袁曉波，張 超，時(shí)春霖

(1.信息工程大學(xué) 導(dǎo)航與空天目標(biāo)工程學(xué)院，鄭州 450001；2.北斗導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心,鄭州 450001； 3.61206部隊(duì)，北京 100042)

?

一種改進(jìn)的基于K矢量的星圖識(shí)別算法

袁曉波1,2，張 超1,2，時(shí)春霖1,3

(1.信息工程大學(xué) 導(dǎo)航與空天目標(biāo)工程學(xué)院，鄭州 450001；2.北斗導(dǎo)航應(yīng)用技術(shù)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心,鄭州 450001； 3.61206部隊(duì)，北京 100042)

為了提高星敏感器定姿中星圖識(shí)別的精度和效率，基于K矢量原理和四邊形匹配法則提出一種改進(jìn)的星圖匹配方法：首先基于K矢量查找法快速匹配星間角距，得到角距的匹配組合；再采用一種基于標(biāo)識(shí)符的快速判別方法進(jìn)行導(dǎo)航星的判別，得到4顆匹配成功的基準(zhǔn)星；最后基于4顆基準(zhǔn)星按四邊形匹配法則完成全視場(chǎng)的匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有良好的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

星圖識(shí)別；K矢量；四邊形；標(biāo)識(shí)符匹配

0 引言

姿態(tài)測(cè)量是航天器飛行的重大核心技術(shù)之一，對(duì)保證航天器準(zhǔn)確入軌和變軌、高性能飛行、可靠對(duì)地通信、高精度對(duì)地觀(guān)測(cè)，及順利完成各種空間任務(wù)具有重要意義[1]。星敏感器作為一種高性能姿態(tài)敏感器，具有精度高、無(wú)誤差積累、可自主標(biāo)定和故障恢復(fù)等優(yōu)點(diǎn)，在航天器姿態(tài)測(cè)量中擁有廣泛的應(yīng)用。

星圖識(shí)別是星敏感器定姿系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。星圖識(shí)別可以看作是模式識(shí)別問(wèn)題中的一種[2]，其實(shí)質(zhì)是從星圖星中提取識(shí)別特征，與從導(dǎo)航星表中提取的識(shí)別特征進(jìn)行匹配，以確定星圖星和星表星的對(duì)應(yīng)關(guān)系。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外學(xué)者多年的研究和工程實(shí)踐，目前已發(fā)展出多種星圖識(shí)別方法，大致可以分為2大類(lèi)：一類(lèi)是子圖同構(gòu)類(lèi)算法，如三角形算法[3]、多邊形算法[4]、匹配組算法[5]等；另一類(lèi)是基于星模式的星圖識(shí)別算法，如柵格算法[6-7]、字符串算法[8]、金字塔算法等[9]，此外還有奇異值分解法[10]、基于遺傳算法的星圖識(shí)別算法[11]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法[12]等較新的模式識(shí)別算法。衡量某種識(shí)別算法優(yōu)劣與否的重要指標(biāo)是實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率。以三角形算法為代表的子圖同構(gòu)類(lèi)算法抑或匹配冗余大，抑或在解決冗余問(wèn)題的同時(shí)增加了運(yùn)算量，影響星敏感器姿態(tài)輸出的實(shí)時(shí)性；以柵格法為代表的模式識(shí)別算法具有容錯(cuò)能力強(qiáng)、存儲(chǔ)容量小的優(yōu)點(diǎn)，但在特征提取上仍有不足，匹配準(zhǔn)確率不高；以基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法為代表的新式算法雖然新穎，但過(guò)程復(fù)雜，不利于工程化。

K矢量查找法是一種通用的單調(diào)函數(shù)快速查找方法[13]，具有在大量數(shù)據(jù)中快速確定數(shù)據(jù)位置的特點(diǎn)；四邊形匹配法基于4顆基準(zhǔn)星，通過(guò)構(gòu)造多個(gè)匹配三角形，提高了匹配的準(zhǔn)確率[14]?；诖耍疚奶岢隽艘环N基于K矢量和四邊形匹配法則的星圖識(shí)別算法，并通過(guò)仿真星圖和實(shí)測(cè)星圖對(duì)算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證，并取得了良好效果。

1 星敏感器成像原理

如圖1所示，星敏感器的成像模型一般為小孔成像。恒星(αi,δi)經(jīng)星敏感器成像后在星圖中的成像中心為(xi,yi)，分別計(jì)算恒星在恒星慣性系和星敏感器坐標(biāo)系中的指向Ri、ri為：

(1)

(2)

二者存在唯一的關(guān)系ri=C·Ri。式中：(x0,y0)為像主點(diǎn)坐標(biāo)；f為星敏感器的角距；C為恒星慣性矢量與像坐標(biāo)矢量之間的轉(zhuǎn)換矩陣。

