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采用混合粒子群算法的星图识别方法

毛海岑 刘爱东 王亮

毛海岑, 刘爱东, 王亮. 采用混合粒子群算法的星图识别方法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3762-3766.
引用本文: 毛海岑, 刘爱东, 王亮. 采用混合粒子群算法的星图识别方法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3762-3766.
Mao Haicen, Liu Aidong, Wang Liang. Star recognition method based on hybrid particle swarm optimization algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(11): 3762-3766.
Citation: Mao Haicen, Liu Aidong, Wang Liang. Star recognition method based on hybrid particle swarm optimization algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(11): 3762-3766.

采用混合粒子群算法的星图识别方法

基金项目: 

总装基金;华中科技大学青年教师基金(2013QN052)

详细信息
    作者简介:

    毛海岑(1973-),男,博士,主要从事图像处理、模式识别等方面的研究.Email:42205974@qq.com

  • 中图分类号: TP391

Star recognition method based on hybrid particle swarm optimization algorithm

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-08
  • 修回日期:  2014-04-11
  • 刊出日期:  2014-11-25

采用混合粒子群算法的星图识别方法

    作者简介:

    毛海岑(1973-),男,博士,主要从事图像处理、模式识别等方面的研究.Email:42205974@qq.com

基金项目:

总装基金;华中科技大学青年教师基金(2013QN052)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 为提高大视场高灵敏度星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出了一种基于混合粒子群算法的星图识别方法,该方法首先根据星图中星点的灰度信息确定候选识别主星集合;然后选择该集合中的一个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内的所有星点构成特征数据集合;然后利用混合粒子群算法对圆内的星点进行快速路径寻优;最后利用最优路径长度进行索引,并利用最优路径中前三个星点间的角距以及它们的星等信息进行匹配识别;实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需的导航星库容量小.

English Abstract

参考文献 (19)

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