一种适用于高背景星图识别用的导航数据库构建方法
【专利摘要】本发明涉及一种适用于高背景星图识别用的导航数据库构建方法，属于导航数据库构建【技术领域】。本发明在获得单位球面均匀分布的视轴的基础上，选取导航星和导航三角形，从而能够获得在天球上位置和能量都尽可能均匀分布的导航星和导航三角形，并保证每一颗导航星都有机会构造导航三角形，避免了因恒星和三角形数量巨大，分布不均，以及能量不稳定带来的数据冗余和区域空洞，保证了星图识别算法的有效性。
【专利说明】一种适用于高背景星图识别用的导航数据库构建方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及导航数据库构建【技术领域】，具体涉及一种适用于高背景星图识别用的 导航数据库构建方法。
【背景技术】
[0002] 星敏感器是一种高精度姿态敏感器，其通过对恒星的成像和识别，获得视轴指向 的惯性姿态角或四元数。导航星是星图识别和姿态解算的基本参考数据，导航数据库的构 建与识别算法紧密相关，并直接影响图像识别算法的性能和姿态解算的精度。
[0003] 现有星敏感器多用于卫星平台，其应用环境具有暗背景、干扰杂光少、可观测恒星 资源丰富、相机观测视场大等特点。该条件下的导航星选取多采用星等阈值过滤法、星等加 权法等、正交网格法等，这类方法简单易实现，缺点是所选恒星未考虑星间角距，分布不均 匀，易造成局部区域的特征冗余或特征空洞。导航三角形生成方法多以主星为基准，在一定 范围内寻找其他两颗星，构成三角形，要求在样本无穷大时才可得到最优结果，这类方法获 得的三角形同样存在分布不均匀的特点，当导航星增加时，导航三角形的数量也随之激增。
[0004] 将星敏感器用于高背景环境下，需要克服背景光强、干扰杂光多、星点信噪比低等 问题。针对上述问题，设计采用近红外探测波段的小视场（5.86° X5. 86°方形）高灵敏 度C⑶相机ICXD作为星敏感器的光学成像系统，在此基础上选取和构建可供图像匹配和 姿态解算参考用的导航星和导航数据库面临如下问题：（1)探测星等高，暗星多，若不加筛 选，导航星和导航三角形构成的数据库容量激增，无法实现工程应用；（2)视场小，亮星少， 可供星图匹配用的导航三角形不易选取；（3)近红外波段探测，需要对星等做仪器星等修 正，以满足实际观测的需求；（4) 1C⑶成像背景噪声大，且呈非高斯分布，星点成像能量不 稳定，为导航星的选取增加难度。
[0005] 现有的导航星和导航三角形选取方法已无法解决上述问题，需要设计数量适中， 均匀性好、冗余度小、适合工程应用、并且通用性强的导航星和导航三角形选取方法，以及 在此基础上进行构建导航数据库的方式。
【发明内容】
[0006] (一）要解决的技术问题
[0007] 本发明要解决的技术问题是：克服现有方法的不足，针对应用于高背景条件下星 敏感器的成像特点，提供一种与三角形星图识别算法相适应的导航数据库构建方法，该方 法能够获得在天球上位置和能量都尽可能均匀分布的导航星和导航三角形。
[0008] (二）技术方案
[0009] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种适用于高背景星图识别用的导航数据 库构建方法，包括以下步骤：
[0010] S1、选取导航星；
[0011] S2、选取导航三角形；
[0012] S3、根据所选取的导航星和导航三角形生成导航数据库；
[0013] 其中，步骤S1的选取方法包括下列步骤：
[0014] S11、选择能够覆盖全天球的恒星星表star_dataO,并将所述恒星星表中的星等经 过仪器星等修正，将其中的恒星的位置经过历元转换和大气修正后，由此得到所述恒星星 表 star_dataO ;
[0015] S12、根据星敏感器探测极限和星图识别方法的要求设置星等阈值，保留所述恒星 星表star_dataO中星等小于或等于所述星等阈值的恒星数据，由此得到恒星星表star_ dataV ；
[0016] S13、去除所述恒星星表star_dataV中的变星和双星中的暗星，由此得到恒星星 表 star_dataVD ;
[0017] S14、生成在单位球面上均勻分布的视轴位置，得到视轴集合Vi sAxArr {vaxi s (i), i = 0, · · · Nva}，Nva 为正整数；
[0018] S15、按如下方式选取候选导航星：首先在单位球面上，以集合VisAxArr中的任一 视轴vaXis(i)为中心、半径η画球面圆，η的值由全天球随机视场大小决定；然后将所述 恒星星表star_dataVD中的恒星在各个球面圆内投影；最后对所述恒星星表star_dataVD 中的恒星按照预设规则进行筛选，去除重复数据，将筛选后剩下的恒星构成候选导航星数 据集合 GStar_Cadata ;
[0019] S16、对所述候选导航星数据集合GStar_Cadata在全天球随机视场内的分布重新 做统计，对于全天球随机视场内恒星数量< 4的区域，从所述恒星星表star_dataVD中选择 能量排序靠前预设数量的恒星，手动添加到所述候选导航星数据集合GStar_Cadata中，直 至全天球随机视场内的恒星数> 4,由此得到导航星数据集合GStar_data ;