2 基準(zhǔn)星搜索

2.1 導(dǎo)航星庫(kù)的編制

根據(jù)星敏感器敏感的極限星等、視場(chǎng)大小，從基礎(chǔ)星表中篩選出星敏感器能捕捉到信號(hào)的恒星，通過(guò)剔除雙星、變星、視位置計(jì)算，結(jié)合采用的匹配特征量，制成導(dǎo)航星庫(kù)。首先根據(jù)星敏感器捕捉到信號(hào)的極限星等刷選出待檢索的導(dǎo)航星，計(jì)算兩兩之間的角距的余弦值cosθij；再根據(jù)星敏感器的視場(chǎng)角對(duì)cosθij做進(jìn)一步刷選，把提取出來(lái)的cosθij按升序排列。選依巴谷星表作為基礎(chǔ)星表，按極限星等5.5、視場(chǎng)20.3°編制導(dǎo)航星庫(kù)(見(jiàn)表1)，共選出2 827顆導(dǎo)航星，構(gòu)成星對(duì)269 421對(duì)。

表1 導(dǎo)航星庫(kù)

2.2K矢量原理

K矢量是指由一系列單調(diào)遞增的元素構(gòu)成的矢量，K矢量查找法是基于K矢量建立的一種快速的數(shù)據(jù)查找方法，具有在大量數(shù)據(jù)中快速查找目標(biāo)元素索引位置的特點(diǎn)，其原理如下[13，15]：

在一個(gè)長(zhǎng)度為n的單調(diào)遞增向量s中，設(shè)首末端點(diǎn)分別為(1,s(1))、(n,s(n))，連接首末端點(diǎn)即可構(gòu)成一條直線(xiàn)。考慮到計(jì)算誤差等因素的存在，為了充分包含2個(gè)端點(diǎn)，需要讓直線(xiàn)稍微傾斜一點(diǎn)。設(shè)ξ為計(jì)算誤差，按ξ對(duì)直線(xiàn)進(jìn)行傾斜，即連接首末點(diǎn)(1,s(1)-ξ)、(n,s(n)+ξ)，因此直線(xiàn)方程可以寫(xiě)成

z(x)=a1x+a0。

(3)

令K(1)=0、K(n)=n，其中向量K的形成規(guī)則為K(i)=j當(dāng)s(i)≤z(i)

可以看出：K矢量實(shí)際表示為向量s中值小于a1x+a0的個(gè)數(shù)。

一旦K矢量建立好后，即可以估計(jì)任意范圍[sa,sb]所對(duì)應(yīng)的K矢量為

(4)

式中：?x 」表示小于x的最大整數(shù)；「x?表示大于x最小整數(shù)，ib、it分別表示3矢量檢索的起始位置。當(dāng)ib和it都計(jì)算完后，即可以計(jì)算出K矢量的起始位置

(5)

以上就完成了K矢量的建立與查找，下面將K矢量應(yīng)用于星圖識(shí)別中。

2.3 基準(zhǔn)星的搜索匹配

將星間角距的余弦值cosθij按從小到大的順序排序，構(gòu)成單調(diào)遞增的向量s，連接首尾點(diǎn)(1,(1))、(n,s(n))，平均步長(zhǎng)為d=(s(n)-s(1))/(n-1)。為了將首尾點(diǎn)充分包含，這里按d/2對(duì)直線(xiàn)做一定的傾斜，即連接點(diǎn)(1,s(1)-d/2)、(n,s(n)+d/2)構(gòu)成方程

cosθij=a1k+a0。

(6)

式中：a1=dn/(n-1)，為直線(xiàn)斜率；a0=s(1)-a1-d/2，為方程常數(shù)項(xiàng)。

考慮到測(cè)量誤差的存在，只能確定角距余弦值的范圍。假設(shè)測(cè)量誤差為ξ，cosθij對(duì)應(yīng)的K矢量為

(7)

將式(7)代入(5)式即可計(jì)算K矢量的起始位置。

根據(jù)K矢量的起始位置可得到待匹配角距在導(dǎo)航星庫(kù)中可能的星對(duì)組合Cij(注：i、j分別表示匹配角距的2顆恒星的序號(hào))。由于測(cè)量誤差的存在，每個(gè)角距可能會(huì)得到多個(gè)匹配成功的星對(duì)組合，而無(wú)法得到唯一的匹配結(jié)果，還需結(jié)合其他角距的匹配結(jié)果進(jìn)一步判斷星圖星與導(dǎo)航星的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

