导读:本文包含了星图识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:星图,算法,天顶,角形,敏感,特征,视场。
星图识别论文文献综述
宿德志,王玉良,吴世永,崔晓东[1]（2019）在《基于相似叁角形的星图识别》一文中研究指出星图识别算法是星敏感器快速获得姿态信息的关键,传统的星图识别算法,例如叁角形算法、多边形算法以及一些改进算法,大多是以星对间的角距作为识别特征,而星对角距的计算精度严重依赖于星敏感器相机的焦距f的校准精度。如果校准精度不够或者由于环境原因导致相机焦距有较大变化时,这些基于星对角距的识别方法将无法正常工作,本文提出了一种基于相似叁角形的星图识别算法,该算法利用观测星组成的叁角形与CCD相机所成像点叁角形相似来进行识别,由于识别过程不需要焦距信息,在焦距有较大变化时仍能正常工作。最后用蒙特卡罗方法进行了仿真验证,结果表明该算法在引入较大焦距误差时识别率无明显变化,其平均识别率为95.2%,平均识别时间为5.3ms,而相同仿真实验条件下传统叁角形算法的平均识别时间为7.6ms,在引入0.5pixel的像面位置误差时该算法识别率为93.3%,而传统叁角形算法识别率仅为86.5%,该算法较传统叁角形算法在识别速度方面有一定优势,同时对像面位置噪声的鲁棒性更好。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年11期）
王军,何昕,魏仲慧,吕游,穆治亚[2]（2019）在《基于多特征匹配的快速星图识别》一文中研究指出随着星敏感器探测灵敏度的提高,导航星表中恒星的数量急剧增加,导致星图识别的识别速度和识别率降低。因此,为了提高星图识别的识别速度和识别率,文中在叁角形算法的基础上提出了一种基于多特征匹配的快速星图识别算法。首先,采用天球的内接正二十面体法对预处理后的星表进行分区。然后,将特征叁角形的边长以及外接圆和内切圆半径的乘积作为特征值构建导航特征库,并根据后者的哈希函数对特征库进行分块。在识别的过程中,利用观测叁角形外接圆和内切圆半径乘积的哈希函数实现导航特征库子块的快速定位,并在该子块内采用多特征匹配的方法得到观测叁角形的识别结果,最后根据该结果确定星敏感器视场所包含的天球子区域,并在子区域内完成视场中其它导航星的识别。实验结果表明,文中算法的识别性能与导航特征库的分块数有关,在选择合适的分块数后,与常用叁角形算法相比,算法在识别速度,识别率以及对星等误差和假目标的鲁棒性等方面具有明显的优势,算法的平均识别时间和识别率分别为17.161ms和98.58%,满足星敏感器对高识别速度和识别率的要求。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年08期）
李江操,魏宏刚,张辉[3]（2019）在《一种叁角形星图识别算法的改进算法》一文中研究指出星图识别算法中叁角形算法凭借简单方便的特点使用范围最广,但是在噪声影响下会造成识别率迅速下降,且识别时间较长,针对该问题,提出一种改进的叁角形星图识别算法。改进算法依据亮度和距离信息,构造亮度和距离叁角形以此形成角距信息来提高鲁棒性。识别星库采用导航星库和特征星库并行处理模式,减少冗余匹配量,使匹配时间缩短。通过仿真表明,面对星点位置噪声和星等噪声,改进的叁角形算法依然保持96%以上高识别率。该算法鲁棒性良好,识别平均时间大大缩短。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年06期）
苟斌,程咏梅,赵明艳,王会宾,刘成元[4]（2019）在《叁视场星敏感器的多级星图识别算法》一文中研究指出为解决现有叁视场星图识别算法效率慢、识别正确率低的问题,提出了一种面向叁视场星敏感器的多级星图识别算法:第一阶段利用单一可调参数的广义回归神经网络分别识别叁幅单视场星图;第二阶段利用星库中存储的星间角距信息检验导航星识别结果,再以正确识别的导航星信息计算星敏感器的3个视轴指向;第叁阶段利用视轴指向辅助未识别与识别错误的导航星完成识别与校正;最终,以叁视场内正确识别的导航星精确估计飞行器姿态信息。仿真结果表明,当星点质心定位误差的标准差达到0.07像素时,该星图识别算法对实验样本的识别正确率仍高达98.9%,而识别时间仅为8.464 5 ms。同时,由于提供求解姿态的星点信息较多且分布更广泛,飞行器的叁轴姿态估计精度也随之提高。叁视场星敏感器估计的飞行器偏航、俯仰、和滚转轴姿态精度分别为1.205 8″,1.086 7″以及1.201 8″。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2019年03期）
