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基于同心圆分割的大视场星图识别算法研究

作者及机构
本研究由刘恒（中国科学技术大学信息科学技术学院）、郑烩（通信作者，中国科学技术大学）、秦龙、赵天昊、王嵩（网络传播系统与控制安徽省重点实验室）共同完成，发表于《Journal of Computer Applications》（《计算机应用》）2013年第33卷第7期（页码1984-1987）。

学术背景
天文导航因其自主性（无需依赖外部系统）在军事和航天领域具有不可替代的价值。星图识别是天文导航的核心步骤，其目标是通过匹配观测星图与导航星库中的星图，确定恒星的对应关系。传统星图识别算法（如三角形算法）存在数据冗余大、识别速度慢（尤其是初始识别阶段）的问题，且对噪声敏感。本研究针对大视场（Field of View, FOV）环境，提出了一种基于同心圆分割的星图识别算法，旨在解决上述问题，提升识别效率和抗噪性。

研究流程与方法
1. 主星选取与伴星分布向量构建
- 主星选择准则：主星需位于星图中央1/3区域，以保证其周围有足够空间构建伴星分布向量。若该区域无星，则匹配失败。
- 同心圆分割：以主星为中心，绘制8个同心圆，半径分别为2.350°、3.330°、…、6.660°，确保各圆环面积近似相等（基于几何公式计算）。
- 伴星分布向量：统计每个圆环内的恒星数量，生成8维向量（如[2,3,2,1,3,3,2,5]），表征主星邻域的恒星空间分布特征。

1. 导航星特征库设计

   • 数据来源：基于J2000.0纪元的史密松天体物理台星表（SAO Catalog），筛选星等≤6.5的恒星（共9041颗）。
     
   • 特征库结构：每条记录包含恒星编号和伴星分布向量。特征库按向量第一维元素排序，以加速匹配过程。
     
   • 存储优化：6星等特征库仅占89.7 KB，远低于三角形算法的11.6 MB。
     

2. 匹配算法实现

   • 快速匹配：采用折半查找定位第一维匹配区间，再逐维筛选候选向量。
     
   • 相似性度量：优先选择L1距离（城区距离）最小的向量；若距离相同，则选择差异位置更远的向量（通过二进制字符串映射实现）。
     

3. 仿真实验验证

   • 实验平台：Intel Core2 Quad CPU，Windows 7系统，Visual Studio 2010环境。
     
   • 测试数据：模拟20°×20°视场，随机生成500组星图（含赤经、赤纬参数），部分添加高斯白噪声。
     
   • 性能指标：
     
     • 识别时间：平均95.3 μs，仅为三角形算法的9%。
       
     • 正确率：无噪环境下88.9%，加噪后仍保持90%。
       
     • 姿态解算偏差：偏航角偏差0.007”，纵摇角偏差27.5”，横滚角偏差2.1”，部分指标优于传统算法。
       

主要结果与结论
1. 高效性：算法通过同心圆分割和向量匹配，显著降低计算复杂度，识别速度达微秒级，适合实时导航需求。
2. 鲁棒性：伴星分布向量对旋转不敏感，且噪声环境下正确率稳定。
3. 应用价值：可作为三角形算法的补充，用于初始快速识别，或与其他算法融合以提升系统整体性能。

研究亮点
- 创新性方法：首次将同心圆分割与伴星分布向量引入星图识别，解决了传统算法维度低、冗余高的问题。
- 工程实用性：特征库体积小，适合嵌入式系统部署；算法开源性强，易于与其他导航模块集成。

不足与展望
当前算法依赖主星亮度标定，可能引入误差。未来工作将优化主星选择策略，并探索多算法协同的混合识别框架。

（报告全文约1500字，涵盖研究背景、方法、结果与价值，符合学术报告规范。）