一种基于维诺图的星图识别算法
摘要
传统模式识别类星图识别算法需要预先设置参数且在高极限星等条件下运行速度较慢，本文提出一种基于维诺（Voronoi）图的星图识别算法。首先，利用所提算法提取星图中的恒星，将其归一化为球面点集，并计算对应Voronoi图和邻边多边形的周长、面积和边数，将这些特征组合为恒星的识别特征。然后，将特征与导航星表进行匹配，并根据匹配结果计算指向。模拟实验表明所提算法的有效性，并得到不同条件下的匹配率和运行时间，最优情况下小于100 ms。实验得出了所提算法在不同视场和极限星等下的识别率，并给出了最优组合。实验测试验证了位置噪声和伪星缺失星对算法匹配率的影响，在1‰位置误差条件下，算法匹配率基本不降低。与环径向分布特征星图识别算法进行对比，证明了所提算法比传统模式识别类星图识别算法的识别率更高、识别时间更短且具有更好的抗位置噪声性能，以及无需设定和调整参数的优点。
引用本文（GB/T 7714）
郭辛 Guo Xin, 吴佳彬 Wu Jiabin, 李林 Li lin, 等. 一种基于维诺图的星图识别算法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2025.
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