一种基于模式匹配的自主星图识别算法

为便于星光定姿系统在线应用,提出了一种新的基于模式匹配的自主星图识别算法. 该算法首先建立了一种新的星模式描述方法,然后用该模式描述方法建立观测星的模式和导航星模式数据库,最后通过观测星模式与导航星模式数据库进行匹配,完成星图识别. 试验结果表明,该星图识别算法与传统的算法相比,对观测位置误差具有更好的适应能力,需要的存储空间更少,计算速度更快.      

星敏感器参数分析与自主校正

星敏感器焦距和主光轴偏心等参数对整个系统产生较大的影响。该文定量地分析了星敏感器星点坐标处理精度、主光轴位置和焦距误差对星图识别的影响,利用观星实验设计了一种自主进行参数校正的方法并给出了设计原则。对APS CM O S星敏感器进行了参数校正,并利用校正后的参数进行观星实验,星图识别成功率达到100%。理论分析和实验结果表明,该方法可用于星敏感器的系统设计和参数的自主校正。     

一种基于天体运动学的星敏感器精度测量方法

星敏感器是目前应用在航天飞行器中精度最高的姿态测量器件,因此其精度的标定显得尤为重要。该文提出了一种基于天体运动学规律的星敏感器精度测量方法,利用地球自转的精密性,将星敏感器与地球固连,对天顶邻域拍摄星图。同时将存储在星敏感器内的导航星表由J2000.0坐标系在考虑恒星自行、岁差、章动及地球自转影响后变换到地固坐标系,经过星点提取、星图识别和姿态解算,得到星敏感器俯仰、偏航和滚转三轴在地固坐标系中的变化,根据统计规律得出星敏感器的指向精度和滚转精度。该测量方法方便易实施,可以避免传统测试方法操作复杂、需要精密转台和星模拟器的困扰,测量精度满足星敏感器要求,具有准确性和真实性。     

Star pattern recognition method based on neural network

Star sensor is a sensitive instrument for determina-tion of a spacecraft attitude with high accuracy. The in-strument can determine the spacecraft 3-axis attitude through the recognition of observed stars. It measures star magnitude and star coordinates in the spacecraft coordi-nate frame. The measures are then compared with a refer-ence star catalog to obtain the attitude information of the spacecraft[1,2]. The purpose of star pattern recognition is to identify the corresponding relations bet…     

二维精简索引分层导航星库的构造

提出二维精简索引分层导航星库的构造方法。该方法把导航星分为局域亮性和局域暗星，以局域亮星为主构造星三角形，从而减少了存储三角形的数量；对星三角形进行二维精简索引，以提高检索效率、节约比对时间；通过参数的不同选择，可以转换为其他类型的导航星库。二维精简索引分层导航星库与分层星识别方法相配合，具有存储空间较少、识别速度较快的优点，适用于视场较大、探测星等较低的第2代星敏感器。     

基于双目视觉的物体识别定位与抓取

为解决目标识别精度低、定位与抓取配合困难问题,通过对算法的改进研究了物体的识别定位与抓取,包括识别目标物体、对于目标物体形心的位置三维重建、对于目标物体的姿态估计、对于手眼标定后的抓取4个方面。在目标识别中,首先通过快速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法结合Grabcut算法提取出目标。在位置求解中,利用模板匹配求取目标物体形心的世界坐标。在姿态估计中,算法的流程为:利用匹配点对求取左图中物体母线斜率,再随机取斜率等于左图母线斜率的两点,通过两点的世界坐标求出目标物体的姿态。在抓取中,采用的眼在手上,先建立工件坐标系,再进行坐标转换,通过机器人参数求得逆解。研究结果表明:误差均在较小范围内且机器人可在有效工作范围实现抓取。可见算法可靠以及整体实验的正确性。     

基于SINS/星敏感器的组合导航模式

针对利用捷联惯导系统导航的不足,提出了一种基于捷联惯导系统/星敏感器的新组合导航模式,来提高飞行器导航的精度和速度.利用星敏感器得到恒星星光矢量在星敏感器CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中对应的坐标值,然后分别进行坐标变换得到星光矢量在数学平台坐标系和地理坐标系中的坐标角度值.以Kalman滤波为基础,将所得到的星光坐标角度值和姿态角速度进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角参数.详细推导了SINS/星光的组合导航算法,并通过仿真证实了该方案可提高导航系统的精度和速度,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值.     

