[发明专利]一种基于径向三角形映射矩阵的星图识别方法

说明书

一种基于径向三角形映射矩阵的星图识别方法，包括：提取导航星的径向三角形模式，建立导航星模式库；根据星图中提取到的观测星几何分布，构建在模式半径内以主星为顶点与任意两颗邻星构成的径向三角形，将径向三角形的角距映射到模式矩阵，通过对模式矩阵每个栅格的匹配完成投票，经投票，选高票候选星为主星标号，对于个别低和平票候选星利用双失量定姿确定旋转矩阵和姿态角，通过重投影的方法验证径向三角形并输出观测星验证识别结果得出星标号。同样方式对靠近星图主点的其他N_max颗待识别星进行识别。本发明继承了三角形算法的鲁棒性，同时构建了具有旋转不变性的模式矩阵，在每次径向三角形模式匹配投票时对模式库整体进行查找，具有完备性。

技术领域

本发明涉及星敏感器天文导航中的星图识别领域，具体涉及一种基于径向三角形映射矩阵的星图识别方法。

背景技术

星敏感器是卫星姿态控制系统中重要的硬件组成部分，通过星图识别实现对航天器三轴姿态的获取。因为星敏感器测量不需要估计先验知识，而且测量精度可以达到角秒级，所以已被广泛应用于星空探测任务。

目前现有的星图识别算法，根据特征提取方式不同大致分为子图同构类算法以及模式类算法。子图同构算法例如三角形算法、金字塔算法等将星点看作图的顶点，其边对应于同一个视场下的两个顶点对应角距。模式类算法是通过对主星周围星点的相对位置关系构建模式，来对主星进行识别。以栅格算法为模式类算法的代表，步骤为先选取一颗主星，选取一颗邻星和主星的相对位置关系构建栅格坐标系，在模式半径内划分栅格，将星点落入栅格内从而构成一个特定的星模式，通过模式匹配对主点进行识别。模式类算法例如栅格算法、径向环向算法，其中大多数模式类算法的构造方式主要利用了角距。模式识别类算法主要优点在于存储数据模式容量较小，快速搜索得到匹配模式。模式类算法需要观测星图中存储较多的星点才能获得独特的星点模式，因此此类算法在星点数量较少时，模式类算法性能会明显下降。同时当受到较大位置噪声干扰时，大多数模式类算法性能会明显下降。此外，模式类算法例如栅格算法在构建模式时需要找到最近邻星才能确定模式方向，径向环向星图识别算法在提取环向特征时也需要找到环向方向最小夹角作为坐标轴的起始x轴方向。在星敏感器实际使用中，往往受到大气空间等噪声的干扰，会产生对近邻星干扰的假星噪声以及丢星噪声，当最近邻星遇到假星噪声干扰时，模式受到较大的影响则会造成识别失败。

通过以上分析可见，多数模式类算法需要找到最近邻星，并且例如栅格算法构建模式需要依赖星图采集到足够鲁棒的近邻星才能获得较好的识别效果。

发明内容

针对目前径向算法无法利用环向信息的不足，本发明在径向算法的基础上提出了一种径向三角形模式特征星图识别算法。

本发明的技术方案如下：

一种基于径向三角形映射矩阵的星图识别方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S100，构建径向三角形模式同时建立径向三角形模式星图识别数据库；

步骤S200，根据星图中每颗主星所在模式半径内的邻星位置构建径向三角形模式；

步骤S300，依次提取靠近主点最近的观测星，根据星图中各观测星的径向三角形模式矩阵，使用投票法对观测星进行识别；

步骤S400，选取靠近图像主点的其他八颗观测星为主星，逐一计算主星到各伴星的角距，配合构建的索引表在径向三角形模式星图识别数据库中搜索模式半径内所匹配的径向三角形，识别到所有待观测星。

进一步的，所述步骤S100包括：

步骤S110，建立导航星数据库；

步骤S120，构建径向三角形模式库；

步骤S130，建立模式索引库，压缩模式库实现快速查找。

进一步的，所述步骤S110，建立导航星数据库包括：