大視場星圖識別算法研究及實現(xiàn).pdf

1、 本文介紹了兩種利用SOFM (自組織特征映射) 網絡的聚類功能進行全天星圖識別的方法。分別應用MATLAB6.1軟件、C++軟件編程，對全天星表的星信息進行了采樣、分類和仿真識別，指出SOFM網絡可以很好地提取、反映星圖中的復雜信息，抗噪能力明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)算法，分類效果較好，可以在星圖識別中發(fā)揮很好的作用。 第一種方法即SOFM星模式聚類的星圖識別方法。該方法從某未知星到其周圍多顆星角距的徑向輻射圖中導出特征向量（星模式）；然

2、后進行聚類識別出對應的星類模式；再次進行天區(qū)相關性判定識別；最后將觀測星模式與對應的星庫星類模式進行比較識別。 第二種方法即SOFM星三角聚類的星圖識別方法。該方法按照一定規(guī)則從導航星星庫中抽取星三角進行SOFM網絡訓練。然后將訓練所得的網絡用于星識別。識別過程如下：從觀測星圖中按照一定規(guī)則抽取星三角進行SOFM聚類；然后將觀測星三角和聚類所得的星三角進行星對角距相關性和星相關性識別；最后將觀測星三角聚類所得的星庫星三角進行相互比較