李琳[5]（2019）在《数字天顶望远镜中的星图识别与匹配方法》一文中研究指出数字式天顶望远镜是一种新型的光学天体测量仪器,其主要用途是测定地球自转参数(Earth Rotation Parameter,ERP,包括UT1与极移),或是测定台站的天文经纬度。数字式天顶望远镜采用对测站所在地天顶方向恒星拍照的观测方式,得到观测图像。再根据观测图像中的恒星,确定天顶在天球参考架中的坐标。在这整个过程中,天顶望远镜的原始观测数据是成对出现的图像,后续一系列数据处理的基础就是对底片中星象的准确匹配与识别,识别的精度在很大程度上决定了世界时解算的最终精度。论文的主要研究工作和成果如下:1.简要介绍了天顶筒测量世界时的基本原理,深入地讨论和研究了天顶筒世界时观测系统的星图识别与匹配流程,主要可分为:图像预处理、星象中心提取、参考星的位置计算和星象匹配方法等相关内容;2.为了实现星图识别与匹配的全过程,满足天顶望远镜测量世界时的需求,对涉及的各种算法分别进行了分析比较,寻求计算量适中,便于实现和实时处理的算法;3.在梳理完善天顶望远镜星图识别与匹配方法的基础上,以实测数据为例,独立完成了图像的星图识别软件的编写和调试工作,实现了全部功能,得出了最终的匹配结果及底片模型;4.通过实际观测图像的归算,对软件进行了可靠性论证和定量精度评估,证实了本文工作达到了预期的研究目标,为国家授时中心的天顶筒世界时测量系统的运行提供了重要的保障。论文旨在研究数字天顶望远镜中的星图识别与匹配过程的理论流程、程序实现与评估。力求在没有现成软件的基础上,进行自主的软件编写并实现星图识别与匹配的功能。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家授时中心)》期刊2019-06-01）
张皓晨[6]（2019）在《杂光背景下星点提取与星图识别技术的研究》一文中研究指出星敏感器是实现航空航天飞行器自主定姿的关键构件,提供的姿态数据信息一般为角秒量级,是迄今为止精度最高、最精密且漂移最小的航天器绝对定姿部件,目前已广泛应用于对地观测、深空探测等领域,具有广泛的应用前景。而随着航空航天飞行器对自身定姿和目标跟踪的指标的提高,研发更优良的星敏感器势在必行。若要实现自主定姿,必须经过一系列的步骤,这些步骤被统称为星图识别。星图识别的评价指标,即识别准确率与速度决定了星敏感器性能的优劣。因此有必要对星图识别中的各个操作步骤开展研究,以提高星敏感器的性能。然而,我国对相关领域的研究仍较为落后,在星点提取方法和星图识别算法两方面与国际领先水平差距较大,在面对复杂背景(包括杂光、噪声等)时,往往无法成功实现星图识别。本文以实现杂光背景下的星图识别为核心,对杂光背景下的星图模拟、星点提取与星图识别叁个要点进行研究,主要工作如下:对于杂光背景下的星图模拟,根据实验拍摄所得到的含有杂光背景的星图,详细分析了杂光的来源与特点,给出了服从叁种不同分布模型的杂光的模拟公式。叁种分布模型分别为:均匀分布模型、线性分布模型以及高斯分布模型,根据这些模型在传统星图模拟技术的基础上,提出了一种含杂光背景的星图模拟方法,并基于MATLAB模拟出了叁种含有杂光的星图,与实际星图具有极高的相似度。对于杂光背景下的星点提取,介绍了经典的星点提取方法,即全局自适应阈值法,并使用该方法对含杂光的星图进行星点提取,提取结果的准确性较差。然后基于数字图像处理技术,提出了一种简单易行的灰度变换迭代方法,有效地消除了杂光背景,从而实现了星点提取。仿真数据证明,基于灰度变换迭代的星点提取方法原理简单容易实现,虽然用时比传统方法更长,但比传统方法更加准确,且在长期受到杂光干扰的情况下具有实用性。对于杂光背景下的星图识别,评价了各类经典的匹配算法,并以最经典的叁角形算法为依据,做出了改进与优化。采用空间立体角法将整个天球分为多个区域,实现了导航星库的均匀化。为了准确地选出能一次性匹配并定姿成功的由叁颗观测星所构成的叁角形,分析了原有方法的理论缺陷,并简化程序流程,使算法在极端情况下更加稳定。同时对特征匹配算法进行了改进,与原有方法相比,增加了出现过匹配现象时的检验流程,匹配速度更快。仿真数据显示,在包含星等误差、星点位置误差及“缺失星”现象叁种不同条件下,本文算法的准确率与速度仍然优于传统算法,且利用识别信息进行姿态解算的误差更小。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
王润丰,樊桂花,张廷华[7]（2019）在《一种基于描绘辅助线的对于复杂背景下的星图识别方法》一文中研究指出针对复杂背景下的星图识别率不高的问题,提出了一种基于描绘辅助线的方法进行星图识别,通过描绘星点间的辅助线,来增加星点间的纹理,使星图变成了一般图片识别可以检测到特征点的图片,从而使星图可以使用传统算法进行识别处理,并且不会使非星点部位的特征点信息丢失,解决了复杂背景下的星图识别问题。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年08期）
