【摘 要】
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针对星敏感器在姿态失锁状态下的星图识别问题,提出一种基于人工智能的星图识别算法。该方法基于Vgg16的卷积神经网络模型对星图分类。为达到最优性能,构建了一个星图训练集。仿真结果表明该算法对星图识别问题中的多种噪声具有强鲁棒性,包括星点位置噪声、星等噪声、伪星以及星敏感器角速度。在多种噪声影响下,该方法的识别率依然保持在96%,相比传统的金字塔形算法和栅格算法有显著提升。
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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针对星敏感器在姿态失锁状态下的星图识别问题,提出一种基于人工智能的星图识别算法。该方法基于Vgg16的卷积神经网络模型对星图分类。为达到最优性能,构建了一个星图训练集。仿真结果表明该算法对星图识别问题中的多种噪声具有强鲁棒性,包括星点位置噪声、星等噪声、伪星以及星敏感器角速度。在多种噪声影响下,该方法的识别率依然保持在96%,相比传统的金字塔形算法和栅格算法有显著提升。
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