2019年B题：天文导航中的星图识别1 【知识点解析】 天文导航是一种利用天体的已知位置和运动规律来确定航行体位置的技术，尤其适用于航天器，因为它具有自主性、抗干扰性和高精度。恒星在天文导航中扮演关键角色，被视为理想的点光源，其坐标通过赤经和赤纬描述。 星敏感器是天文导航的核心，它通过观测恒星来确定航行体的姿态。星图识别是星敏感器技术的关键步骤，包括图像采集、特征提取和匹配识别。星表是识别的基础，包含恒星的位置、亮度等信息。附件2提供了一个简易星表，包含部分恒星的赤经、赤纬和星等。 问题1主要涉及星敏感器坐标系、图像坐标系和天球坐标系之间的转换： (1) 给定恒星在天球坐标系的位置（赤经、赤纬），以及星敏感器中星像点的位置，可以建立数学模型求解星敏感器坐标系中的点与天球坐标系中对应恒星的关系。具体算法可能涉及几何变换和坐标系转换。 (2) 如果不使用星敏感器坐标系的信息，可以通过星像点在图像坐标系的位置，结合光学系统特性，反推天球坐标系中恒星的位置。这可能需要解决一个非线性优化问题，如最小二乘法或迭代算法。 (3) 提高解算精度通常需要选取几何分布广泛的三颗星，避免共线或共面情况。误差分析涉及观测噪声、光学系统误差以及坐标转换的精度。 问题2聚焦于星图识别的特征提取和算法设计： 传统的星图识别依赖于恒星间的角距，这种方法简单但存储需求大，实时性和识别率有限。为了改进，可以提取更复杂的特征，比如星点的亮度分布、形状、邻近星点关系等。根据附件2的星表信息，可以构建特征向量，并设计匹配算法。对于附件3的8幅星图，算法应能准确识别每颗星对应的星表编号。性能评估包括识别速度、误匹配率和正确率等指标。 此题涵盖了天文学、数学（坐标转换、非线性优化）、计算机视觉（特征提取、图像处理）和星敏感器技术等多个领域，要求参赛者具备跨学科的知识和解决问题的能力。

通过星敏感器和红外地敏观测星光角距是目前实现卫星天文自主导航最为工程可行的方法，但由于星上敏感器在测量过程中不可避免的会引入外部环境测量误差，导致观测量星光角距存在偏差，最终会造成卫星定轨结果不精确。为解决这一问题，结合实验数据分析，最终确定了敏感器存在的系统误差是造成卫星天文导航定轨精度较低的最大误差源，并利用最小二乘方法对敏感器系统误差进行标定，将标定之后的观测量通过卡尔曼滤波算法进行噪声消除，使观测量更加准确。最后，利用星上实际下传数据对此方法进行验证，取得了良好的效果。

MATLAB语言，天文导航星图匹配，很好用哦

天文惯性组合导航软件仿真程序，供参考。

数学建模 天文导航中的星图识别题目-中文版 2019研究生数学建模比赛B题2019研究生数学建模比赛B题2019研究生数学建模比赛B题

鲁棒UKF在导航方面应用，天文导航，惯性导航

航天器自主天文导航原理与方法，本人花钱买的，现在共享出来给大家