Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 3, страницы 375–384
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-597
(Mi co799)
 

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Структурно-топологический алгоритм идентификации звёзд и обнаружения объектов околоземного космического пространства

И. Г. Журкин, Л. Н. Чабан, П. Ю. Орлов

Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), 105064, Россия, г. Москва, Гороховский пер., д. 4
Список литературы:
Аннотация: При решении ряда задач космической навигации возникает вопрос об определении параметров движения космического аппарата и элементов ориентирования целевой аппаратуры, установленной на борту, по получаемым координатам зарегистрированных изображений звёзд. При этом в поле зрения съёмочной системы могут попадать посторонние объекты, снижающие вероятность правильного распознавания: активные спутники, естественный и искусственный космический мусор. Отсюда возникает необходимость фильтрации изображений звёздного неба от подобных помех. Если же объектами распознавания являются находящиеся в околоземном пространстве тела, то в данном случае сами изображения звёзд выступают в роли помех. Кроме того, поскольку обнаружение и каталогизация этих объектов с Земли затрудняется их малыми размерами, влиянием атмосферы, а также другими техническими трудностями, целесообразно использовать уже имеющуюся аппаратуру на борту космических аппаратов для решения подобной задачи. В работе представлены существующие алгоритмы распознавания групп звёзд, а также их классификация. Предложен структурно-топологический подход идентификации групп небесных светил, основанный на свойствах огибающих многоугольников, используемых при построении топологических конфигураций звёзд. Описаны особенности при построении топологических конфигураций на анализируемом множестве точек, а также принципы обнаружения динамического космического объекта в их пределах. Показаны результаты численных экспериментов, выполненные с применением разработанного алгоритма на картах звёздного неба и модельных сценах.
Ключевые слова: распознавание звёзд, звёздная конфигурация, цифровая обработка изображений, автономная навигация, дистанционное зондирование Земли, околоземное космическое пространство, космический объект, космический мусор.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 5.6680.2017/8.9
Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки РФ (№5.6680.2017/8.9).
Поступила в редакцию: 12.07.2019
Принята в печать: 03.04.2020
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: И. Г. Журкин, Л. Н. Чабан, П. Ю. Орлов, “Структурно-топологический алгоритм идентификации звёзд и обнаружения объектов околоземного космического пространства”, Компьютерная оптика, 44:3 (2020), 375–384
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZhuChaOrl20}
\by И.~Г.~Журкин, Л.~Н.~Чабан, П.~Ю.~Орлов
\paper Структурно-топологический алгоритм идентификации звёзд и обнаружения объектов околоземного космического пространства
\jour Компьютерная оптика
\yr 2020
\vol 44
\issue 3
\pages 375--384
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co799}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-597}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co799
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i3/p375
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:92
    PDF полного текста:35
    Список литературы:8
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024