公开(公告)号：CN115761441A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211439715.8

申请日：2022-11-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 钱晨 ,  江娅绮 ,  高阳 ,  季蔡娟 ,  宋成颖 ,  陈庆伟 ,  吴益飞

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/771 ,  G06V10/774 ,  G06N3/043 ,  G06N3/08 ,  G01C21/02

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊神经网络的星图识别方法，包括：1.筛选导航星，设计了一种利用随机视轴对导航星进行投票的筛选方法，建立全天球均匀分布的导航星库；2.将最靠近视场中心的星作为主星，以主星为根节点，恒星间的角距为边的权重，构造了一种基于最小生成树模式的导航星特征子图，具有比例不变性与旋转不变性；3.对特征向量添加随机噪声，生成训练集；4.构造和训练神经网络；5.进行星图识别，并输出特征子图的二进制编号。与传统的星图识别方法相比，本发明所提供的基于模糊神经网络的星图识别方法利用模糊规则进行网络学习和调整，具有较高的识别准确率和较快的识别速度，对星点位置噪声、星点缺失以及伪星具有较好的鲁棒性。