优化星表查找：基于角距分布的分块子表算法提升效率

本文主要探讨了在大规模导航星库中，如何提升星表查找效率的问题，特别是在星对角距查找方面。分块子星表查找算法的引入是为了解决大数据量角距表设计中快速查找的需求。传统的折半查找算法虽然在等概率情况下表现良好，但在实际导航星的角距分布并非均匀时，效率并不理想。 首先，导航星表查找在星模式识别中扮演关键角色，特别是对于星图识别速度的影响至关重要。星跟踪器作为精密姿态测量设备，对处理能力、体积和能耗有着高要求。提高星图识别速度的方法包括优化硬件性能和改进识别算法。 文章指出，星图识别主要依赖于角距、亮度和奇异值等特征，其中角距是最精确的特征，常被用于识别算法中。然而，角距信息表的构建和查找效率直接影响星图识别的实时性。由于小视场会导致角距星对表增大，传统的折半查找算法在大规模星库中的查找次数显著增加。 针对这个问题，文中提出了基于角距分布的分块子星表查找算法。这种方法通过对导航星的角距概率分布进行研究，将星表分割成多个子表，优先处理概率较大的角距，以此减少查找次数，从而降低平均查找长度（ASL）。例如，通过观察发现恒星的第一角距分布非均匀，呈现非对称锥形，这为设计分块策略提供了依据。 以6星等导航星库为例，作者详细阐述了如何根据角距概率分布创建分块子表，并通过实验验证了这一方法显著提升了查找速度。这种优化不仅有助于星图识别系统的实时性，还对卫星小型化和星跟踪器性能提升具有重要意义。 本文针对大规模星表查找问题，提出了一种高效的算法策略，通过概率分布驱动的分块技术，有效地减少了查找次数，为星图识别和星跟踪器设计提供了实用的优化方案。这对于提高星图识别系统的整体性能，尤其是在处理大数据量时，具有重要的实际应用价值。