本发明属于飞行器导航，具体涉及一种基于星图的球面离散点高效匹配分析方法及系统。
背景技术：
1、星敏感器是以恒星为参照系，以星空为工作对象的高精度空间姿态测量装置，通过探测天球上不同位置的恒星并进行解算，为卫星、宇航飞船等航空航天飞行器提供准确的空间方位和基准，并且和惯性陀螺一样都具有自主导航能力，是航天级数码相机与嵌入式芯片相结合而构成的系统，航天级数码相机负责拍摄星图，然后把拍摄的图片传输到嵌入式芯片系统中，根据事先预设好的程序实现星点提取，获得特征信息。嵌入式系统负责实现星图识别，结合之前提取出的特征信息，在数据库内寻找与特征信息相似的数据，即寻找与星图中星点对应的恒星信息。最后通过这些对应的恒星信息，根据定姿原理及公式，得到卫星自身的位置和角度信息。
2、而基于星敏感器的卫星姿态计算是指通过识别星图上的星点，根据其在星图上的坐标和在天球中的坐标计算拍摄时刻星敏感器的姿态，进而根据星敏感器的安装角计算卫星的姿态。外层空间飞行器的自主导航、地面目标的无控定位、高超音速武器的自主导航等军事应用场景都对基于星敏感器的姿态计算不断提出更高要求。中低空飞行器也逐步向无人化、智能化方向发展。
3、现阶段，由于卫星、飞船、深空探测器、远程弹道导弹等各类外层空间飞行器对自主导航的需求越来越高，自主导航系统也逐步向着gps导航、星光导航、重力场导航、磁力场导航等融合方向发展，但是在gps信号容易被干扰，重力导航、磁力导航精度不高又难以快速突破的现状下，基于星敏感器的姿态计算仍然是最可靠、最重要的导航手段。随着各类外层空间飞行器对姿态精度和计算效率的要求越来越高，现有方法难以满足要求。目标的在轨识别、无控定位能够将传统的“卫星获取-数据下传-地面处理-信息上传-数据分发”模式需要优化为“卫星获取-目标识别、定位-数据分发”模式，大幅提升信息获取效率。这同样对作为无控定位基础的基于星敏感器的卫星姿态计算效率和精度提出了更高要求。并且随着超音速技术的应用日益突出，微小的姿态误差都可能大幅偏离预定目标，更高的飞行速度意味着更高的姿态计算效率和姿态计算精度，特殊环境下gps信号极易受到干扰，因此基于星敏感器的姿态计算效率和精度亟需得到大幅提高。
技术实现思路
1、为此，本发明提供一种基于星图的球面离散点高效匹配分析方法及系统，能够优化星图图像、提升星图高效匹配精度，实现基于星敏的航空航天飞行器姿态精准定位导航。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，包括：
3、构建平面表征模型，所述平面表征模型获取利用赤经、赤纬描述的星点对象信息，将所述星点对象作为空间离散点对象；所述平面表征模型采用共线条件方程和相机参数将所述星点对象投影到星图上，采用恒星目视星等拟合计算所述星点对象灰度值和星斑大小；所述平面表征模型采用星图上的所述星点对象与摄影中心形成的夹角，对恒星与天球球心形成的夹角进行平面表征；
4、构建图像匹配模型，所述图像匹配模型根据滤波算法、移动补偿算法、基于线扫描的连通域检测算法和形态学算法对星图的噪声进行处理，对噪声处理后的星图进行所述星点对象的提取与定位，得到所述星点对象的定位结果；所述图像匹配模型利用所述星点对象的定位结果构建delanuy三角网特征图像，将所述delanuy三角网特征图像利用所述图像匹配模型进行星点匹配识别；
5、构建星光大气折射模型，所述星光大气折射模型以视轴指向为参考在全天球范围内随机生成星敏感器姿态，设定星敏感器高度，根据所述星光大气折射模型计算所述星敏感器高度折射后在星图上的位置，通过所述平面表征模型生成包含位置噪声的折射星图；
6、构建多维信息张量库，根据所述多维信息张量库匹配到若干所述星点对象，选择匹配度达到预设阈值的所述星点对象作为控制点进行星图与标准底图的配准；通过标准底图的星点位置计算星图上存在的星点位置。
7、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，星图的获取步骤包括：
8、将天球按照模拟星敏感器的视场角，通过赤经、赤纬划分成天区，以预设大小的滑动窗口，中心天区的恒星与周边相邻的8个天区内的恒星根据几何成像模型映射到星图上，通过调整星敏感器主光轴在中心天区内的指向获得星图。
9、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，所述平面表征模型采用星图上的所述星点对象与摄影中心形成的夹角，对恒星与天球球心形成的夹角进行平面表征过程中：
10、通过安装角计算出像空间坐标系到卫星本体坐标系的旋转矩阵，通过像空间坐标系在惯性系中的姿态矩阵与旋转矩阵得到卫星本体坐标系在惯性系中的三轴姿态，通过地心惯性坐标系经过岁差、章动、地球周日自转、极移改正得到地心地固坐标系；
