【摘 要】
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传统的三角形星图识别算法冗余匹配多,对噪声鲁棒性差,为此,在传统三角形算法的基础上,提出了一种改进的算法。该算法思想如下:将观测三角形三个角距组成的平面的法向量向最优
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京航空航天大学控制一体化技术国家级重点研究实验室
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传统的三角形星图识别算法冗余匹配多,对噪声鲁棒性差,为此,在传统三角形算法的基础上,提出了一种改进的算法。该算法思想如下:将观测三角形三个角距组成的平面的法向量向最优主轴投影,利用投影值进行索引,得到候选导航三角形后,利用角距进行匹配,若存在冗余匹配,再利用归一化的星等消除冗余匹配。实验结果表明:与传统的三角形算法相比,两者识别所需时间基本相同,但是改进的算法对噪声的鲁棒性更好,冗余匹配更少,识别率更高。改进的算法在质心偏差为0.5像素,星等噪声为0.5Mv时,识别率高达97.7%,传统三角形算法在质心偏
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