Алгоритм центроидирования методом просеивания для звездных датчиков

Определение координат центра изображения звезды, сформированного на матрице датчика, непосредственно влияет на точность оценки ориентации. В данной статье предлагается интуитивный самоадаптивный алгоритм центроидирования, названный алгоритмом поиска методом просеивания (SSA), использующий структурные свойства функции рассеяния точки. Метод отображает распределение оттенков серого в пятне изображения звезды в виде матрицы. Затем эта матрица разбивается на смежные подматрицы, называемые фильтрами. Каждый фильтр содержит конечное число пикселей. Фильтры оцениваются и ранжируются по степени симметрии и величине. Каждый пиксель пятна изображения получает накопленный балл связанных с ним фильтров, а центроид вычисляется как их взвешенное среднее. Эффективность алгоритма оценивается по изображениям звезд различной яркости, радиуса рассеяния, уровня шума и положения центроида. Кроме того, разработаны тестовые случаи для особых сценариев, включая неоднородную функцию рассеяния точки, шум, вызванный неисправными пикселями, и оптические двойные звезды. Предложенный алгоритм сравнивается с различными широко применяемыми и современными алгоритмами центроидирования. Результаты численного моделирования подтверждают эффективность SSA и его пригодность для малых спутников с ограниченными вычислительными ресурсами. Показано, что точность предложенного алгоритма сопоставима с точностью алгоритмов аппроксимации. С точки зрения вычислительных затрат алгоритм требует только базовых математических операций и простых матричных вычислений, что приводит к заметному сокращению времени выполнения. Эти свойства делают SSA разумным компромиссом между традиционными алгоритмами на основе градаций серого и алгоритмами аппроксимации по точности, устойчивости и времени обработки.