2.4 基準(zhǔn)星的判斷

一般而言，在C12、C13、C14、C23、C24、C34這6個(gè)集合中采用遍歷的方法確定恒星的對(duì)應(yīng)關(guān)系需要(n12·n13·n14·n23·n24·n34)次的比較運(yùn)算，假設(shè)平均每條角距有10個(gè)匹配組合，則需要進(jìn)行106次比較運(yùn)算，這樣十分耗時(shí)。為了避免無(wú)用的比較運(yùn)算、提高匹配效率，這里采用一種基于標(biāo)識(shí)符的簡(jiǎn)單快速的導(dǎo)航星判別方法來(lái)確定4顆導(dǎo)航星在星表中的位置(s1,s2,s3,s4)，其具體步驟為：

1)構(gòu)造標(biāo)識(shí)符矩陣H=01×n，n為星表星的總個(gè)數(shù)。

2)掃描C12，將C12中出現(xiàn)的恒星對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)符設(shè)置為1，即假如(i,j)∈C12，則H(i)=1,H(j)=1；記下標(biāo)識(shí)符為1的匹配星序號(hào)設(shè)為s1，與之組成星對(duì)的另一顆星的星序號(hào)為s2。

3)掃描C13，對(duì)于C13中出現(xiàn)的恒星，其標(biāo)識(shí)符在原來(lái)的基礎(chǔ)上+1，即如果其標(biāo)識(shí)符為0，則置為1，如果標(biāo)識(shí)符為1，則置為2；記下與標(biāo)識(shí)符為2的恒星組成星對(duì)的另一顆星的星序號(hào)s3。

4)掃描C14，對(duì)于C14中出現(xiàn)的恒星，其標(biāo)識(shí)符在原來(lái)的基礎(chǔ)上+1，記下與標(biāo)識(shí)符為3的恒星組成星對(duì)的另一顆星的星序號(hào)s4。

5)掃描C23、C24、C34，如果星對(duì)組合滿(mǎn)足(s2,s3)∈C23且(s2,s4)∈C24且(s3,s4)∈C34，則認(rèn)為匹配成功。這樣就得到了與(p1,p2,p3,p4)相對(duì)應(yīng)的星表星組合(s1,s2,s3,s4)。

采用本方法的搜索量為n12+n13+n14+n23+n24+n34，搜索量比遍歷組合的方法大大縮減，且通過(guò)步驟5)中3星兩兩組合驗(yàn)證的方法大大提高了識(shí)別的正確率。

3 基于基準(zhǔn)星的全視場(chǎng)匹配

在得到4顆基準(zhǔn)星的匹配結(jié)果后，為提高剩余星的匹配速率，由4顆基準(zhǔn)星計(jì)算出一個(gè)概略姿態(tài)，根據(jù)概略姿態(tài)和星敏感器參數(shù)，進(jìn)一步篩選星表。將待匹配的星圖星與4顆基準(zhǔn)星中的任意2顆星圖星組成角距三角形，從星表中任意挑選1顆與這2顆星的星表星組成角距三角形，比較星圖角距三角形與星表角距三角形的相似度。每顆待匹配星與4顆基準(zhǔn)星組成6個(gè)角距三角形，當(dāng)這6個(gè)角距三角形與星表角距三角形都匹配時(shí)，則認(rèn)為該星匹配成功。

如圖2，假設(shè)(p1,p2,p3,p4)為匹配成功的4顆星圖星，(s1,s2,s3,s4)為對(duì)應(yīng)的星表星，p為待匹配的星圖星，s為檢索的星表星，以ri表示p與pi的角距，Ri表示s與si之間的角距，評(píng)價(jià)星圖三角形Δppipj與Δssisj的相似度標(biāo)準(zhǔn)為

(8)

設(shè)em為設(shè)定的判斷限值，取10-6，當(dāng)eij≥em時(shí)認(rèn)為該星非星表對(duì)應(yīng)星，該星表星匹配結(jié)束，取下一顆星表星進(jìn)行匹配；當(dāng)eij

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 計(jì)算機(jī)仿真

用STK(satellitetoolkit)軟件內(nèi)置的ALOS遙感衛(wèi)星生成軌道和姿態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)軌道和姿態(tài)數(shù)據(jù)及星敏安裝矩陣計(jì)算星敏感器的指向，再根據(jù)星敏指向仿真得到300幅連續(xù)的星圖。星敏感器的部分參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 星敏感器參數(shù)

采用平方質(zhì)心法提取星點(diǎn)，提取星點(diǎn)個(gè)數(shù)在14～23之間。按本文方法分別進(jìn)行初始模式和跟蹤模式下的匹配識(shí)別，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為MATLAB 2014a、Intel i5處理器、8G內(nèi)存、win7系統(tǒng)，星點(diǎn)測(cè)量誤差為0.5個(gè)像素。匹配耗時(shí)如圖3所示。實(shí)驗(yàn)表明，匹配成功率為100 %，單幅星圖匹配耗時(shí)平均耗時(shí)0.072 6 s，最長(zhǎng)耗時(shí)0.128 6 s。

