可适应多维度信息变化的智能星图识别方法

Aerospace Control（2020）

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Abstract

为了提高当视场发生变化以及星等误差较大时星图识别方法的鲁棒性,提出了一种可适应多维度信息变化的智能星图识别方法.首先,依次选取一个导航星作为主星,利用其它星距主星的角距信息和星等信息,并考虑视场轴向变化、星等误差、角距误差的影响,构建覆盖性较全的样本库;然后构建了一种可以综合利用角距和星等信息的卷积神经网络;最后进行了网络训练和仿真试验验证.本方法提高了对角距误差和星等误差的鲁棒性,且识别速度快、识别率高、星表容量小.仿真试验结果表明,该方法在星等误差为0.2MV、角距误差为0.04°和0.06°时,识别率优于97％.

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