基于小波變換的星圖識別(存儲版)
【正文】 ithm not only inherits the advantages of the original algorithm, but also both volume of the navigation star database and recognition time are equivalent to 1/4 that of the original algorithm.Key words: Star map recognition。小波理論與應(yīng)用(論文)基于小波變換的星圖識別院系名稱：航天學(xué)院專業(yè)名稱：控制科學(xué)與工程學(xué)生姓名：秦洪衛(wèi)學(xué) 號：09S004134聯(lián)系方式：183451418082012年 5月 基于小波變換的星圖識別摘要：在飛行器姿態(tài)測量中，星敏感器是現(xiàn)行確定飛行器姿態(tài)姿態(tài)測量儀器中精度最高的。 KMP。但是該算法建立的導(dǎo)航星庫容量大。對低頻子帶進(jìn)一步分解，可得到更低分辨力的4個(gè)子帶。采用KMP的方法建立導(dǎo)航星庫容量比較大。從表1的仿真結(jié)果也可以看出，而利用本算法每區(qū)域匹配時(shí)間為0. 04789毫秒；利用本算法來進(jìn)行星圖匹配時(shí)，如果增加導(dǎo)航星的數(shù)量（即適當(dāng)?shù)販p少閾值D0的值），只是在得到的KMP 字符串里，增加了若干個(gè)字符1，相應(yīng)地減少了相同個(gè)數(shù)字符0, 但是總的匹配字符串?dāng)?shù)量不變, 所以利用本算法進(jìn)行匹配時(shí), 也不會增加每個(gè)區(qū)域的匹配時(shí)間, 從表1可以看出，每區(qū)域匹配時(shí)間仍為0. 04789毫秒，說明該算法也有很好的魯棒性。在課題完成和論文撰寫過程中，得到了寢室和實(shí)驗(yàn)室很多同學(xué)的熱心幫助和指導(dǎo)，在此一并表示感謝，感謝實(shí)驗(yàn)室的劉鵬等師兄們對我的指導(dǎo)與幫助，我的論文能夠順利進(jìn)行，受益于他們的幫助。 6 參考文獻(xiàn)：[1] 李立宏, 曹 泉, 張福恩. 基于CCD 星敏感器的飛行器姿態(tài)估計(jì)算法研究[J]. 光電工程, 2000, 27(1) : 2024.[2] 陳元技, 郝勝國, 郝志航. 連通聚類星識別方法[J]. 光學(xué)精密工程, 2000, 8(3): 217220.[3] SCHOOL M S. Star field identification algorithmperformance verification using simulated star field [J]. SPIE, 1993, 2019:275290.[4] 李葆華, 張迎春, 李化義,等. 用KMP 算法進(jìn)行星敏感器星圖識別的方法[J]. 光電工程, 2004, 31(1): 911.[5] M
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