4.2 實(shí)測(cè)星圖實(shí)驗(yàn)

對(duì)100幅由某遙感衛(wèi)星下傳的連續(xù)星圖進(jìn)行同樣的處理，統(tǒng)計(jì)匹配耗時(shí)，結(jié)果如圖4所示。星敏感器部分性能參數(shù)見(jiàn)表3。

表3 某衛(wèi)星星敏參數(shù)

提取星點(diǎn)個(gè)數(shù)在13～18之間。由于空間環(huán)境復(fù)雜，為保證匹配成功率，對(duì)星點(diǎn)的測(cè)量誤差放大到1像素。實(shí)驗(yàn)表明，匹配成功率為100 %，匹配平均耗時(shí)0.089 9 s，最長(zhǎng)0.206 5 s。

基于匹配結(jié)果，采用QUEST方法進(jìn)行姿態(tài)解算，結(jié)果如圖5。可以看出：3個(gè)姿態(tài)角變化平穩(wěn)，基本呈線(xiàn)性，這與遙感衛(wèi)星短時(shí)間內(nèi)姿態(tài)變化緩慢是相對(duì)應(yīng)的；同時(shí)也間接說(shuō)明了匹配結(jié)果的正確性，因?yàn)槿绻嬖谡`匹配的話(huà)，姿態(tài)角將會(huì)出現(xiàn)突變。

從以上2組實(shí)驗(yàn)可知，仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)測(cè)星圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果類(lèi)似，均可實(shí)現(xiàn)100 %的準(zhǔn)確率，且輸出率可分別達(dá)到13 Hz左右和11 Hz左右，具有較好的實(shí)時(shí)性；同時(shí)說(shuō)明仿真星圖與實(shí)際星空較為符合，仿真過(guò)程較為合理，也驗(yàn)證了本文提出的星圖匹配方法在實(shí)踐中應(yīng)用的可行性。

5 結(jié)束語(yǔ)

星圖匹配是星敏感器定姿的基礎(chǔ)，高效可靠的星圖匹配算法是星敏感器實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、可靠地輸出姿態(tài)的重要保證?；贙矢量查找法和四邊形匹配法則，本文提出了一種匹配方法，并基于仿真星圖和實(shí)測(cè)星圖對(duì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法具有良好的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性：在MATLAB2014a環(huán)境下，仿真星圖和實(shí)測(cè)星圖的匹配輸出頻率分別在13Hz、11Hz左右，均在10Hz以上，成功率100 %，具有較好的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，在效率更高的程序環(huán)境下會(huì)有更高的輸出率。

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A modified star map identification algorithm based onKvector

YUANXiaobo1,2,ZHANGChao1,2,SHIChunlin1,3

(1.Institute of Navigation & Aerospace, Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China;2.Beidou Navigation Technology Collaborative Center of Henan, Zhengzhou 450001, China;3.Troops 61206, Beijing 100042, China)

In order to improve the accuracy and efficiency of identification of star map in the attitude determination of star sensors, the paper proposed a modified star map matching method based on Kvectorsearchingtechniqueandquadranglematchingalgorithm:firstly,theangulardistancebetweenstarsanditsrangewerematchedwiththeKvectorsearchingtechnique;secondly,anavstaridentificationalgorithmwasestablishedtodistinguishthenavstarbasedonanalgorithmofidentifier,andthengot4navstars;finally,theallfieldmatchingwasaccomplishedwiththe4navstarsbasedonquadranglematchingalgorithm.Experimentalresultshowedthattheproposedmethodwouldhaveagoodreal-timeperformanceandhighaccuracy.

star map identification; Kvector;quadrangle;identifiermatching

2016-08-29

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11373001，41504018)。

袁曉波(1992—)，男，江西宜春人，碩士研究生，研究方向?yàn)楹教炱鞫ㄗ伺c自主導(dǎo)航。

張超(1972—)，男，吉林白城人，博士，教授，研究方向?yàn)樘煳臏y(cè)量與導(dǎo)航。

袁曉波，張超，時(shí)春霖.一種改進(jìn)的基于K矢量的星圖識(shí)別算法[J].導(dǎo)航定位學(xué)報(bào),2017,5(2):55-59.(YUANXiaobo,ZHANGChao,SHIChunlin.AmodifiedstarmapidentificationalgorithmbasedonKvector[J].JournalofNavigationandPositioning,2017,5(2):55-59.)DOI：10.16547/j.cnki.10-1096.20170210.

P

A

2095-4999(2017)02-0055-05