基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法，首先對星表進行處理，提取出有效數據域，并進行相關數據處理，得到每顆恒星對應的六個數據量，進而對提取出的赤經、赤緯值分別進行自行、歲差以及章動修正。再根據給定的視軸指向以及視場范圍大小，提取出該視場范圍內的恒星，建立觀測星星庫。再在觀測星星庫的基礎上，根據ITSI導航星優選方法，分別通過相面分割以及星密集度計算的處理，并滿足設定的導航星閾值，最終實現導航星優選，建立導航星星庫。本方法比較簡單，但是得到的導航星星庫標準偏差較小，分布較均勻，兼顧了效率和效果；所構建的導航星星庫合理，對星圖匹配的順利實施有重大意義。
【專利說明】基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于定位導航與控制【技術領域】，特別是自主式導航星敏感器領域。
【背景技術】
[0002] 自主式導航星敏感器是目前星敏感器研究的熱點。在自主式星敏感器的研制過程 中，用于測試星敏性能的星圖仿真器的性能至關重要，其性能的高低直接影響自主星敏的 好壞。而選擇導航星是星圖仿真的重要步驟，是有效進行星圖識別的前提，主要是為了實現 導航星的均勻分布以及降低導航星星庫的冗余度。傳統的星圖仿真器導航星優選方法，在 視場角較大時，導航星冗余度也較大。
[0003] 目前，主要有兩類方法可用來實現優選導航星：
[0004] 第一類方法：這類方法主要以實現導航星在全天球的均勻分布為目標。很多優選 導航星的方法都是在此基礎上產生的。正交網格法將單位天球投影到平面上，再正交分割 投影平面，即將天球分成很多等面積的天區，在各天區中分別選取一顆恒星作為導航星。由 于天區的實際長寬比會隨著緯度不斷變化，故導航星分布密度并不均勻。為了克服此類方 法的缺陷，球面分塊法、固定斜度螺旋線等方法產生了。此類方法可實現均分天球，而且每 個天區長寬比與其所處天球位置關系不大，所以得到的導航星分布也更均勻。另外，還有基 于玻爾茲曼熵的優選方法，該方法從選定的兩顆導航星出發，再逐個選取其他導航星，使已 選導航星總體的玻爾茲曼熵達到最小，該方法可以實現有效刪除冗余星，使得導航星在全 天球均勻分布的目的。
[0005] 第二類方法：此類方法從局部天球上導航星的均勻分布出發，以局部的均勻分布 實現在全天球的均勻分布。Texas A&M大學在此基礎上，提出了自組織導航星選取方法。該 方法建立在任意光軸指向的視場內導航星數目充足的前提下，根據恒星之間的位置關系， 逐個挑選導航星，從而實現導航星在局部和全天球上的分布都比較均勻。回歸選取方法根 據視場范圍內可觀測得到的恒星數目，基于支持向量機的方法，生成動態的星等閾值，依據 此星等閾值篩選不同天區視場范圍內的觀測星進而獲得導航星，該方法可以實現導航星的 均勻分布。另外，還有星等加權方法，該方法按照星等給每顆恒星賦予不同權值，低星等的 權值高，而高星等的權值低，根據權值來選取導航星，方法也優于正交網格法。
[0006] 上面的方法中，第一類方法對于星敏感器的視場范圍和各天區視場內導航星的數 目，考慮不足。雖然可以在一定程度上實現導航星的均勻分布，但當視場范圍很大時，仍然 會存在冗余的導航星；第二類方法，相比而言，彌補了第一類方法的不足，能實現導航星均 勻分布，但是標準差比較大，結果不夠精確。
[0007] 另外，蘇州大學的吳峰博士在他2012年的學位論文《自主導航星敏感器關鍵技術 的研究》（吳峰.自主導航星敏感器關鍵技術的研究[D].蘇州：蘇州大學，2012)中，提出了 MIPS(Multi_scale image plane segmentation),即多尺度像平面分割導航星優選方法。運 用該方法所選取的導航星在全天球和局部天球上的分布都很均勻。該方法的基本思想是： 將該天區看成平面區域，如果任意光軸指向的視場內導航星的星像在像面上都均勻分布， 那么這些導航星在天球上也就近似均勻分布。正是基于這一思想，MIPS方法把導航星在整 個天球上的分布問題轉化為恒星星象在像平面上的分布問題。該方法經過其仿真表明，它 能有效減少高密度天區的星數，而對低密度天區的星數影響甚微。同時，運用該方法所得到 的導航星星庫標準偏差最小，分布最均勻，優于現有的一些方法，如自組織方法、回歸方法、 星等加權方法等，但是方法處理相對比較復雜。
【發明內容】
[0008] 本發明要解決的問題是提供一種基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法 (ITSI導航星優選方法），該方法比較簡單，但是得到的導航星星庫標準偏差較小，分布較 均勻，兼顧了效率和效果。
[0009] 本發明公開的一種基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法，包括以下步驟：
[0010] 1)文件讀取、選取數據域以及數據域數據整合：處理SA0星表（The Smithsonian Astrophysical Observatory Star Catalog史密松天體物理臺星表），經過數據篩選、單位 轉換等相關計算處理，得到所需構建星庫的數據，得到歷元時刻（J2000.0)下的平位置坐 標，以赤經赤緯的形式表示為δ J ;
[0011] 2)將SA0星表所提供的歷元時刻的恒星位置數據分別進行自行、歲差和章動修 正；