大型复杂曲面零件加工余量均布优化问题研究

提出通过曲面的初始匹配和精确匹配来实现余量分布的优化，初始匹配决定后续算法的变量空间；精确匹配获得最佳的曲面匹配姿态及最佳的余量分布，精确匹配采用最小二乘方法构造评估函数，应用遗传算法和单纯形法混合寻优，直接对问题涉及的曲面匹配变换矩阵的6个未知量求解，应用结果表明该方法具有易地实现，算法稳定等特点，较好解决了大型复杂曲面类零件加工余量计算问题。     

基于姿态角的双Kinect数据融合技术及应用

针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型,同时依据Kinect SDK构建标准姿势特征向量集合;随后,根据骨骼活动度分配对应骨骼贡献度大小,进而计算融合后的姿势特征向量集合与标准姿势特征向量集合的余弦和,实时反馈两者姿势的匹配度,实现人体姿势的识别。通过构建数据融合处理平台,并应用于人体姿势识别,验证了该方法在不影响识别速率的前提下,提高了人体姿势识别的精准度。     

一种改进的点模式指纹匹配方法

自动指纹识别因其在身份认证方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的关注，而指纹匹配算法的研究又是其中一个非常重要的研究内容．针对基准点定位困难的问题，提出了一种根据特征点集合中3个近邻点所组成的子集之间的相互关系来确定基准点以及变换参数的算法．实验结果证明，该算法可以快速、准确的定位基准点，精确求取变换参数，指纹匹配的速度和准确率可以满足实际应用的需要．     

钠激光导星星等计算方法研究

首先简要介绍一套完整的激光导星实验系统,并获得了大量的导星图像数据.在此基础上,采用与已知自然星实时对比的方法计算得到钠激光导星V波段星等,使用了灰度值图像和光子数图像数据,并将光子数图像转换为光子返回数对已知自然星等的理论值进行验证.重点分析了窄带滤光片等因素对计算过程的影响.最后对计算结果精度等作了简单的讨论.初步计算结果表明,在长春的城市天光背景下,通过平均功率5.2W、线宽4–5pm的589nm激光器在夏季激发的导星亮度约为14.05等.     

一种基于点模式匹配的指纹识别方法

把指纹用于身份认证已有上丰年的历史，自动指纹识别（AFIS）已在各个领域广泛应用，除了传统的司法公安领域，自动指纹识别还可以作为计算机操作系统和网络访问认证用户的手段，以及用于金融保险方面的身份确认，指纹匹配是AFIS的最重要问题之一。一般用脊线的分歧点和端点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来进行指纹匹配，这样指纹匹配就转化为点模式匹配的问题，传统的点模式匹配算法存在运算量过大且难于解决所有的非弹性形变等问题。文章提出了一种基于聚类的点模式匹配方法，来进行指纹识别，有效地解决了如何对数量和位置都不尽相同的两幅指纹细节图象进行最优匹配的问题，设计并给出了利用矢量对匹配确定图象间校准函数的流程，并通过实验证明所提出的算法具有较快的速度和较高的准确率。     

星表零点测定的一种方法

就 CCD 接收系统和低纬子午环相配合,观测小行星确定星表零点的测定方法进行了详细的讨论,提出了具体观测方案和需要解决的问题.     