李江操,魏宏刚,张辉[8]（2019）在《一种基于BP网络的星图识别算法》一文中研究指出为了提高星图识别算法的抗噪性能,提出一种基于逆向传播(Back Propagation,BP)网络的识别算法。该算法通过将星图转换成"0"、"1"和"2"的网格矩阵,提取行列数值和星数形成匹配向量,利用多个BP识别子网进行训练完成匹配识别。通过仿真试验得出以下结论:对星等位置和星等添加噪声,当位置噪声标准偏差为2像素时,BP网络算法的识别率和识别时间相对传统栅格算法分别提高2%和60ms,对噪声有较强抗干扰能力,表明BP网络算法具有更快的识别速度。(本文来源于《半导体光电》期刊2019年02期）
赵军阳,张志利,刘殿剑,周召发,常振军[9]（2019）在《一种利用改进径向特征的星图识别方法》一文中研究指出为进一步提高恒星识别效率和准确性,本文结合环向特征对径向特征进行改进,提出了一种新的径向特征星图识别方法,按环向象限对星图数据进行处理,建立径向特征数据库;对待匹配星图中的观测星与特征星库中的参考星按环向象限顺序进行径向特征匹配,星库中与待识别星验证匹配计数值最大的恒星即为最终识别结果。实验数据分析表明,该方法噪声条件下的识别准确率高于传统栅格识别方法,且仅需通过部分象限的匹配即可完成识别过程,单颗恒星平均识别效率提高约30%。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年04期）
周召发,杨上,刘先一,李炬连[10]（2019）在《基于数字化天顶摄影仪的星图识别方法改进》一文中研究指出针对数字化天顶摄影仪的传统星图识别方法存在未考虑精调平状态下的小倾角,数据拟合模型参数解算不准确导致出现识别结果不准确的问题,对传统星图识别方法进行了改进。首先依据数字化天顶摄影仪的成像原理,构建了八参数数据拟合模型,消除了实际拍摄过程中小倾角带来的影响,提高了数据拟合的准确性;其次引入稳健估计原理,采用稳健加权总体最小二乘法解算模型的参数,抑制粗大误差对参数解的影响,更加彻底地剔除了粗差星。实验结果表明:改进后的星图识别方法可提高星图识别的准确性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年07期）
星图识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着星敏感器探测灵敏度的提高,导航星表中恒星的数量急剧增加,导致星图识别的识别速度和识别率降低。因此,为了提高星图识别的识别速度和识别率,文中在叁角形算法的基础上提出了一种基于多特征匹配的快速星图识别算法。首先,采用天球的内接正二十面体法对预处理后的星表进行分区。然后,将特征叁角形的边长以及外接圆和内切圆半径的乘积作为特征值构建导航特征库,并根据后者的哈希函数对特征库进行分块。在识别的过程中,利用观测叁角形外接圆和内切圆半径乘积的哈希函数实现导航特征库子块的快速定位,并在该子块内采用多特征匹配的方法得到观测叁角形的识别结果,最后根据该结果确定星敏感器视场所包含的天球子区域,并在子区域内完成视场中其它导航星的识别。实验结果表明,文中算法的识别性能与导航特征库的分块数有关,在选择合适的分块数后,与常用叁角形算法相比,算法在识别速度,识别率以及对星等误差和假目标的鲁棒性等方面具有明显的优势,算法的平均识别时间和识别率分别为17.161ms和98.58%,满足星敏感器对高识别速度和识别率的要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
星图识别论文参考文献
[1].宿德志,王玉良,吴世永,崔晓东.基于相似叁角形的星图识别[J].光学精密工程.2019
[2].王军,何昕,魏仲慧,吕游,穆治亚.基于多特征匹配的快速星图识别[J].光学精密工程.2019
[3].李江操,魏宏刚,张辉.一种叁角形星图识别算法的改进算法[J].国外电子测量技术.2019
[4].苟斌,程咏梅,赵明艳,王会宾,刘成元.叁视场星敏感器的多级星图识别算法[J].西北工业大学学报.2019
[5].李琳.数字天顶望远镜中的星图识别与匹配方法[D].中国科学院大学(中国科学院国家授时中心).2019
[6].张皓晨.杂光背景下星点提取与星图识别技术的研究[D].吉林大学.2019
[7].王润丰,樊桂花,张廷华.一种基于描绘辅助线的对于复杂背景下的星图识别方法[J].电子技术与软件工程.2019
[8].李江操,魏宏刚,张辉.一种基于BP网络的星图识别算法[J].半导体光电.2019
[9].赵军阳,张志利,刘殿剑,周召发,常振军.一种利用改进径向特征的星图识别方法[J].系统仿真学报.2019
[10].周召发,杨上,刘先一,李炬连.基于数字化天顶摄影仪的星图识别方法改进[J].科学技术与工程.2019
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