[发明专利]基于卷积神经网络的星敏感器星图识别方法有效
| 申请号： | 201711458120.6 | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN107883947B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 吴峰;朱锡芳;徐也;相入喜;于秋阳;缪志康;吴涛 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | G01C21/02 | 分类号： | G01C21/02;G01C21/20 |
| 代理公司： | 常州西创专利代理事务所(普通合伙) 32472 | 代理人： | 王一源 |
| 地址： | 213032 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 敏感 星图 识别 方法 | ||
【主权项】：
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：步骤1：建立样本库；对原始星表做星过滤处理建立导航星星库，采用星座聚类方法，统计全天球导航星所属的星座，并对星座编号，样本库即由仿真星图以及对应星数最多星座的编号组成；步骤2：建立并训练卷积神经网络；其中输入为星图，输出为星图中星数最多的星座编号，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；步骤3：开展星图识别；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。
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