論文の概要: ROSIA: Rotation-Search-Based Star Identification Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00429v1
• Date: Sun, 2 Oct 2022 05:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 15:35:47.347483
• Title: ROSIA: Rotation-Search-Based Star Identification Algorithm
• Title（参考訳）: ROSIA:回転探索に基づく星識別アルゴリズム
• Authors: Chee-Kheng Chng, Alvaro Parra Bustos, Benjamin McCarthy, Tat-Jun Chin
• Abstract要約: 本稿では、各座標における入力星とカタログ星とを最大に一致する最適な回転アライメントを求めるROSIAについて述べる。 我々は、既存の定式化と比較して400倍の速度を達成できる厳密な(証明可能な)上界関数を提案することによって理論的に貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.9363743571061
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Solving the star identification (Star-ID) problem with a rotation-search-based approach eliminates the conventional heuristics in the established paradigms, i.e., the subgraph-isomorphic-based and pattern-recognition-based methods. However, it is not trivial to execute such an approach efficiently. Here, we present ROSIA, which seeks the optimal rotation alignment that maximally matches the input and catalog stars in their respective coordinates. ROSIA searches the rotation space systematically with the Branch-and-Bound (BnB) method. Crucially affecting the runtime feasibility of ROSIA is the upper bound function that prioritizes the search space. In this paper, we make a theoretical contribution by proposing a tight (provable) upper bound function that allows a 400x speed up compared to an existing formulation. Coupling the bounding function with an efficient evaluation scheme that leverages stereographic projection and the R-tree data structure, ROSIA achieves real-time operational speed with state-of-the-art performances under different sources of noise.
• Abstract（参考訳）: 星の同定(スターID)問題を回転探索に基づくアプローチで解くことで、確立されたパラダイムにおける従来のヒューリスティック、すなわちサブグラフ同型およびパターン認識に基づく手法を排除できる。 しかし、そのようなアプローチを効率的に実行するのは簡単ではない。 ここでは、各座標における入力星とカタログ星とを最大に一致する最適な回転アライメントを求めるROSIAを提案する。 ROSIAはブランチ・アンド・バウンド (BnB) 法を用いて回転空間を体系的に探索する。 ROSIAのランタイム実現可能性に重大な影響を与えるのは、検索空間を優先する上限関数である。 本稿では,既存の定式化に比べて400倍の高速化が可能な(証明可能な)上界関数を提案することで,理論的な貢献を行う。 境界関数とステレオ射影とr木データ構造を利用する効率的な評価スキームを結合したrosiaは,ノイズ発生源の異なる最先端性能とリアルタイム動作速度を実現する。

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