一种结合神经网络技术及三角形算法的星图识别方法

摘要

本发明公开了一种结合神经网络技术及三角形算法的星图识别方法，恒星敏感器工作期间，在没有先验姿态的情况下，可以采用该方法进行全天星图识别。对于筛选好的星库，根据每颗星的邻近星的分布特点，构造特征向量，采用神经网络技术构建分类网络，对星表中所有恒星进行分类，并将每颗恒星与其邻近星的三角形信息存储在对应的三角形库中。星图识别过程中，生成待识别恒星的特征向量，通过分类网络输出最相似类，在该类对应的三角形库中应用三角形算法，找到匹配三角形。当验证成功之后，输出该识别姿态。本发明的优点是存储量小、识别速度快、识别率高、抗干扰性强。