11、利用星敏感器系统确定姿态信息，星敏感器对着太空拍摄星图数据，基于星上计算欧拉角采用的三轴转序以及机动姿态四元数，得到卫星摄影瞬间在选定的参考系下的姿态信息；在星敏定姿中选定地心惯性坐标系为参考坐标系，通过三次旋转得到卫星的本体坐标系；
12、从sao星表筛选高于12星等的恒星信息；通过姿态角范围及数量参数计算出星敏感器的姿态角，通过姿态角和恒星在天球中的位置计算出恒星在星图上的位置，如果恒星在星图范围内则成像，否则恒星在星图范围内不成像；通过构建恒星目视星等与星斑大小、能量分布的拟合函数，进行星点图像在星图上的坐标表达。
13、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，构建delanuy三角网特征图像过程中，还包括：
14、对delanuy三角网进行优化，delanuy三角网优化包括odt函数优化和拓扑优化两个阶段；
15、odt函数优化阶段，使用odt迭代优化算法，odt迭代优化算法的输入为平面区域ω内的初始点集ｘ，odt迭代优化算法的输出为平面区域ω的三角剖分ｔ；通过构造初始点集ｘ的 delaunay三角剖分，更新每个顶点xi的位置，并将落在区域ω外的顶点投影到区域边界上；如果迭代次数小于指定的值，或者顶点位置的最大偏移小于给定的阈值，则重新构造初始点集x的 delaunay三角剖分；
16、拓扑优化阶段从odt函数的优化结果出发，采用边翻转操作改变网格的连接关系，使得odt迭代优化算法能从局部最优解中跳出。
17、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，构建星光大气折射模型过程中，根据星光、地球及飞行器之间的几何关系和光波传播定律，以及三维空间格点化大气参数廓线模式，采用基于光线追迹的星光大气折射模型。
18、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，通过所述平面表征模型生成包含位置噪声的折射星图过程中：
19、以视轴指向为参考在全天球范围内随机生成星敏感器姿态，设定星敏感器高度，根据星光大气折射模型计算星敏感器折射后在星图上的位置，通过平面表征模型生成包含因大气折射带来的位置噪声的折射星图。
20、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，构建多维信息张量库过程中：
21、将天球划分成若干个天区，每个天区赋予一个唯一编号，以每颗目标星为中心，以预设半径确定目视星等最低的5颗星，计算目视星等最低的5颗星之间的角距，并按照从小到大的顺序排列；
22、对每3颗星进行delaunay剖分，获得以目标星为顶点的三角形的顶角度数，并从小到大排序；
23、以天区编号、有序角距、有序顶角、恒星编号构建多维信息张量；将选择的恒星全部生成多维信息张量，构建多维特征张量，以张量所在的天区为key，以所在天区中的所有张量为value，以k-v数据结构存储多维信息张量库。
24、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析方法优选方案，选择匹配度达到预设阈值的所述星点对象作为控制点进行星图与标准底图的配准过程中：
25、将提取的星点对象按能量进行排序，选择能量排序前若干颗星两两计算角距；以每颗星为目标星构建匹配单元；选择角距小于预设大小的5颗星，构成一个匹配单元；获取匹配单元的多维信息张量，把每个匹配单元内的星点与目标星角距按照从小到大排序；
26、对每3颗星按照图像位置进行delaunay剖分，获得以目标星为顶点的三角形的顶角度数，并从小到大排序；以每个匹配单元的有序角距和有序顶角构成多维信息张量；按天区编码获取天区所有的多维信息张量进行匹配，如果匹配成功超过5颗星则停止；如果不满足5颗星则根据天区编码计算临近天区进行匹配，直到最少满足匹配5颗星为止；
27、基于匹配成功的5颗星计算视轴指向，计算视轴指向所在的天区，以视轴指向所在的天区为中心计算3×3天区内所有恒星在星图上的位置，将临近位置提取的星作为目标星，如果有多颗目标星则对每颗目标星构建匹配单元进行验证匹配。
28、本发明还提供一种基于星图的球面离散点高效匹配分析系统，包括：
29、星点平面表征模块，用于构建平面表征模型，所述平面表征模型获取利用赤经、赤纬描述的星点对象信息，将所述星点对象作为空间离散点对象；所述平面表征模型采用共线条件方程和相机参数将所述星点对象投影到星图上，采用恒星目视星等拟合计算所述星点对象灰度值和星斑大小；所述平面表征模型采用星图上的所述星点对象与摄影中心形成的夹角，对恒星与天球球心形成的夹角进行平面表征；
