大多数现有算法在星敏感器光学系统参数标定不准确时,识别率显著降低。针对这种情况提出了一种无需标定参数的识别算法。该算法引入比例距离作为径向特征,角度作为环向特征。这两种特征不依赖焦距、主点等任何光学系统参数,仅和图像平...大多数现有算法在星敏感器光学系统参数标定不准确时,识别率显著降低。针对这种情况提出了一种无需标定参数的识别算法。该算法引入比例距离作为径向特征,角度作为环向特征。这两种特征不依赖焦距、主点等任何光学系统参数,仅和图像平面上的星点位置有关。识别时首先按照特征量进行初始匹配,然后利用FOV(Field of View)约束筛选待选星进行精确匹配。为了加快速度,精确匹配时引入了快速分组方法。仿真实验表明,该方法具有较快的识别速度,在没有光学系统参数的情况下,识别率可以达到97%。展开更多
文摘大多数现有算法在星敏感器光学系统参数标定不准确时,识别率显著降低。针对这种情况提出了一种无需标定参数的识别算法。该算法引入比例距离作为径向特征,角度作为环向特征。这两种特征不依赖焦距、主点等任何光学系统参数,仅和图像平面上的星点位置有关。识别时首先按照特征量进行初始匹配,然后利用FOV(Field of View)约束筛选待选星进行精确匹配。为了加快速度,精确匹配时引入了快速分组方法。仿真实验表明,该方法具有较快的识别速度,在没有光学系统参数的情况下,识别率可以达到97%。