四边形全天自主星图识别算法

第21卷　第2期宇　航　学　报V ol.21N o.2 2000年4月JOURNAL OF ASTRON AUTICS A pr.2000四边形全天自主星图识别算法林　涛(中科院声学所14室・北京・100080)周建林　张钧萍　贾晓光　钱国蕙(哈尔滨工业大学航天电子与光电工程系・哈尔滨・150001) 摘　要　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。

M onte Carlo实验表明,在星等误差0.5星等(3R),位置误差10角秒(1R)时,该算法的识别成功率接近100%。

主题词　星图识别　导航星座数据库　模式匹配ALL-SKY AUTOMATED QUATERNARYSTAR PATTERN RECOGNITIONLin Tao(Fourteenth Divis ion of Th e Institute of Acou stics・Beijing・100080)Zho u Jianlin　Zhang Junping　Jia Xiaoguang　Qian Guohui(Dept.of Space Electronics&Opto-Electronic Engineering,Harbin Institute of T echnology・Harbin・150001) Abstract　A new star patt ern recog nition alg or ithm w ithout any a-pr io ry at titude kno w ledge is described.T he alg or ithm divides a star patt ern,w hich co nsists o f four st ars into tw o triangles w it h a co mmon side.U sing the features of t ria ng ular pa ttern,the success r ate o f the star pat tern r ecog nitio n scheme incr eases o bvio usly,w hile the reco gnition time and the stor ag e ca pacit y o f r ecog nitio n pro cessing keep almost unchang ed.M o nte Car lo ex periment demo nst rat es t hat,while the mag nitude uncer taint y is0.5(3R)and the position uncer tainty is 10arcsec(1R),the success rat e ver y clo se to100%.Key words　Sta r patter n recog nition　Database of g uide pat tern　P atter n ma tching 收稿日期:1998年8月10日,修回日期:1999年10月29日1　引言以星敏感器和陀螺仪作为敏感元件构成的空间飞行器姿控与导航系统可以提供精确到几个角秒的飞行姿态。

作为该系统的核心,全天自主星图识别算法主要完成在没有任何先验知识时飞行器姿态的初始捕获与跟踪。

在此,本文在三角形匹配算法的基础上,提出了一种四边形匹配算法。

该算法将一个四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式,仍使用三角形模式的特征,在保证算法的计算量和星载星表的存储容量与传统的三角形匹配算法相当的情况下,使算法的识别成功率得以显著提高。

为了验证算法的性能,本文最后将使用Mo nte Carlo 实验方法对不同位置和星等误差条件下算法的识别成功率进行测试,并对该算法与传统三角形匹配方法等进行比较。

2　导航星座数据库的构造对于采用恒星的星等及星对间角距作为特征的识别过程而言,当满足如下关系时,称一个观测模式与一个导航模式匹配[1]:(1)每个观测星对的测量角距与相应的导航星对角距在角距判决门限范围内匹配;(2)每颗观测星的星等与相应的导航星星等在星等判决门限范围内匹配。

这些参与匹配的星等与角距数的总和称为该模式的特征维数。

显然,一个由n 颗星构成的星图模式,其特征维数为:V =C 2n +n =n ×(n -1)2+n (1) 该数值反映了星图模式在匹配过程中所需满足约束条件的维数。

阚道宏等人[2]曾对星图模式的特征维数与岐义匹配率之间的关系作过统计,结果表明:歧义匹配率随着星图模式特征维数的增加而降低。

由此可见,增加构成星图模式的恒星数量是提高算法识别成功率,桷保系统可靠性的一条有效途径。

为了克服高维数星图模式所带来的内部星表存储上的困难,本文仍然选取三角形模式作为基本识别单元,并在导航星座数据库的构造上,对识别基元内各成员和识别基元间的排列顺序进行了调整。

在识别基元(记为GT )内,令每个导航三角形包含以下几个分量:(1)每颗星的星等M i (称M 1为导航主星);(2)任意两颗星之间的角距J ij (其中J 12和J 13分别称为第一角距为第二角距);(3)每颗星在导航星表中的偏移量S i 。

另一方面,在各识别基元之间,按照导航主星等从小到大,对于同一个M 1,则按J 12从小到大的顺序排列,从而保证由具有相同的M 1和J 12的识别基元构成一个以J 12为公共角距的四边形。