30、星图星点匹配识别模块，用于构建图像匹配模型，所述图像匹配模型根据滤波算法、移动补偿算法、基于线扫描的连通域检测算法和形态学算法对星图的噪声进行处理，对噪声处理后的星图进行所述星点对象的提取与定位，得到所述星点对象的定位结果；所述图像匹配模型利用所述星点对象的定位结果构建delanuy三角网特征图像，将所述delanuy三角网特征图像利用所述图像匹配模型进行星点匹配识别；
31、大气折射处理模块，用于构建星光大气折射模型，所述星光大气折射模型以视轴指向为参考在全天球范围内随机生成星敏感器姿态，设定星敏感器高度，根据所述星光大气折射模型计算所述星敏感器高度折射后在星图上的位置，通过所述平面表征模型生成包含位置噪声的折射星图；
32、星图星点位置配准模块，用于构建多维信息张量库，根据所述多维信息张量库匹配到若干所述星点对象，选择匹配度达到预设阈值的所述星点对象作为控制点进行星图与标准底图的配准；通过标准底图的星点位置计算星图上存在的星点位置。
33、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析系统优选方案，所述星点平面表征模块中，将天球按照模拟星敏感器的视场角，通过赤经、赤纬划分成天区，以预设大小的滑动窗口，中心天区的恒星与周边相邻的8个天区内的恒星根据几何成像模型映射到星图上，通过调整星敏感器主光轴在中心天区内的指向获得星图；
34、所述星点平面表征模块中，通过安装角计算出像空间坐标系到卫星本体坐标系的旋转矩阵，通过像空间坐标系在惯性系中的姿态矩阵与旋转矩阵得到卫星本体坐标系在惯性系中的三轴姿态，通过地心惯性坐标系经过岁差、章动、地球周日自转、极移改正得到地心地固坐标系；
35、所述星点平面表征模块中，利用星敏感器系统确定姿态信息，星敏感器对着太空拍摄星图数据，基于星上计算欧拉角采用的三轴转序以及机动姿态四元数，得到卫星摄影瞬间在选定的参考系下的姿态信息；在星敏定姿中选定地心惯性坐标系为参考坐标系，通过三次旋转得到卫星的本体坐标系；
36、所述星点平面表征模块中，从sao星表筛选高于12星等的恒星信息；通过姿态角范围及数量参数计算出星敏感器的姿态角，通过姿态角和恒星在天球中的位置计算出恒星在星图上的位置，如果恒星在星图范围内则成像，否则恒星在星图范围内不成像；通过构建恒星目视星等与星斑大小、能量分布的拟合函数，进行星点图像在星图上的坐标表达。
37、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析系统优选方案，所述星图星点匹配识别模块中，对delanuy三角网进行优化，delanuy三角网优化包括odt函数优化和拓扑优化两个阶段；
38、odt函数优化阶段，使用odt迭代优化算法，odt迭代优化算法的输入为平面区域ω内的初始点集ｘ，odt迭代优化算法的输出为平面区域ω的三角剖分ｔ；通过构造初始点集ｘ的 delaunay三角剖分，更新每个顶点xi的位置，并将落在区域ω外的顶点投影到区域边界上；如果迭代次数小于指定的值，或者顶点位置的最大偏移小于给定的阈值，则重新构造初始点集x的 delaunay三角剖分；
39、拓扑优化阶段从odt函数的优化结果出发，采用边翻转操作改变网格的连接关系，使得odt迭代优化算法能从局部最优解中跳出。
40、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析系统优选方案，所述大气折射处理模块中，根据星光、地球及飞行器之间的几何关系和光波传播定律，以及三维空间格点化大气参数廓线模式，采用基于光线追迹的星光大气折射模型；
41、所述大气折射处理模块中，以视轴指向为参考在全天球范围内随机生成星敏感器姿态，设定星敏感器高度，根据星光大气折射模型计算星敏感器折射后在星图上的位置，通过平面表征模型生成包含因大气折射带来的位置噪声的折射星图。
42、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析系统优选方案，所述星图星点位置配准模块中：
43、将天球划分成若干个天区，每个天区赋予一个唯一编号，以每颗目标星为中心，以预设半径确定目视星等最低的5颗星，计算目视星等最低的5颗星之间的角距，并按照从小到大的顺序排列；
44、对每3颗星进行delaunay剖分，获得以目标星为顶点的三角形的顶角度数，并从小到大排序；以天区编号、有序角距、有序顶角、恒星编号构建多维信息张量；将选择的恒星全部生成多维信息张量，构建多维特征张量，以张量所在的天区为key，以所在天区中的所有张量为value，以k-v数据结构存储多维信息张量库。