[0012] 3)觀測星提取：將經過步驟1)和2)處理后的星表數據，即更新了恒星位置坐標 后的星表數據，根據光軸指向進行觀測星提取，實現按照視場范圍來讀取和顯示，對處理后 的星表數據進行進一步星過濾處理；
[0013] 4)觀測星星庫的建立：計算出恒星的視場位置，確定恒星視場角；判斷是否在視 場范圍內，篩選恒星，建立觀測星星庫；
[0014] 5)導航星閾值判斷：設定導航星閾值；
[0015] 6)對步驟4)建立的觀察星星庫進行閾值判斷：恒星數量少于或等于閾值時，進行 步驟9);恒星數量大于閾值時，進行步驟7);
[0016] 7)對觀測星星庫進行區域分割，保留各區域最亮的一顆星，然后進行閾值判斷： 恒星數量少于或等于閾值時，進行步驟9);恒星數量大于閾值時，進行步驟8);
[0017] 8)定義星密集度，根據定義的星密集度，計算計算每顆恒星的星像密集度，將所有 恒星的星密集度進行比較，刪除星密集度大的恒星，降低星像密度，完成后，再對整個觀測 星星庫進行的恒星進行閾值判斷：恒星數量少于或等于閾值時，進行步驟9);恒星數量大 于閾值時，進行步驟7)，每次從步驟8)進入驟7)的，區域分割的數量均要減少；
[0018] 9)輸出剩余星的信息，導航星庫優選完成，導航星庫建立完畢。
[0019] 作為上述技術方案的進一步改進，所述步驟1)中選取數據域包括SA0星標號，是 否為重復星、赤經、赤緯、赤經自行、赤緯自行、目視星等，是否為雙星或者變星數據域；所述 數據域數據整合包括去掉重復星、雙星以及變星。
[0020] 作為上述技術方案的另一種改進，所述步驟3)中所述的觀測星提取過程如下：
[0021] 選定光軸指向為（α。，δ。)，像面探測器對應的視場角為ωπ，則當前觀測瞬間的恒 星赤緯S i"需滿足如下條件：
【權利要求】
1. 一種基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法，其特征在于：包括以下步驟： 1) 文件讀取、選取數據域以及數據域數據整合：處理SAO星表（The Smithsonian Astrophysical Observatory Star Catalog史密松天體物理臺星表），經過數據篩選、單位 轉換等相關計算處理，得到所需構建星庫的數據，得到歷元時刻（J2000.0)下的平位置坐 標，以赤經赤緯形式表示為：（a w δ J ; 2) 將SAO星表所提供的歷元時刻的恒星位置數據分別進行自行、歲差和章動修正； 3) 觀測星提取：將經過步驟1)和2)處理后的星表數據，即更新了恒星位置坐標后的 星表數據，根據光軸指向進行觀測星提取，實現按照視場范圍來讀取和顯示，對處理后的星 表數據進行進一步星過濾處理； 4) 觀測星星庫的建立：計算出恒星的視場位置，確定恒星視場角；判斷是否在視場范 圍內，篩選恒星，建立觀測星星庫； 5) 導航星閾值判斷：設定導航星閾值； 6) 對步驟4)建立的觀察星星庫進行閾值判斷：恒星數量少于或等于閾值時，進行步驟 9);恒星數量大于閾值時，進行步驟7); 7) 對觀測星星庫進行區域分割，保留各區域最亮的一顆星，然后進行閾值判斷：恒星 數量少于或等于閾值時，進行步驟9);恒星數量大于閾值時，進行步驟8); 8) 定義星密集度，根據定義的星密集度，計算每顆恒星的星像密集度，將剩余的所有恒 星的星密集度進行比較，刪除星密集度大的恒星，降低星像密度，完成后再進行閾值判斷： 恒星數量少于或等于閾值時，進行步驟9);恒星數量大于閾值時，進行步驟7)，每次從步驟 8)進入驟7)的，區域分割的數量均要減少； 9) 輸出剩余星的信息，導航星庫優選完成，導航星庫建立完畢。
2. 根據權利要求1所述的基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法，其特征在于： 所述步驟1)中選取數據域包括SA0星標號，是否為重復星、赤經、赤緯、赤經自行、赤緯自 行、目視星等，是否為雙星或者變星數據域；所述數據域數據整合包括去掉重復星、雙星以 及變星。
3. 根據權利要求1或2所述的基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法，其特征在 于：所述步驟3)中所述的觀測星提取過程如下： 選定光軸指向為（α。，δ。)，像面探測器對應的視場角為ωπ，則當前觀測瞬間的恒星赤 緯S i"需滿足如下條件：
又：δ ， e (-90。 ，90° )， 據此得到當前視場內觀測星赤緯的上下限δ _與δ min:
將經過時間轉換后的恒星數據按照赤緯位置進行排序，再按照兩分法取出赤緯值在 S _與S min之間的恒星數據，組成初始觀測星星庫。
4. 根據權利要求1或3所述的基于星密集度的星圖仿真器導航星優選方法，其特征在 于：所述步驟9)中星密集度的定義及計算過程如下： 星密集度（Sed:Star center density)是指相對于某顆恒星，假定為Sd，在指定的視場 角范圍內有另外N顆星，分別#Sn(n= 1，2,3···Ν)表示，視場位置分別為（XFLDn，YFLDn)，n =0，1，2，…N表示，那么星象密集度Sed定義為：
【文檔編號】G01C25/00GK104154929SQ201410324104
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月8日 優先權日:2014年7月8日
【發明者】陳雪芬, 康國華, 周瓊峰 申請人:南京航空航天大學
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