【摘 要】
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在Hausdorff距离的基础上,提出一种不依赖于星敏感器的旋转方向和焦距等因素的星图识别方法.在构造Hausdorff距离的数据点集合时,采用基于L2范数对应的相对欧氏距离作为集合
【机 构】
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中国地质大学(武汉)自动化学院,湖北武汉430074;复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室,湖北武汉430074;地球探测智能化技术教育部工程研究中心,湖北武汉,430074;东京工科大学工程
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在Hausdorff距离的基础上,提出一种不依赖于星敏感器的旋转方向和焦距等因素的星图识别方法.在构造Hausdorff距离的数据点集合时,采用基于L2范数对应的相对欧氏距离作为集合元素,解决星敏感器滚动对星图识别的影响;另一方面,由于受星敏感器焦距的影响,星敏感器图像与标准参考图也会存在误差.在构造标准数据点元素时,考虑到如果一个数据点集包含另一个数据点集,在这两个数据点集之间至少有两个数据点之间的L2范式距离是相同的.对L2范式Hausdorff距离进行比例化处理,每个集合中的相对空间距离除以本集合中最小的相对空间距离,构成一种新的数据点集.这种方法不需要对星敏感器图像由于焦距不同进行标定,避免了星敏感器焦距对星图识别的影响.给出了距离的计算公式和实现步骤,并给出了实验结果.结果 表明:在星敏感器转动、尺度变换等情况下,该算法可以正确得到星图识别结果,从而获得星敏感器的姿态信息.
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