星敏感器作为一种高精度的姿态测量敏感器,以天球坐标系作为参考坐标系、星空为作用对象,具有自主性强、无累积误差等优点,能够为航天器提供准确的空间方位与基准,在航天工业等领域中有着重要的应用价值。随着星敏感器可探测最大星等量级的提高,导航星表中星点数量成指数型上升,星图识别算法性能有较大程度下降。为实现星敏感器快速准确的全天识别,有必要对星图识别原理进行深入分析。论文以飞行器海上测量与控制联合实验室开放基金项目“全天球星图快速匹配方法分析与研究”为背景,从星图识别算法基本原理出发,对当前两种典型全天球星图识别算法进行了理论分析与仿真验证,在此基础上提出了一种鲁棒性更优的星图识别算法。具体工作包括:(1)介绍了星图识别方法的基本原理,阐述了星图识别方法的具体实现步骤。(2)对传统的星图识别算法进行了理论分析与仿真验证,采用MATLAB对三角形算法与栅格算法进行了仿真,并着重研究了星点位置噪声、星等亮度噪声以及“缺失星”、“假星”对两种星图识别算法识别率的影响。仿真结果表明三角形算法实现简单,但存在较大的冗余匹配,识别速度较慢;栅格算法识别速度快、存储容量小,优势较明显。(3)根据仿真结果,采用栅格算法实现了高极限探测星等量级的星图识别。在9等星探测能力条件下,使用MATLAB仿真实现星图识别,算法平均识别时间为1.342s,识别率接近100%,速度和识别率满足课题要求。(4)为克服栅格算法在构造恒星特征模式时需要选取临近星进行图像旋转的问题,提出了一种基于旋转不变特征的星图识别算法。该算法利用模式识别类星图识别算法思想,为每颗恒星建立一种与旋转无关的特征模式,采用改进的Hausdorff距离进行匹配识别。仿真实验结果表明,基于旋转不变特征的星图识别算法对星点位置噪声与干扰星鲁棒性均优于栅格算法,具有良好的识别效果。