Katalog Algorithms — Yıldız Tanıma Literatürü

Yıldız tanıma (star identification) algoritmalarını sıfırdan öğrenmek için yapılandırılmış paper koleksiyonu. PDF'ler okuma sırasına göre 7 aşamaya ayrılmıştır.

Tam öğrenme yolu, prerequisite zincirleri ve YAML metadata için: learning_path.md

---

Klasör Yapısı

Klasör	Aşama	İçerik
01_Foundations	Temel Kavramlar	Genel bakış, fotometri
02_Catalogs	Yıldız Katalogları	Hipparcos, Gaia
03_Classic_Algorithms	Klasik Algoritmalar	Üçgen, grid, two-step
04_Data_Structures	Veri Yapıları	k-d tree, k-vector, clustering
05_Modern_Algorithms	Modern Algoritmalar	Pyramid, TETRA, search-less
06_System_Level	Sistem Seviyesi	Donanım, entegrasyon
07_Reference	Kapsamlı Referans	Zhang kitabı
99_Unclassified	Sınıflandırılmamış	İncelenecek dosyalar

---

Hızlı Başlangıç (Pratik Yol — ~22 saat)

Sadece çalışan bir yıldız tanıma kodu yazmak istiyorsan, şu 6 paper işin %80'ini görür:

1. Liebe (2002) — Accuracy Performance of Star Trackers: A Tutorial — Sistem-seviye temel (repoda yok, harici)
2. A Survey on Star Identification Algorithms — Algoritma haritası
3. The Hipparcos and Tycho Catalogue — Veri kaynağı
4. Liebe (1992) — Pattern Recognition of Star Constellations — Üçgen algoritması
5. The n-Dimensional k-Vector — Hızlı arama
6. The Pyramid Star Identification Technique — Modern standart

---

Akademik Yol (Tam Sıra — ~80–100 saat)

Tez veya akademik çalışma için 1'den 20'ye sırayla okumak gerekir.

Aşama 1 — Temel Kavramlar

1. Liebe (2002) — Star Trackers Tutorial (repoda yok)
2. A Survey on Star Identification Algorithms
3. Standard Photometric Systems

Aşama 2 — Yıldız Katalogları

4. The Hipparcos and Tycho Catalogue
5. Gaia Early Data Release 3

Aşama 3 — Klasik Algoritmalar

6. Liebe (1992) — Pattern Recognition of Star Constellations
7. Star Pattern Identification by Modified Grid
8. A Two-Step Matching Algorithm

Aşama 4 — Veri Yapıları ve Hızlandırma

9. Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures (Samet)
10. The n-Dimensional k-Vector (Mortari)
11. Clustering Database

Aşama 5 — Modern / İleri Algoritmalar

12. Nondimensional Star Identification
13. Fast Star Pattern Recognition
14. Search-Less Algorithm for Star Pattern Recognition
15. The Pyramid Star Identification Technique (Mortari, 2014)
16. TETRA: Star Identification with Hash Tables

Aşama 6 — Sistem-Seviye ve Uygulama

17. StarNav III — Three Fields of View Star Tracker
18. Sensors-15-16412 (MDPI)
19. Flight Algorithms for Autonomous Tracking (book)

Aşama 7 — Kapsamlı Referans

20. Zhang — Star Identification: Methods, Techniques and Algorithms

Sınıflandırılmamış

• LISA Paper — içerik doğrulanacak
• Index PDF — içerik doğrulanacak

---

İlerleme Tablosu

#	Paper	Aşama	Öncelik	Essential	Durum
1	Liebe 2002 (Tutorial)	Foundations	1	✅	⬜
2	Survey	Foundations	1	✅	⬜
3	Photometric Systems	Foundations	2		⬜
4	Hipparcos	Catalogs	1	✅	⬜
5	Gaia EDR3	Catalogs	2		⬜
6	Liebe 1992 (Pattern Recognition)	Classic	1	✅	⬜
7	Modified Grid	Classic	3		⬜
8	Two-Step Matching	Classic	3		⬜
9	Samet (Data Structures book)	Data Structures	3		⬜
10	k-Vector (Mortari)	Data Structures	1	✅	⬜
11	Clustering DB	Data Structures	4		⬜
12	Nondimensional	Modern	4		⬜
13	Fast Pattern Recognition	Modern	3		⬜
14	Search-Less	Modern	3		⬜
15	Pyramid (Mortari 2014)	Modern	1	✅	⬜
16	TETRA	Modern	2		⬜
17	StarNav III	System	4		⬜
18	Sensors-15-16412	System	4		⬜
19	Flight Algorithms (book)	System	5		⬜
20	Zhang (book)	Reference	5		⬜

Durum: ⬜ Başlanmadı · 🟨 Okunuyor · ✅ Bitti · ⏭️ Atlandı

---

Önerilen Okuma İpuçları

• Kitaplar (Samet, Flight Algorithms, Zhang): Baştan sona okunmaz; ilgili bölümler için referans olarak kullanılır.
• Pyramid (#15) algoritmanın "altın standardı"dır — ama önce #6 (Liebe 1992), #8 (Two-Step) ve #10 (k-Vector) okunmalı, yoksa anlaşılmaz.
• k-Vector (#10), Pyramid ve Search-Less'ın temelidir; atlama.