為了提高當(dāng)視場(chǎng)發(fā)生變化以及星等誤差較大時(shí)星圖識(shí)別方法的魯棒性,提出了一種可適應(yīng)多維度信息變化的智能星圖識(shí)別方法。首先,依次選取一個(gè)導(dǎo)航星作為主星,利用其它星距主星的角距信息和星等信息,并考慮視場(chǎng)軸向變化、星等誤差、角距誤差的影響,構(gòu)建覆蓋性較全的樣本庫(kù);然后構(gòu)建了一種可以綜合利用角距和星等信息的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);最后進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和仿真試驗(yàn)驗(yàn)證。本方法提高了對(duì)角距誤差和星等誤差的魯棒性,且識(shí)別速度快、識(shí)別率高、星表容量小。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在星等誤差為0. 2MV、角距誤差為0. 04°和0. 06°時(shí),識(shí)別率優(yōu)于97%。 

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 訓(xùn)練樣本構(gòu)建方法
    1.1 星集類(lèi)定義及構(gòu)建方法
    1.2 樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建方法
        1.2.1 變視場(chǎng)主軸計(jì)算方法
        1.2.2 星圖樣本計(jì)算
        1.2.3 星圖樣本擴(kuò)充方法
2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
3 仿真校驗(yàn)
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]一種基于模式匹配的自主星圖識(shí)別算法[J]. 蹤華,汪渤,周志強(qiáng),高磊,李筍,高曉穎.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(10)
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[5]一種改進(jìn)的三角形星圖識(shí)別算法[J]. 伍玲玲,楊靜.  宇航學(xué)報(bào). 2011(08)
[6]導(dǎo)航戰(zhàn)背景下的天文導(dǎo)航技術(shù)──天文導(dǎo)航技術(shù)的歷史、現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)[J]. 王安國(guó).  天文學(xué)進(jìn)展. 2001(02)
[7]一種改進(jìn)的全天自主三角形星圖識(shí)別算法[J]. 李立宏,林濤,寧永臣,張福恩.  光學(xué)技術(shù). 2000(04)

碩士論文
[1]空天飛行器慣性/天文組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙慧.南京航空航天大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3697629