公开(公告)号：CN107883947B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201711458120.6

申请日：2017-12-28

申请人： 常州工学院

发明人： 吴峰 ,  朱锡芳 ,  徐也 ,  相入喜 ,  于秋阳 ,  缪志康 ,  吴涛

IPC分类号： G01C21/02 ,  G01C21/20

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的星敏感器星图识别方法，包括如下步骤：对原始星表做星过滤处理建立导航星星库，统计全天球导航星所属的星座，并对星座编号，样本库由仿真星图以及对应星数最多星座的编号组成；以稀疏矩阵代替原星图，将样本库星图输入卷积神经网络开展训练；拍摄所得星图经过星像提取，并转化为稀疏矩阵后输入卷积神经网络，开展粗姿态星图识别，获得大致方位；运用局部天区星图识别算法，识别视场内的恒星。采用训练好的卷积神经网络实现粗姿态全天球星图识别，无须搜索导航星星库，局部天区星图识别，只需要搜索小部分数据库；卷积神经网络具有自主提取原图特征的能力，应用于星图识别，抗噪声和抗伪星性能强。

公开(公告)号：CN107883947A

公开(公告)日：2018-04-06

申请号：CN201711458120.6

申请日：2017-12-28

申请人： 常州工学院

发明人： 吴峰 ,  朱锡芳 ,  徐也 ,  相入喜 ,  于秋阳 ,  缪志康 ,  吴涛

IPC分类号： G01C21/02 ,  G01C21/20

CPC分类号： G01C21/025 ,  G01C21/20

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的星敏感器星图识别方法，包括如下步骤：对原始星表做星过滤处理建立导航星星库，统计全天球导航星所属的星座，并对星座编号，样本库由仿真星图以及对应星数最多星座的编号组成；以稀疏矩阵代替原星图，将样本库星图输入卷积神经网络开展训练；拍摄所得星图经过星像提取，并转化为稀疏矩阵后输入卷积神经网络，开展粗姿态星图识别，获得大致方位；运用局部天区星图识别算法，识别视场内的恒星。采用训练好的卷积神经网络实现粗姿态全天球星图识别，无须搜索导航星星库，局部天区星图识别，只需要搜索小部分数据库；卷积神经网络具有自主提取原图特征的能力，应用于星图识别，抗噪声和抗伪星性能强。