45、作为基于星图的球面离散点高效匹配分析系统优选方案，所述星图星点位置配准模块中：
46、将提取的星点对象按能量进行排序，选择能量排序前若干颗星两两计算角距；以每颗星为目标星构建匹配单元；选择角距小于预设大小的5颗星，构成一个匹配单元；获取匹配单元的多维信息张量，把每个匹配单元内的星点与目标星角距按照从小到大排序；
47、对每3颗星按照图像位置进行delaunay剖分，获得以目标星为顶点的三角形的顶角度数，并从小到大排序；以每个匹配单元的有序角距和有序顶角构成多维信息张量；按天区编码获取天区所有的多维信息张量进行匹配，如果匹配成功超过5颗星则停止；如果不满足5颗星则根据天区编码计算临近天区进行匹配，直到最少满足匹配5颗星为止；
48、基于匹配成功的5颗星计算视轴指向，计算视轴指向所在的天区，以视轴指向所在的天区为中心计算3×3天区内所有恒星在星图上的位置，将临近位置提取的星作为目标星，如果有多颗目标星则对每颗目标星构建匹配单元进行验证匹配。
49、本发明具有如下优点：构建平面表征模型，所述平面表征模型获取利用赤经、赤纬描述的星点对象信息，将所述星点对象作为空间离散点对象；所述平面表征模型采用共线条件方程和相机参数将所述星点对象投影到星图上，采用恒星目视星等拟合计算所述星点对象灰度值和星斑大小；所述平面表征模型采用星图上的所述星点对象与摄影中心形成的夹角，对恒星与天球球心形成的夹角进行平面表征；构建图像匹配模型，所述图像匹配模型根据滤波算法、移动补偿算法、基于线扫描的连通域检测算法和形态学算法对星图的噪声进行处理，对噪声处理后的星图进行所述星点对象的提取与定位，得到所述星点对象的定位结果；所述图像匹配模型利用所述星点对象的定位结果构建delanuy三角网特征图像，将所述delanuy三角网特征图像利用所述图像匹配模型进行星点匹配识别；构建星光大气折射模型，所述星光大气折射模型以视轴指向为参考在全天球范围内随机生成星敏感器姿态，设定星敏感器高度，根据所述星光大气折射模型计算所述星敏感器高度折射后在星图上的位置，通过所述平面表征模型生成包含位置噪声的折射星图；构建多维信息张量库，根据所述多维信息张量库匹配到若干所述星点对象，选择匹配度达到预设阈值的所述星点对象作为控制点进行星图与标准底图的配准；通过标准底图的星点位置计算星图上存在的星点位置。本发明优化了星图图像、提升了星图高效匹配精度，实现了基于星敏的航空航天飞行器姿态精准定位导航，解决了针对空间离散点平面化表征和匹配的核心技术问题，解决了星斑质心的高精度亚像素匹配问题，实现了匹配精度优于1/1000个像素。
1.基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，星图的获取步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，所述平面表征模型采用星图上的所述星点对象与摄影中心形成的夹角，对恒星与天球球心形成的夹角进行平面表征过程中：
4.根据权利要求1所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，构建delanuy三角网特征图像过程中，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，构建星光大气折射模型过程中，根据星光、地球及飞行器之间的几何关系和光波传播定律，以及三维空间格点化大气参数廓线模式，采用基于光线追迹的星光大气折射模型。
6.根据权利要求5所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，通过所述平面表征模型生成包含位置噪声的折射星图过程中：
7.根据权利要求1所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，构建多维信息张量库过程中：
8.根据权利要求1所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析方法，其特征在于，选择匹配度达到预设阈值的所述星点对象作为控制点进行星图与标准底图的配准过程中：
9.基于星图的球面离散点高效匹配分析系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于星图的球面离散点高效匹配分析系统，其特征在于，所述星点平面表征模块中，将天球按照模拟星敏感器的视场角，通过赤经、赤纬划分成天区，以预设大小的滑动窗口，中心天区的恒星与周边相邻的8个天区内的恒星根据几何成像模型映射到星图上，通过调整星敏感器主光轴在中心天区内的指向获得星图；
