基于星三角形外接圆的星图识别算法

三角形外接圆半径能部分描述三角形的结构特征,在三角形两条边长及其外接圆半径已知的情况下,可以确定唯一的三角形,因此提出了一种基于三角形外接圆的星图识别算法。构建了导航星数据库,以特征三角形为匹配模板,减少了导航星三角形的数量,从而减小导航星数据库容量。为了提高搜索效率,以特征半径为搜索量,并对其进行升序排列。通过对特征半径的匹配,缩小了角距匹配的范围,提高了角距匹配的速度,同时采用的多三角形的组合有效地提高了识别率。为了保证星图识别的准确性,引入了验证识别环节。仿真结果表明:当存在2像元的位置噪声时,识别率大于97.42%,平均识别时间为38.41 ms,实时性与鲁棒性均优于传统三角形星图识别算法。

一种基于星三角形的星图识别算法

提出了一种基于星三角形的星图识别算法。根据星三角形构造其对应的模式向量,按照三角形周长进行升序排列,并构造辅助索引向量,提高搜索效率;通过分析三角形算法产生误匹配或冗余匹配的主要原因,根据估计最大位置误差建立相近模式向量表,以提高识别成功率。仿真实验表明:当位置噪声在估计最大位置误差范围以内时,本算法识别成功率可达99%以上,平均识别时间为1.8 m s,很好地满足了星图识别的要求。