[0020] 步骤S2的选取方法包括下列步骤：
[0021] S21、定义导航三角形的构建条件：
[0022] S22、按如下方式生成候选导航三角形：首先在单位球面上，以集合VisAxArr中的 任一视轴vaxis(i)为中心、半径η画球面圆，η的值由全天球随机视场大小决定；然后遍 历所述导航星数据集合GStar_data，根据导航星的方向矢量坐标，找出落在各个球面圆内 的星；最后在每个球面圆内对任意三颗星按照步骤S21中的定义生成导航三角形，并对生 成的导航三角形按照一定规则进行筛选，去除重复数据，将筛选后剩下的导航三角形构成 候选导航三角形数据集合GTri_Cadata ;
[0023] S23、对集合GTri_Cadata在全天球随机视场内的分布重新做统计，在全天球随机 视场内三角形数量< 2的区域内利用导航星构造三角形，并按符号星等排序，选取能量排 序靠前预设数量的三角形，手动添加到候选集合GTri_Cadata中，直至全天球随机视场内 的三角形数> 2,由此得到导航三角形数据集合GTri_data。
[0024] 优选地，步骤S21中按照如下方式定义导航三角形的构建条件：
[0025] 首先，定义导航三角形边长的上下限；
[0026] 其次，去除任意两边边长之差均小于预设阈值的导航三角形；
[0027] 第三，定义导航三角形的方位；
[0028] 第四，定义导航三角形的符号星等。
[0029] 优选地，定义所述导航三角形的边长不小于星点位置测量误差ε s的100倍，且不 超过全天球随机视场的边界，最长边和最短边之间相差不超过10倍。
[0030] 优选地，所述预设阈值由星点定位误差和视场大小决定。
[0031] 优选地，定义导航三角形的方位为导航三角形的质心。
[0032] 优选地，步骤S3中生成所述导航数据库时，所述导航星数据集合GStar_data中的 数据按照星号、赤经、或赤纬值大小排列。
[0033] 优选地，所述导航三角形数据集合GTri_data中的数据按照边长大小，或三角形 方位大小排列。
[0034] (三）有益效果
[0035] 本发明在获得单位球面均匀分布的视轴的基础上，选取导航星和导航三角形，从 而能够获得在天球上位置和能量都尽可能均匀分布的导航星和导航三角形，有效解决了因 探测星等高而带来的恒星分布在两极密、赤道疏的情况，避免了数据的大量冗余，且导航星 和导航三角形的数量得到了有效的控制。
【专利附图】
【附图说明】
[0036] 图1是本发明的方法流程图；
[0037] 图2是正二十面体与黄金矩形的关系示意图；
[0038] 图3示出了正二十面体的坐标系定义和各顶点编号定义；
[0039] 图4是正二十面体任意一个面的等分示意图；
[0040] 图5是正二十面体任意一个分割点在球面投影的坐标计算示意图。
【具体实施方式】
[0041] 为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的
【具体实施方式】作进一步详细描述。
[0042] 如图1所示，本发明提供了一种适用于高背景星图识别用的导航数据库构建方 法，包括下列步骤：
[0043] S1、选取导航星，具体步骤为：
[0044] S11、选择一个能够覆盖全天球的恒星星表。星表中的位置精度与星图识别算法、 定姿精度相适应，星表中的星等精度也与星图识别方法、定姿精度相适应。星表中的星等需 做仪器星等修正，恒星的位置需做历元转换和大气修正。由此得到星表star_dataO。
[0045] S12、根据星敏感器探测极限和星图识别方法的需求设置星等阈值，保留星表中星 等小于或等于该阈值的恒星数据。恒星数据包括恒星在星表star_dataO中的序号、仪器星 等、赤经值（弧度）、赤纬值（弧度）、方向矢量X坐标、方向矢量y坐标、方向矢量z坐标。 数据精度与星图识别方法、定姿精度相适应。由此得到星表star_dataV。该星表在全天随 机视场内的分布应尽量满足> 4颗的概率> 99%。
[0046] S13、去除星表star_dataV中的变星和双星中的暗星。此处的双星为角距彡Θ的 光学双星，Θ大小由相机视场和分辨率决定，这些星对在视觉上很接近，在成像面上几乎无 法分辨，去除其中的暗星有助于去除星表冗余。变星是指星等变化周期短且幅度大，观测过 程中无法准确获取与星表能量信息相一致的恒星。由此得到星表star_dataVD。
[0047] S14、生成在单位球面上均匀分布的视轴位置。首先在单位球体中内接一个正二十 面体，将立体的每个棱边在球面上投影，从而将球面等分为二十块；然后对每一块球面做进 一步的等分，各等分区域之间的交点即可以作为在球面上均匀分布的视轴；随着各球面等 分数量的增加，视轴的数量也随之增加，最终得到一个视轴集合VisAxArr{vaxis(i), i = 0，...Nva}。Nva的值由分割方法和设计的目标导航星数量NIgstar决定。生成视轴坐标 集合的方法具体为：