需要指出的是,由两个识别基元并不能完整的反映一个匹配四边形的全部识别特征,缺少了由非公共边端点(即M 3)所对应的星)所构成的角距特征。

为此,本文在该数据库中引入了位置偏移量S i 这一概念。

该偏移量的值表明了其所对应的导航星在内部星表中的位置,利用该值获得非公共边端点所对应导航星的方位矢量,并由下式计算出这些星对之间的角距。

d =arccos(x 1x 2+y 1y 2+z 1z 2(2)式中x i ,y i ,z i 为导航星在天体坐标系中的方位矢量。

该角距与由识别基元本身提供的识别特征结合在一起,构成了完整的四边形星图模式。

83第2期林涛等:四边形全天自主星图识别算法 3　算法的匹配过程识别从视场中最亮的星(称为观测主星)开始,首先进行基元匹配,而后在此基础上,由两个具有公共角距的识别基元组合成一个匹配四边形。

其具体匹配过程如下:(1)依次计算观测主星与剩下的n -1颗观测星之间的角距,构造出基于该主星的观测星座T 的集合,记为P ={T k ,k =1,2,…,C 2n -1}。

n 为星敏感器所能同时处理的最大星数。

(2)根据观测主星的星等M ′1和星等匹配公差E b ,在导航星座数据中搜索与观测主星星等匹配的所有导航三角形,由这些三角形构成导航子星表A :A ={T ′l ∶ûM ′1-M 1û≤E b ,l =1,2,…} (3)由P 中第一角距(记为J ′12)相同的观测三角形构成观测子星座集合P sub 。

从中任取一个观测三角形T ,在角距匹配公差E d 范围内,将其与导航子星表A 中的导航三角形进行第一角距的匹配,由满足匹配条件的识别基元构成导航子星表B :B =T ′l ∶ûM ′1-M 1û≤E b ; ûJ ′12-J 12û≤E d ,l =1,2,… (4)用T 依次与导航子星表B 中的识别基元进行剩余角距和星等的匹配,当满足如下关系时:ûJ ′i 3-J i 3û≤E d i =1,2ûM ′j -M j û≤E b j =2,3 称为实现一个基元匹配。

(5)从P sub 剩余的观测基元中再任取一个观测三角形T ′,与导航子星表B 中的导航基元进行如下匹配:ûJ ′ij -J ij û≤E d i =1,2　j =2,3,i ≠jûM ′j -M j û≤E b j =2,3 重复步骤(5),如果T ′在导航子星表B 中发现另一个匹配基元,算法转入步骤(6)。

(6)根据偏移星S 3的值得到非公共边端点所对应的导航星在天体坐标系中的方位矢量,由(2)式计算出这些星之间的角距,如果该角距与相应的观测星对角距满足角距匹配条件,则表明由这两个匹配基元组合成一个匹配四边形。

如果该四边形是唯一的,则认为实现了一次成功的识别。

4　试验结果与分析本文以IR&D 星敏感器[3]为例对算法的性能进行了测试。

用M onte Carlo 实验方法在全天球范围内随机产生敏感器的视轴指向(A 0,B 0)。

测量星等及位置误差均假设为服从正84 宇航学报第21卷图1　识别成功率与位置误差之间的关系态分布的随机变量[4]。

当星等精度为0.5星等(3R ),位置精度10角秒(1R ),算法的识别成功率为99.2%(2000次采样样本)。

图1,2示出了不同位置和星等误差情况下算法的识别成功率。

值得注意的是,在计算量上,虽然该算法每次都需要进行多次识别基元的组合,但由于在组合过程中最大限度地利用了匹配基元所提供的信息(子星表B 一般仅包含十几个至多几十个观测星座),且由于观测基元和导航基元都是以三角形模式为基础构造的,没有额外的存储容量,因而该算法的计算量和存储容量与现有三角形匹配算法相当,而识别的成功率却得以显著提高。

图3示出了该算法(星等误差0.5星等)与现有三角形算法识别成功率的比较。

图2　识别成功率与星等误差之间的关系图3　本算法与三角形匹配算法识别成功率的比较参考文献1　R W H Van Bez ooijen .Au tonomou s S tar Referenced Attitude Determ ination .Proc .Annual Rocky M ountain Guidanceand C on tr ol Con feren ce,Keystone,1989:31-352　阚道宏,朱铮,过瑞英.星敏感器用导航星表的建立.宇航学报,1992,13(4):43-493　J P M cQu erry,R A Deters.A Precision S tar Track er for T he Nineties :A S ystem Guide to Applications.Proc.Ann ualRocky M ountain Guidance and Control Confer ence ,Keys tone ,1990:83-1044　C Padgett ,K K Delgade .E valu ation of Star Identification T echniques .Journ al of Guidance .Con trol and Dynamics ,1997,20(2):259-26785第2期林涛等:四边形全天自主星图识别算法 。