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星图识别算法是星敏感器的关键技术，快速性和可靠性一直是对其评价的重要指标。提出了基于K矢量查找表和导航星域联合进行超快速星图识别的方法。首先根据星敏感器视场和所能敏感的星等建立全天球导航星表；再依据K矢量的原则对全天的导航星按照星对角距进行分类，建立星对角距所对应导航星的K矢量和K矢量查找表。利用星敏感器视场中的4颗星构成6组星对角距，将其中的5组星对角距所对应K矢量查找表域的星对组进行导航星表域...
P向量实现快速星图识别的方法
天文仪器 星敏感器 快速星图识别
2009/3/10
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。
一种基于蚁群聚类算法的快速星图识别方法
蚁群算法 聚类分析 星图识别 导航星库
2008/6/15
为提高大视场星敏感器的星图识别速度和识别成功率，提出一种基于蚁群聚类算法的 快速星图识别方法，该方法首先利用蚁群聚类算法对星点集合进行快速聚类分析；然后选择 最优类并以其中每个星点为圆心，以一定角距为半径画圆，将圆内所有星点构成集合；再将 每个集合的星点两两求取角距，利用蚁群算法对路径快速寻优的优点，完成集合的路径优化 ；最后利用优化结果同导航星库中已有的优化数据相匹配，以实现星图的快速匹配与识别...
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...