基于同心圆分割的大视场星图识别算法

针对星敏系统常见的三角形识别算法数据冗余量大、识别速度特别是初始识别速度低的问题,提出一种基于同心圆分割的大视场(FOV)星图识别算法。在分析星图信息以获得其主星的基础上,围绕主星以一定的半径画8个同心圆,再根据各星的坐标统计每个圆环内的星数量,从而得出主星的伴星分布向量。以同样方法基于基本星表构建相对应的导航星特征库,然后利用伴星分布向量与特征库进行模式匹配,从而得出星图识别结果。对特征库中的数据,根据各向量的第一维元素大小进行排序,以加快算法的识别过程。仿真实验结果表明,该算法所需的导航星特征库存储空间小,具有良好的实时性、抗噪性与较高的识别率,能够以95.3μs的识别时间达到88.9%以上的正确率,可与其他识别算法相结合,执行于不同的阶段,实现更高效、准确的天文导航。