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大视场角相机星图快速识别方法的研究进展

作者及机构
本研究由张潇鹤（北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院；北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室）、董明利（通讯作者，同上）、孙鹏（同上）、刘其林（长春理工大学光电工程学院）合作完成，发表于《激光与光电子学进展》（2023年11月，第60卷第22期）。

学术背景
航天器天线面形的高精度在轨测量是航天工程中的关键技术挑战。摄影测量法因其非接触、高精度特性成为主流方法，但需依赖相机内外参数的实时标定。传统地面标定方法受限于航天器载荷空间和稳定性，难以直接应用。恒星作为天球坐标系下的不变基准，为在轨标定提供了理想参考。然而，大视场角相机拍摄的星图存在畸变显著、星点数量多等问题，导致传统星图识别算法（如三角形算法）在速度和准确率上难以满足需求。本研究旨在提出一种兼顾识别速度与识别率的快速星图识别方法，以支持航天器在轨标定任务。

研究流程与方法
1. 星图预处理与内参优化
- 畸变校正：采用摄影测量大视场角畸变模型（large field-of-view distortion model）对星图进行校正，初始参数来自地面标定。
- 内参迭代更新：以星间角距（inter-star angular distance）为约束，通过循环优化相机内参（焦距、主点坐标等），直至相邻两次识别的星点数量稳定。实验显示，优化5次后像面误差均值从0.0050 mm降至0.0028 mm（表2）。

1. 导航特征库构建

   • 基于Tycho-2星表，剔除星等高于6等的恒星，生成包含4000颗导航星的星表。
     
   • 创新性地仅存储星间角距及星对序号，而非传统三角形特征，存储空间减少75%。
     

2. 快速星图识别算法

   • 观测三角形选取：从像面中心向外依次选取三星构建三角形（图2），以减小边缘畸变影响。
     
   • 四星标签匹配法：引入第4颗星，将匹配特征从3个星间角距增至6个，通过标签搜索（图3）将复杂度从O(n³)降至线性。例如，匹配次数从n(d₁₂)×n(d₂₃)×…×n(d₃₄)次降至n(d₁₂)+n(d₂₃)+…+n(d₃₄)次。
     
   • 反投误差验证：利用最优四元数估计（ESOQ）算法计算相机姿态，生成理论星图与实际星图比对，设定像面误差阈值（1/6 pixel）和星点覆盖阈值（95%），剔除误匹配（图4）。
     

主要结果
1. 仿真实验
- 在星点位置噪声标准差≤1.0 pixel时，识别率均达99%以上（传统算法98.5%）；噪声为0.8 pixel时，识别时间从传统算法的2000~2500 ms缩短至500~1000 ms（图5-6）。

1. 实测验证
   
   • 使用尼康D810相机（视场角81.6°）拍摄2000张星图，识别率提升至99.5%，冗余匹配减少75%（图7）。内参优化后，星点像面误差标准差从0.0019 mm降至0.0010 mm（表2）。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 提出内参更新策略与四星标签匹配法，为解决大视场角星图畸变和计算效率问题提供了新思路。
- 通过减少特征库存储需求和算法复杂度，为星敏感器（star sensor）的小型化与实时处理奠定基础。

1. 应用价值
   
   • 可应用于航天器在轨标定、深空探测导航等领域，提升动态测量精度。
     
   • 方法鲁棒性强，在1.0 pixel噪声下仍保持高识别率，适合复杂空间环境。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次将四星特征与标签搜索结合，突破传统三角形算法的维度限制。
2. 工程实用性：实测中识别时间缩短75%，满足在轨实时性需求。
3. 跨学科融合：融合摄影测量、天体力学与算法优化技术，推动多学科交叉应用。

其他发现
- 像面中心优先的三角形选取策略有效抑制了边缘畸变影响（图2）。
- 导航特征库的优化设计为其他模式识别任务提供了存储压缩范例。

此报告系统梳理了研究的背景、方法、结果及价值，为相关领域研究者提供了技术参考。