基于陀螺星光加激光交会雷达的相对姿态确定

针对编队飞行中从飞行器与主飞行器的相对姿态确定问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的相对姿态确定方法. 采用修正罗德里格参数(MRPs)作为姿态描述参数避免奇异点. 姿态敏感器采用陀螺 星敏感器 激光交会雷达的配置模式,并且结合相对姿态动力学方程得到相对姿态确定的状态方程,建立起相对姿态确定的EKF模型. 仿真实例表明,EKF状态能在最慢300 s内收敛,MRPs的估计误差在10-5范围以内,该方法正确有效.     

基于陆标敏感器对星敏感器在轨标定算法研究

基于陆标敏感器,针对星敏感器系统常值误差进行了在轨标定算法研究.利用陆标敏感器经图像匹配识别得到一系列特征点坐标,与基准图像相应特征点坐标经过比较,将最小二乘最优估计值作为量测,应用卡尔曼滤波算法,设计了星敏感器在轨标定模型,并进行了数学仿真,仿真结果表明该算法可以在轨准确标定出星敏感器系统常值误差.     

基于局部方向场散列的掌纹快速辨识方法

面向大规模人群身份辨识的掌纹识别系统有广阔的应用前景。为了加速系统的响应时间,提出了一种基于局部方向场散列的快速掌纹识别方法局部方向场散列(LOFP hashing)。该方法首先使用一种方向特征双编码的方式,解决了传统编码方式不稳定、精度差的缺点。然后提出一种特征窗口化的处理方式,即局部方向场模式,加速目标掌纹的检索。在香港理工大学大规模掌纹数据库Hong Kong PolyU large-scale database,中国科学院掌纹数据库CASIA database以及一个大规模模拟数据库上进行对比实验,结果表明,提出的方法在基本不损失精度甚至有所提高的前提下,可以显著加速辨识速度。因此,LOFP hashing可以有效提升面向大规模人群掌纹识别系统的性能。     

基于星敏感器双矢量观测信息的卫星姿态确定算法研究

针对三轴稳定卫星,研究基于星敏感器双矢量观测信息的卫星高精度姿态确定算法。建立了姿态运动学模型、敏感器测量模型、QUEST算法模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)模型。对比分析了QUEST算法以及星敏感器与陀螺组合的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的定姿精度。通过数学仿真,表明基于星敏感器和陀螺的扩展卡尔曼滤波组合姿态确定算法具有更高的定姿精度。     

Accurate determination of the plate model based on CCD images with different orientations

The images of the open cluster NGC2168 are taken using the newly-fitted 2k×2k CCD attached to the 1-m telescope at the Yun-nan Observatory with two different orientations. After the catalogue position of a star from UCAC2 is compared with its corresponding measured position, a surprising result shows that a small field of view (about 7′×7′) exhibits an obvious distortion. Spe-cifically, the polynomial between the standard coordinate (ξ,η) and its corresponding measured one (x,y) for a star in each field of view has significant terms as high as 4th order. Accordingly, the positional measurement accuracy of a bright UCAC2 star can be derived as well as ~7 mas in each direction (60 s of exposure time and near the zenith). This new finding would be important for a CCD image to deliver a highly accurate position in its whole field of view.     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

Optical turbulence profiling with single star SCIDAR technique

In order to characterize optical turbulence, we have developed a single star SCIDAR （SSS） for measurement of the distribution of Cn^2 with height. The SSS consists of a 40 cm telescope and a CCD camera for fast sampling of stellar scintillation pattern. Spatio- temporal auto and cross-correlation functions of the single star images are computed, providing vertical profiles of optical turbulence intensity C2（h） and wind speed V（h）. Using this new SSS experiment, profiles of turbulence can be obtained from the ground to the top of atmosphere, allowing the determination of seeing, isoplanatic angle and coherence time. Detailed characteristics of atmospheric optical turbulence are important for active and passive imaging, astronomical site testing, adaptive optics, laser communications, target tracking and designation, and laser beam control. We plan to improve the robotization of the SSS to be able to use it routinely even under harsh weather and altitude conditions that we expect to encounter on the high Tibetan plateau or at Dome A in Antarctica. SSS will also be applied for the site testing campaign of the future Chinese extremely large telescope.