì)算模塊計(jì)算當(dāng)前星敏感器的姿態(tài)。本發(fā)明利用傳感器信息預(yù)測星敏感器視場內(nèi)可能的恒星，從星圖中提取觀測星星像坐標(biāo)時(shí)，只需要掃描星圖中可能位置范圍，避免掃描整個星圖的過程；避免了全天球搜索，從而減少了識別時(shí)間，提高了識別率。
文檔編號G01C21/02GK102128623SQ201010571249
公開日2011年7月20日 申請日期2010年12月2日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月2日
發(fā)明者李清華, 李葆華, 溫奇詠, 陳希軍 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)