[0048] (1)定义正二十面体及其外接单位球
[0049] 正二十面体包含20个完全相同的面，每个面均为等边三角形，30条长度相等的棱 边，每条棱边对应的球面角距约为1. l〇71rad (?63. 4348° )，12个顶点，该顶点可看作是 由三个全等的相互正交的黄金矩形的顶点构成（黄金比率常数为P=1.618 )，如图2、3所 /_J、1 〇
[0050] 在单位球体中内接一个正二十面体，设球的半径为1，那么正二十面体的棱长为
【权利要求】
1. 一种适用于高背景星图识别用的导航数据库构建方法，其特征在于，包括以下步 骤： 51、 选取导航星； 52、 选取导航三角形； 53、 根据所选取的导航星和导航三角形生成导航数据库； 其中，步骤S1的选取方法包括下列步骤： 511、 选择能够覆盖全天球的恒星星表star_dataO,并将所述恒星星表中的星等经过 仪器星等修正，将其中的恒星的位置经过历元转换和大气修正后，由此得到所述恒星星表 star-dataO ; 512、 根据星敏感器探测极限和星图识别方法的要求设置星等阈值，保留所述恒星星表 star_dataO中星等小于或等于所述星等阈值的恒星数据，由此得到恒星星表star_dataV ; 513、 去除所述恒星星表star_dataV中的变星和双星中的暗星，由此得到恒星星表 star_dataVD ； 514、 生成在单位球面上均勻分布的视轴位置，得到视轴集合VisAxArr{vaxis(i), i = 0, . . . Nva}，Nva 为正整数； 515、 按如下方式选取候选导航星：首先在单位球面上，以集合VisAxArr中的任一视轴 vaxiS(i)为中心、半径η画球面圆，η的值由全天球随机视场大小决定；然后将所述恒星 星表star_dataVD中的恒星在各个球面圆内投影；最后对所述恒星星表star_dataVD中的 恒星按照预设规则进行筛选，去除重复数据，将筛选后剩下的恒星构成候选导航星数据集 合 GStar_Cadata ; 516、 对所述候选导航星数据集合GStar_Cadata在全天球随机视场内的分布重新做统 计，对于全天球随机视场内恒星数量< 4的区域，从所述恒星星表star_dataVD中选择能量 排序靠前预设数量的恒星，手动添加到所述候选导航星数据集合GStar_Cadata中，直至全 天球随机视场内的恒星数> 4,由此得到导航星数据集合GStar_data ; 步骤S2的选取方法包括下列步骤： 521、 定义导航三角形的构建条件： 522、 按如下方式生成候选导航三角形：首先在单位球面上，以集合VisAxArr中的任一 视轴vaXis(i)为中心、半径η画球面圆，η的值由全天球随机视场大小决定；然后遍历所 述导航星数据集合GStar_data，根据导航星的方向矢量坐标，找出落在各个球面圆内的星； 最后在每个球面圆内对任意三颗星按照步骤S21中的定义生成导航三角形，并对生成的导 航三角形按照一定规则进行筛选，去除重复数据，将筛选后剩下的导航三角形构成候选导 航三角形数据集合GTri_Cadata ; 523、 对集合GTri_Cadata在全天球随机视场内的分布重新做统计，在全天球随机视场 内三角形数量< 2的区域内利用导航星构造三角形，并按符号星等排序，选取能量排序靠 前预设数量的三角形，手动添加到候选集合GTri_Cadata中，直至全天球随机视场内的三 角形数> 2,由此得到导航三角形数据集合GTri_data。
2. 如权利要求1所述的导航数据库构建方法，其特征在于，步骤S21中按照如下方式定 义导航三角形的构建条件： 首先，定义导航三角形边长的上下限； 其次，去除任意两边边长之差均小于预设阈值的导航三角形； 第三，定义导航三角形的方位； 第四，定义导航三角形的符号星等。
3. 如权利要求2所述的导航数据库构建方法，其特征在于，定义所述导航三角形的边 长不小于星点位置测量误差ε s的1〇〇倍，且不超过全天球随机视场的边界，最长边和最短 边之间相差不超过10倍。
4. 如权利要求2所述的导航数据库构建方法，其特征在于，所述预设阈值由星点定位 误差和视场大小决定。
5. 如权利要求2所述的导航数据库构建方法，其特征在于，定义导航三角形的方位为 导航三角形的质心。
6. 如权利要求1所述的导航数据库构建方法，其特征在于，步骤S3中生成所述导航数 据库时，所述导航星数据集合GStar_data中的数据按照星号、赤经、或赤纬值大小排列。
7. 如权利要求1?6中任一项所述的导航数据库构建方法，其特征在于，所述导航三角 形数据集合GTri_data中的数据按照边长大小，或三角形方位大小排列。
【文档编号】G06F17/30GK104298667SQ201310294350
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2013年7月15日 优先权日:2013年7月15日
【发明者】张惟, 闫飞, 马杰, 田金文, 孙吉福, 王才喜 申请人:中国航天科工集团第三研究院第八三五八研究所