申请/专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117782065A

主分类号：G01C21/02

分类号：G01C21/02;G01C21/24;G06V10/74;G06V10/776;G06F16/29

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及星图识别领域，具体涉及一种基于有向奇异值与分级可信度验证的星图识别方法，用于解决模式识别类算法由于待识别的观测星图中全部的观测星点均参与模式构建过程导致模式构建过程易受到影响进而造成星图识别失败，以及子图同构算法的匹配过程中的冗余匹配与错误匹配概率较高的不足之处。该基于有向奇异值与分级可信度验证的星图识别方法，在构建观测特征三角形与特征提取过程中，充分考虑了匹配特征对于星点位置噪声与星点亮度噪声等干扰因素的鲁棒性。

主权项：1.一种基于有向奇异值与分级可信度验证的星图识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、选取星敏感器视场中亮度排序前N的星点分别作为N个导航星，构建每个导航星的特征三角形，并计算每个特征三角形对应的有向奇异值p1、p2；N为大于等于10小于等于15的整数；步骤2、选取待识别的观测星图中灰度排序前a的星点作为主星，构建第k个主星的观测特征三角形，并计算观测特征三角形对应的有向奇异值k＝1,2,3…a；a为N的1.2至1.5倍的正整数；步骤3、将步骤2得到的有向奇异值分别与步骤1得到的有向奇异值p1、p2进行比对，选取对应有向奇异值之差在预设误差范围内的导航星为候选匹配星；步骤4、通过可信度判决方法对候选匹配星进行筛选与验证，确定第k个主星的唯一候选识别，并去除错误匹配，输出最终星图识别结果；所述可信度判决方法包括星点投票、可信度属性判定以及验证。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于有向奇异值与分级可信度验证的星图识别方法

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