[发明专利]一种基于混合粒子群算法的星图识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于混合粒子群算法的星图识别方法，属于航天器导航、制导与控制领域。

背景技术

星敏感器是基于星图匹配识别技术的天文导航系统的主要工作部件，星图匹配识别方法是星敏感器技术的核心，可以快速准确地获得载体的姿态信息。因此，研究一种识别速度快，识别成功率高的星图识别算法具有重要的理论和现实意义。

目前已有了许多较为成熟的星图匹配识别方法，如三角形算法，凸多边形匹配识别算法、栅格算法、基于Delaunay三角剖分识别法、基于神经网络的星图识别算法、基于遗传算法的星图识别方法以及基于蚁群算法的星图识别方法等。这些星图识别算法都达到了较为良好的效果，但它们在识别速度、识别成功率、数据库大小以及对噪声的鲁棒性上各有优劣；特别在大视场、高灵敏度的恒星敏感器条件下，由于光学系统畸变大、敏感星点多、星点质心提取困难等原因，识别速度和成功率更是明显降低。

发明内容

本发明的目的是解决大视场条件下恒星敏感器的星图识别速度慢和识别成功率低的问题。本发明提出了一种基于混合粒子群算法的星图识别方法，显著地提高了星图识别的成功率和对噪声的鲁棒性。

本发明提出的一种基于混合粒子群算法的星图识别方法，包括以下几个步骤：

步骤一：建立导航星库，实现星图识别算法导航星库的构造；

步骤二：星图匹配识别，利用混合粒子群算法为导航星构造特征模式，然后采用二分查找法对导航星进行匹配识别。

本发明的优点在于：

（1）本发明公开的星图识别方法采用混合粒子群算法对星点进行路径寻优，根据最优路径长度值进行索引，并利用最优路径中导航星间的角距进行匹配识别，提高了方法的识别率，减少了匹配时间；

（2）本发明公开的星图识别方法提出了一种自适应确定圆半径r的方法，使该识别方法的寻优规模在合理范围内，保证了方法的实时性。

（3）本发明公开的星图识别算法加入了导航星验证环节，提高了识别结果的准确性，同时减少了冗余匹配。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明圆半径r取4°时，圆内星点数目不同时的导航星个数分布；

图3是本发明对r＝4°圆内星点少于6的导航星，取半径r＝5°时圆内星点个数分布；

图4是本发明对r＝4°圆内星点多于25的导航星，取半径r＝2.5°时圆内星点个数分布；

图5是本发明提出的基于混合粒子群算法的圆内星点路径寻优图；

图6是本发明提出的基于混合粒子群算法的星图识别方法流程；

图7是本发明提出的方法识别率与星点位置误差的关系图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明是一种基于混合粒子群算法的星图识别方法，方法流程如图1所示，包括以下几个步骤：

步骤一：建立导航星库，实现星图识别方法导航星库的构造

针对基于混合粒子群算法的星图识别方法，其导航星库的构造方法如下：

第一步：选取导航星，构建基本导航星表

从基本星表中选取导航星，对恒星间角距小于某一值（一般取3-5个像素）的双星进行剔除，得到用于星图识别的基本导航星表，基本导航星表包含每一颗导航星的编号、星等、赤经和赤纬信息。

第二步：构造每颗导航星的特征数据集合

针对基本导航星表中的每颗导航星，以导航星为圆心，以半径r进行画圆，将圆内的所有导航星组成圆心导航星的特征数据集合。

星图识别是一种特征匹配方法，需要为每颗导航星构造唯一的特征模式，然后利用构造的特征实现导航星的匹配识别。基于混合粒子群算法的星图识别方法在构造特征模式时，需要给定圆半径r，而圆半径r的大小影响圆内导航星的个数，进而决定混合粒子群算法路径寻优的难易程度。为了提高星图识别方法的准确性和实时性，本发明提出了一种自适应调整方法来确定圆半径r，以保证混合粒子群算法的寻优规模在合理范围内，具体步骤包括：

（1）以一颗导航星为中心，取圆半径r＝4°，统计圆内的星点个数，当星点个数小于6时，进入步骤（2），当星点个数大于25时，进入步骤（3），当星点个数大于等于6且小于等于25时，确定圆半径r＝4°；

为保证星图识别方法的准确性和实时性，本发明对以上两种情况的圆半径r进行调整；

（2）当圆内的星点个数小于6时，增大圆半径r为5°；