[发明专利]基于动态夹角匹配的星敏感器星图识别方法

说明书

本发明公开了一种基于动态夹角匹配的星敏感器星图识别方法，属于航天器导航、制导与控制领域，包括以下几个步骤：步骤1：构建导航星库，包括选取导航星、提取星模式特征并记录储存；步骤2：动态夹角初始匹配，包括构造待识别参考星动态夹角特征、在导航星库中搜索候选导航星、记录完成初始匹配的匹配组；步骤3：匹配度计算，包括定义参考星及导航星的夹角和距离特征、计算特征匹配数、定义匹配度得分、选取各侯选星的最大得分、取得分最大的侯选星为识别结果。本方法利用多组动态夹角特征作为后续匹配度计算的起始边，克服了依赖最近邻星作为起始星的问题，将唯一匹配改为多组匹配，提高了识别的准确率以及对噪声和伪星的鲁棒性。

技术领域

本发明总的来说涉及航天器导航、制导与控制领域，具体而言涉及一种用于星敏感器的星图识别方法。

背景技术

星敏感器是天文导航系统中一种天体敏感器，具有体积小、精度高、自主性强等特点。它通过观测太空中的恒星对航天器进行姿态解算，现已在广泛应用于航天领域。而星图识别算法作为星敏感器的关键技术，实现一个可靠、快速的星图识别算法，一直都是重要的研究课题。

目前已经提出了若干星图识别算法，下面予以简单介绍。

Liebe等人提出的三角形算法，使用三颗星两两之间的角距作为特征进行识别，实现简单但具有一定的冗余。

Mortari等人提出金字塔算法，在三角形的基础上，推广到四个星点，进一步降低了识别过程中的冗余。

张广军等人提出采用角距匹配的改进的三角形识别算法，直接存储星对角距，加快了识别的速度。

Wei等人提出将星图从笛卡尔坐标系转换到极坐标系进行识别，来实现识别算法中的尺度和旋转不变性。

Padgett等人提出了星模式类的栅格算法，将星图栅格化编码后作为模式特征进行匹配，但该算法在星等和位置噪声等干扰下性能不佳。

Na等人将原始栅格匹配过程中的硬模板匹配换成一个衡量观测特征与星模式特征之间差异的代价函数，并使用恒星的相对星等作为权重，提高了对位置噪声与星等噪声的鲁棒性。

Silani等人提出Polestar算法，以一颗星作为参考星，计算它与邻星之间的角距作为特征组成特定的二进制向量，并使用查找表结构以及投票法的思想进行识别。

Zhang等人使用分步识别算法，用径向特征进行初始匹配，用环向特征进行后续匹配，但与栅格算法一样环向特征中的起始边的选择容易受到噪声的影响。

Wei等人提出将邻星矢量之间的夹角作为动态环向特征来消除各种噪声的影响。

Samirbhai等人使用具有旋转不变性的加性矢量作为识别的特征，通过投票法选出匹配度最高的星作为识别结果，但该方法具有过于依赖最近邻星作为起始星的问题。

然而，目前的星图识别算法的准确率和鲁棒性仍有进一步提升的空间和需要。

发明内容

为解决现有识别算法使用最近邻星作为起始星，在星点提取误差较大的情况下，起始星错误选择易导致匹配失败的问题，本发明提出了一种基于动态夹角匹配的星敏感器星图识别方法，将以往的唯一匹配改为多组匹配，提高了识别的准确率以及对位置噪声和伪星的鲁棒性。

一种基于动态夹角匹配的星敏感器星图识别方法，包括如下步骤：

步骤1：构建导航星库

(1)从SAO J2000星表中选取符合识别要求的恒星作为导航星。去除星表中不稳定的变星以及难以区分的双星，并结合星敏感器的敏感星等，最终选取4956颗恒星作为导航星。

(2)将选中导航星分别作为视场中心，根据星敏感器视场角大小，选取符合角距限制的星作为邻星，即得到N个邻星用于生成导航星的模式特征。