[发明专利]基于星密集度的星图仿真器导航星优选方法

摘要

本发明公开了一种基于星密集度的星图仿真器导航星优选方法，首先对星表进行处理，提取出有效数据域，并进行相关数据处理，得到每颗恒星对应的六个数据量，进而对提取出的赤经、赤纬值分别进行自行、岁差以及章动修正。再根据给定的视轴指向以及视场范围大小，提取出该视场范围内的恒星，建立观测星星库。再在观测星星库的基础上，根据ITSI导航星优选方法，分别通过相面分割以及星密集度计算的处理，并满足设定的导航星阈值，最终实现导航星优选，建立导航星星库。本方法比较简单，但是得到的导航星星库标准偏差较小，分布较均匀，兼顾了效率和效果；所构建的导航星星库合理，对星图匹配的顺利实施有重大意义。

主权项

一种基于星密集度的星图仿真器导航星优选方法，其特征在于：包括以下步骤：1)文件读取、选取数据域以及数据域数据整合：处理SAO星表(The Smithsonian Astrophysical Observatory Star Catalog史密松天体物理台星表)，经过数据筛选、单位转换等相关计算处理，得到所需构建星库的数据，得到历元时刻J2000.0下的平位置坐标，以赤经赤纬形式表示为：(α0，δ0)；2)将SAO星表所提供的历元时刻的恒星位置数据分别进行自行、岁差和章动修正；3)观测星提取：将经过步骤1)和2)处理后的星表数据，即更新了恒星位置坐标后的星表数据，根据光轴指向进行观测星提取，实现按照视场范围来读取和显示，对处理后的星表数据进行进一步星过滤处理；4)观测星星库的建立：计算出恒星的视场位置，确定恒星视场角；判断是否在视场范围内，筛选恒星，建立观测星星库；5)导航星阈值判断：设定导航星阈值；6)对步骤4)建立的观察星星库进行阈值判断：恒星数量少于或等于阈值时，进行步骤9)；恒星数量大于阈值时，进行步骤7)；7)对观测星星库进行区域分割，保留各区域最亮的一颗星，然后进行阈值判断：恒星数量少于或等于阈值时，进行步骤9)；恒星数量大于阈值时，进行步骤8)；8)定义星密集度，根据定义的星密集度，计算每颗恒星的星密集度，将剩余的所有恒星的星密集度进行比较，删除星密集度大的恒星，降低星像密度，完成后再进行阈值判断：恒星数量少于或等于阈值时，进行步骤9)；恒星数量大于阈值时，进行步骤7)，每次从步骤8)进入骤7)的，区域分割的数量均要减少；星密集度的定义及计算过程如下：星密集度(Scd：Star center density)是指相对于某颗恒星，假定为S0，在指定的视场角范围内有另外N颗星，分别以Sn表示，n＝1,2,3…N视场位置分别为(XFLDn,YFLDn),n＝0,1,2，…N表示，那么星密集度Scd定义为：ScdS0=Σn=1n=N1(XFLDn-XFLD0)2+(YFLDn-YFLD0)2]]>     (13)]]>9)输出剩余星的信息，导航星库优选完成，导航星库建立完毕。