一种基于星座匹配的全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。通过对导航星座数据库进行调整和最大限度地利用了已识别基元所提供的匹配信息，使得算法的计算量和存储容量与传统的三角形匹配算法相当。ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ 模拟表明，在星等误差０．５ 星等（３σ） ，位置误差１０ 角秒（１σ） 时，算法的识别成功率接近１００％ 。

基于PGA的全天自主星图识别算法研究

将星图识别视为一种组合优化问题 ,并利用并行遗传算法来求解。该算法不仅在思路上有所创新 ,而且所需导航星座数据库的容量较小。仿真结果表明 ,该算法可以得到近似线性的加速比 ,且比现有的星图识别算法具有更好的鲁棒性和实时性。

四边形全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。该算法将四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式 ,使用三角形模式的特征 ,在保证算法计算量和星载星表的存储容量的前提下 ,使算法的识别成功率得以星著提高。 Monte Carlo实验表明 ,在星等误差0 .5星等 ( 3σ) ,位置误差 1 0角秒 ( 1 σ)时 ,该算法的识别成功率接近 1 0 0 %。

一种改进全天自主栅格星图识别算法

栅格算法是一种较优秀的星图识别算法 ,但它要求视场中有较多的恒星 ,从而要求星跟踪器有大的视场或高的星等灵敏度。为了克服这一缺点 ,引入主星的概念 ,并在星图识别过程中加入星等信息。仿真结果表明改进后的算法只需较少的恒星就能保证算法的鲁棒性 ,且实时性得到显著改善。