This Thesis is a study of a new star identification algorithm for star trackers using ring projection transform and vector sum. The proposed algorithm is one of the pattern recognition methods among several categories of star identification algorithms. This study covers brief introduction about existing star identification algorithms, new identification algorithm and its performance analysis.
The proposed algorithm show great performance in several noise conditions. They are robust to not only for position, magnitude but also false star noise. Also memory usage of the algorithm is quite small and identification speed is more faster than grid algorithm
최근 별 센서에서는 기존에 사용하던 CCD 화상소자보다 저 전력 및 낮은 가격과 함께 우주환경에서 높은 내구성을 지닌 CMOS 화상소자를 많이 사용하는 추세이다. 그러나 CMOS 화상소자를 사용할 경우 CCD 화상소자보다 이미지의 질이 낮기 때문에 올바르게 별을 인식하기가 힘들다. 따라서 기존의 별 인식 알고리즘보다 더욱 잡음에 강건한 알고리즘이 요구된다. 잡음에 강건하기 위해서는 패턴 매칭을 이용한 별 인식 방법을 사용하는 것이 일반적이며, 패턴을 생성할 때는 직교 좌표계 보다는 극 좌표계를 이용하여 패턴에 회전에 불변한 성질을 주는 것이 더 강건하다고 알려져 있다.
따라서 본 연구에서는 다양한 잡음 속에서도 올바르게 별을 인식할 수 있는 새로운 별 인식 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 패턴 매칭 기법을 사용하며, 회전에 불변한 패턴을 생성하기 위하여 고리투영 변환과 벡터 합을 이용한다. 알고리즘은 크게 2가지 과정으로 이루어져 있는데, 먼저 고리투영 변환 벡터를 이용하여 후보군을 생성한 뒤 벡터 합을 이용하여 최종적으로 하나의 후보를 선택한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 잡음 조건 속에서 그리드 알고리즘과의 인식 성공률, 속도 및 메모리 사용량에 대한 비교를 수행하였다.
