基于p向量法和k矢量的星图识别方法

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1、基于P向量法和K矢量的星图识别方法　　摘要：为了减少导航数据库的存储容量和提高星图识别的速度，在现有三角形算法及其改进的基础上，提出了一种新的三角形算法的改进。首先在观测视场中构造导航三角形，通过引入一颗新的观测星，根据K矢量法快速搜索角距表，获得三角形各星点的匹配侯选星。再通过对观测三角形构造P向量值对匹配侯选星进行匹配和验证。最后通过仿真比较，本文算法较现有算法有一定的优势。　　关键词：关键词：星图识别；三角形匹配；P向量；K矢量法　　中图分类号：V448.2文献标识码：A　　一引言　　本文在现有三角形算法及其一系列改进算法的基础上，提出一种新的星

2、图识别方法。首先根据Quine和Liebe的方法为观测星构造三角形。在视场中找到三个观测星构造观测三角形，通过引入第四个观测星，减少匹配的次数，最后通过构造P向量进行观测三角形特征提取对匹配的星点进行验证，从而达到提高星图识别速度和识别成功率的目的。　　二理论分析和可行性分析　　1引入观测三角形之外的观测星　　和三角形算法类似，用到的恒星信息为星对之间的角距信息。假设两颗观测星a，b和两颗导航星A，B的角距分别为θab和μAB，对于给定的门限误差ξ，当满足时，θab和μAB两角距匹配。5　　在本文的识别算法中，首先找到三颗观测星S1、S2、S3，这三颗

3、观测星构造观测三角形，在三角形之外在找第四颗导航星S4。　　识别的过程是通过找到引入观测星和导航三角形星点的三个角距对应的导航星对，确定各导航星的匹配候选星。该过程运用投票法进行匹配。假设此时星对角距为θab，匹配门限误差ξ，此时星点的实际星角距应该在区间[θab-ξ，θab+ξ]中。给角距表中角距在该范围内的每一条记录中的导航星各记上一票。星1585和星1661各通过θ14得到一票，同理其他各导航星的得票数如图1所示。　　投票结束以后，首先进行初步的恒星识别，得票最多的恒星即为引入观测星对应的恒星。此时可以确定星号为1585的恒星为S4的匹配候选星，

4、同时可以得到星号为1661的恒星为S1的匹配候选星，星号为1670的恒星为S2的匹配候选星，星号为1698的恒星为S3的匹配候选星。　　2P向量理论　　采用P向量的方法来构造三角形并进行特征向量提取，特征向量由三角形角距构成。求解特征向量采用主成分分析方法求取最佳投影主轴，使得所有特征三角形特征向量在该主轴的投影点相互分散，通过投影点得到唯一的匹配三角形。　　3K矢量理论　　在角距表和P向量表中查找数据时，使用K矢量查找表来加快数据访问的速度。K矢量方法属于曲线拟合的一种，是一种快速查找方法。首先角距表按照星角距从小到大排列，P向量表按照P值从小到大排

5、列。下以角距为例进行说明，为方便表述特定义如下：5　　设n个角距信息按照递增排序形成一个向量s（满足s（i）

6、方法为观测星构造三角形，并在该观测三角形外引入另外一颗导航星，通过投票法角距匹配，得到观测三角形中星点的候选匹配星，用候选匹配星构造三角形。对构造的三角形运用P向量法验证，验证构造三角形的主星号和投影点P对应的主星号是否一致即可。　　三导航星表的构造　　本文的导航星库主要包括：导航星基本信息表、角距表、P向量表。因此它较常见的方法存储导航三角形的导航星数据库占据的容量小。　　1导航星基本信息表5　　算法中选用的基本天文星表为SAO星表，选取星等小于6的作为导航星，筛选出双星、变星并进行均匀化之后得到导航星。基本星表中包含的字段有：星号、赤经、赤纬、赤经

7、自行、赤纬自行和星等。其中赤经、赤纬信息都是历元时刻（J2000.0）下的平位置信息。　　2角距表　　任何能够同时出现在视场范围内的两颗导航星都能构成一个星对。角距表中每一条信息包含角距信息和对应星对的恒星星号。　　3P向量表　　根据（二）中分析的方法进行对P向量的构造。P星表中的每一条信息包含P值和与之对应的三角形的主星星号。　　四算法流程　　视场内恒星的个数>3个时，首先以观测星图中距离主轴最近的观测星为主星S1，在以主星为圆心6度为半径的范围内最亮的两颗星S2、S3，若找不到则扩大半径。构造观测三角形S1S2S3计算观测三角形对应的P值。在视场中

8、选择第四颗导航星S4，通过对星对S1S4、S2S4、S3S4进行匹配，得到S1、S2、S3的侯