為進一步提高恒星識別效率和準(zhǔn)確性,本文結(jié)合環(huán)向特征對徑向特征進行改進,提出了一種新的徑向特征星圖識別方法,按環(huán)向象限對星圖數(shù)據(jù)進行處理,建立徑向特征數(shù)據(jù)庫;對待匹配星圖中的觀測星與特征星庫中的參考星按環(huán)向象限順序進行徑向特征匹配,星庫中與待識別星驗證匹配計數(shù)值最大的恒星即為最終識別結(jié)果。實驗數(shù)據(jù)分析表明,該方法噪聲條件下的識別準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)柵格識別方法,且僅需通過部分象限的匹配即可完成識別過程,單顆恒星平均識別效率提高約30%。 

【文章來源】：系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2019,31(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

徑向特征示意圖Fig.1Sketchmapofradialfeature

第31卷第4期系統(tǒng)仿真學(xué)報Vol.31No.42019年4月JournalofSystemSimulationApr.,2019http:∥www.china-simulation.com602的是三角形匹配算法[3]，通過構(gòu)建觀測星三角形，利用角距匹配進行識別。三角形算法實現(xiàn)簡單，但也存在特征維數(shù)較低容易造成冗余匹配的問題。隨后，許多學(xué)者不斷提出改進的三角形算法，如三角形內(nèi)切圓識別算法[4]、基于最大內(nèi)角的三角形算法[5]，基于哈希鏈表的快速三角形算法[6]等。第二類方法通過建立模式數(shù)據(jù)庫將星圖識別過程轉(zhuǎn)化為觀測星的模式識別過程。較早采用模式識別方法的是PadgettC于1997年提出的柵格算法[7]，將星圖劃分為柵格，并為每顆恒星構(gòu)建特征模式向量，搜索領(lǐng)域伴星，極大提高了特征維度，且搜索匹配過程簡單，速度快，但要求識別觀測星太多，影響其在線應(yīng)用。隨后，ClouseD[8]采用貝葉斯模式分類理論，蹤華[9]利用星點在星圖中的位置編號和星點坐標(biāo)構(gòu)建一種新的星圖描述模式，錢華明[10]利用相似性度量函數(shù)對柵格算法進行改進，取得很好的效果。然而，上述算法在構(gòu)造恒星特征模式時仍需要進行星圖旋轉(zhuǎn)，為此研究人員進一步構(gòu)建了具有旋轉(zhuǎn)不變性的特征，如魏新國[11]利用徑向和環(huán)向特征構(gòu)建模式庫，胡坤[12]采用恒星星對角距構(gòu)建觀測星的特征量，并采用查表或Hausdorff距離進行匹配識別。文獻[13]從集合論角度出發(fā)，利用KNN算法和有向圖理論建立星點有序集作為星圖識別的特征，進一步提高了星圖識別算法的抗噪聲能力和魯棒性。從星圖識別方法發(fā)展現(xiàn)狀來看，模式識別類算法對星點位置噪聲與星等亮度噪聲不敏感，整體上較子圖同構(gòu)類算法魯棒性強，且所需存儲空間小，速度較快，是今后星圖識別算法的發(fā)展方向[12]。但傳統(tǒng)的模式匹配方法在星點提取誤差較大的情況下，臨近星錯誤選擇

第31卷第4期Vol.31No.42019年4月趙軍陽,等:一種利用改進徑向特征的星圖識別方法Apr.,2019http:∥www.china-simulation.com603將半徑R內(nèi)的圓形區(qū)域作為徑向特征區(qū)域。(2)將沿徑向的特征區(qū)域劃分為等間距的圓環(huán)，圓環(huán)寬為r，以待識別星S為中心沿徑向向外的圓環(huán)依次為G1,G2,…,GNq。(3)分別計算特征區(qū)域內(nèi)恒星與待識別星S的角距，確定該星位于某一圓環(huán)，則徑向特征表示為：12(,,,,,),1,2,,qjNqSBBBBjN式中：1,0,mmmGBG環(huán)帶有伴星環(huán)帶無伴星。2)環(huán)向特征(1)把待識別星S作為中心，計算出在特征區(qū)域內(nèi)，任意兩顆恒星和待識別星S構(gòu)成的夾角大校(2)找出其中夾角最小的那個，以其中一顆恒星S1與待識別星S的連線為起始邊，逆時針方向?qū)⑻卣鲄^(qū)域均分為8個象限。(3)按逆時針方向，將各象限的恒星分布情況記為環(huán)向特征，若象限內(nèi)有恒星記為1，沒有恒星則記為0。(4)將特征量進行循環(huán)位移，找出數(shù)值最大的特征量作為環(huán)向特征。進行星圖識別時，首先根據(jù)徑向特征和環(huán)向特征的求取方法，將星庫中的恒星轉(zhuǎn)換為徑向特征與環(huán)向特征表示，并儲存起來作為特征數(shù)據(jù)庫；然后對需要識別的星圖運用質(zhì)心定位方法確定各星點坐標(biāo)，采用同樣的方法，計算出星點的徑向特征與環(huán)向特征；最后將待識別星點特征與星庫特征數(shù)據(jù)進行匹配，完成星圖識別。徑向特征由于具有旋轉(zhuǎn)不變性的優(yōu)點，匹配較為穩(wěn)定可靠，而環(huán)向特征相對于徑向特征并不可靠，是對徑向特征匹配的一種補充。因此，在算法具體匹配的過程中，首先進行徑向特征匹配，然后再進行環(huán)向特征匹配。運用徑向與環(huán)向特征進行識別恒星的詳細步驟如圖3所示。2改進的徑向特征星圖識別方法2.1改進徑向特征的構(gòu)建采用徑向與環(huán)向特征的星圖識別方法是一種效果較好的星模式識別方法，相對于柵格識

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種快速三角形星圖識別算法[J]. 張磊,周宇,林榮峰,張增安,錢方亮.  應(yīng)用光學(xué). 2018(01)
[2]基于星點有序集的全天球自主星圖識別算法[J]. 朱海龍,梁斌,張濤.  光學(xué)精密工程. 2017(06)
[3]一種改進的柵格星圖識別算法[J]. 錢華明,郎希開,李猛.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(06)
[4]基于最大內(nèi)角的三角形星圖識別算法[J]. 張同雙,郭敬明,柏楊,劉冰,周海淵,王二建,張世學(xué).  光學(xué)精密工程. 2017(01)
[5]一種基于模式匹配的自主星圖識別算法[J]. 蹤華,汪渤,周志強,高磊,李筍,高曉穎.  北京理工大學(xué)學(xué)報. 2015(10)
[6]一種基于旋轉(zhuǎn)不變特征的星圖識別算法[J]. 胡坤,陳嘉鴻,謝元平.  光電工程. 2015(06)
[7]星圖識別三角形算法綜述[J]. 時圣革,雷肖劍,于長海.  光電技術(shù)應(yīng)用. 2014(05)
[8]三角形內(nèi)切圓的星圖識別算法[J]. 陸敬輝,王宏力,孫淵,崔祥祥.  紅外與激光工程. 2011(04)
[9]利用徑向和環(huán)向分布特征的星圖識別方法[J]. 魏新國,張廣軍,江潔.  光電工程. 2004(08)

碩士論文
[1]大地天文測量星圖定位與識別算法的研究[D]. 孟靖.西安電子科技大學(xué) 2010



本文編號：3253783