【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及星图识别领域，特别是涉及一种基于图注意力网络的星图识别方法。
技术介绍
1、在通信、对地观测、空间探测、天体导航等航天器任务中都需要姿态信息，星敏感器是一种用于确定航天器姿态的精密装置，通过星图识别技术对星点进行识别匹配，根据其在星图上的坐标和天球坐标计算拍摄时刻星敏感器的姿态，进而根据星敏感器的安装角计算卫星姿态，是目前应用最广泛的天体导航仪器。星图识别是星敏感器工作过程中最重要的过程之一，星图识别的准确度、实时性和鲁棒性也直接影响航天器的导航定位。目前，实现星图识别的算法有子图同构类算法和模式识别类算法等。
2、子图同构类算法倾向于将星图识别作为子图同构的一个实例，将拍摄到的星图视为全天星图的一个子图，直接或间接使用星间角距进行匹配，最具代表性的算法是三角形算法和金字塔算法。子图同构类算法易于实现，但特征维度低，依赖高精度的角距信息，在特征选择过程中筛选的特征较多，运行速度慢，对位置噪声和假星比较敏感。模式识别类算法是另一类恒星识别算法，它将主恒星及其邻近恒星的几何分布作为恒星模式，并以此来区分主恒星与其他...
【技术保护点】
1.一种基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述提取星图的拓扑图数据包括：对星图中的每个星点的位置坐标和星等进行联合编码，形成每个星点的特征描述，作为拓扑图结构中节点的特征，所有节点的特征构成所述特征矩阵。
3.如权利要求2所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述联合编码为极坐标编码、哈希编码或通过神经网络进行深度特征融合的编码。
4.如权利要求1所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述提取星图的拓扑图数据包括：将每个星点与...
【技术特征摘要】
1.一种基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述提取星图的拓扑图数据包括：对星图中的每个星点的位置坐标和星等进行联合编码，形成每个星点的特征描述，作为拓扑图结构中节点的特征，所有节点的特征构成所述特征矩阵。
3.如权利要求2所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述联合编码为极坐标编码、哈希编码或通过神经网络进行深度特征融合的编码。
4.如权利要求1所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述提取星图的拓扑图数据包括：将每个星点与其他所有星点相连，构建全连接无向图；根据星间角距定义所述全连接无向图中的边的权重，使用最小生成树算法对拓扑图进行简化，获得所述邻接矩阵。
5.如权利要求4所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，定义边的权重为星间角距的倒数，并按照所述邻接矩阵的行进行归一化处理。
6.如权利要求1至5任一项所述的基于图注意力网络的星图识别方法，其特征在于，所述图注意力网络包含依次连接的两个图注意力层、全局特征层、全连接层和输出层；其中，所述两个图注意力层均通过所述掩膜图注意力机制得到所述注意力矩阵，对所有节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈波，孟欣，张亚民，魏小峰，王一，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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