[发明专利]基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法

说明书

技术领域

本发明属于光电测量领域，具体涉及光电设备视场中观测恒星与星表的匹配方法，特别涉及一种基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法。

背景技术

在大量光电设备中，都需要利用恒星来对设备自身进行标校或测量。比如天文望远镜和光电经纬仪可以通过测量恒星的位置来推算自身的系统误差，星敏感器可以通过识别星图来进行导航，天文定位系统可以通过拍摄恒星来计算测站的经纬度，等等。而在这些应用中都有一个共同的需求，就是要知道视场中观测到的恒星究竟是已知星表中的哪些恒星，即建立观测恒星与星表的对应关系，简称恒星匹配。

迄今为止，人们已经提出了多种恒星匹配方法，比如概率统计算法、三角形匹配算法、主星识别算法、匹配组算法、栅格算法、奇异值分解算法、基于神经网络的算法、基于Hausdroff距离的算法、基于KMP的算法等等。然而，这些方法都有各种各样的缺陷，比如：概率统计算法计算相当复杂，速度慢，使用价值不高；三角形匹配算法误识别率高，且对星数要求较多；主星识别算法在视场内同时出现多颗亮度相近的观测星时，识别率将迅速降低；匹配组算法存在算法复杂，运行速度慢等问题；栅格算法计算量大，实时性不高；奇异值分解算法原理比较抽象，且星模式差异判别阈值不好选取；基于神经网络的算法在前期的训练和取数阶段则非常繁杂，需要大量的恒星样本；Hausdroff距离要求视场内要有3颗以上的恒星，且误差会影响后续的识别精度，识别效率不高；基于KMP的算法与神经网络法一样也需要一个大容量的恒星样本库，等等。

这些方法共同的缺陷体现在四个方面：一是不能保证匹配成功率，二是需要视场中同时有较多的恒星，三是需要星表容量足够大且要与探测能力相符，四是实时性较差。尤其是视场中恒星的数量较少时，会对成功率造成直接影响。对于某些视场较小、探测能力较弱的光电设备来说，往往同一时刻观测到的恒星很少，有时几分钟才能观测到一颗恒星，以致许多恒星匹配方法都难以应用。

发明内容

本发明解决的技术问题：针对小视场光电设备在同一时刻观测到恒星的数量较少从而难以将观测恒星与星表进行匹配的问题，提供一种基于误差矢量匹配的恒星匹配方法，可用于小视场光电设备的恒星匹配。

本发明是利用光电设备的系统误差在一定时间和空间范围内基本不变的原理，通过求解误差矢量矩阵，来实现小视场光电设备观测恒星与星表的高效匹配。光电设备利用恒星进行标校的主要原因之一，就是光电设备的指向精度中往往包含有较大的系统误差。这种系统误差是由环境和设备引起的测量值和理论值之间的误差，包括大气折射、机架的制造和装配误差、机架的重力变形以及因为温度变化引起的变形误差，机架的结构因素包括轴系的误差、镜筒的弯沉、叉臂或轭架的变形等等。因此，系统误差在一定空间和时间范围内是基本不变的。本发明则是以该原理为基础，将光电设备近期的历史帧联合起来，利用误差矢量的累积效应，来实现小视场光电设备的恒星匹配。其基本原理如图1所示，具体实现步骤大致如下：

(1)建立有待与当前帧进行匹配的子星表；

(2)确定子星表中有待与当前帧进行匹配的候选恒星；

(3)从视场当前帧的图像中提取恒星；

(4)建立各个候选恒星的误差矢量矩阵；

(5)利用误差矢量矩阵进行误差判定，得到视场误差矢量集合；

(6)利用视场误差矢量集合对当前帧进行恒星匹配；

(7)对历史误差矢量矩阵进行更新与重置。

本发明与现有技术相比的有益效果在于：

(1)对视场大小要求较低。本发明可适用于小视场光电设备，视场中同时出现的恒星不需要太多，几分钟内出现几颗恒星即可匹配。

(2)匹配正确率高。只要满足前提条件且参数设置合适，正确率一般都可达到100％。

(3)对图像中恒星提取的要求较低。本发明容许恒星的提取有一定的漏检率和误检率，漏检率和误检率较大时只会延长匹配的时间，但基本不会影响匹配正确率。

(4)对星表容量的要求较低。本发明不需要完备的星表，只要视场中能提取到星表中的恒星即可，故星表的容量可以远小于可探测的恒星数，星表的大小也只对匹配的速度有影响。

(5)对恒星的星等、光谱等信息要求较低。本发明不使用恒星的星等、光谱等信息也可完成匹配。

(6)参数的设置比较简单。本发明需要人为设置的参数较少，并且每个参数都有明确的物理意义；参数设置的容错率也较高，可以在一个较大的范围内选择参数。

(7)计算量不大，可实现实时处理。

附图说明