1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
为了对空间天文望远镜精细导星仪获得的星图完成识别, 提出一种层叠式自组织映射(SOM)神经网络算法模型, 将该模型在硬件中实现星特征矢量匹配算法。首先, 针对精细导星仪的特点详细介绍了导航星库的建立、星特征矢量的构建和筛选方法; 其次, 建立层叠式 SOM神经网络模型, 对其权值进行在线训练; 最后, 设计算法离线运行硬件电路并将其在 FPGA中实现。仿真与测试结果表明, 基于层叠式自组织神经网络的星图识别算法识别率高、抗噪声能力强、识别速度快。星点位置噪声为 0.648., 星等噪声为 0.18视星等条件下星图识别成功率在 80%以上, 新算法在 FPGA中运行速度是 PC机上传统三角形法的 100倍。对精细导星仪星图识别算法的优化设计提供了合理可行的参考依据。
精细导星仪 星图识别 星特征矢量 SOM神经网络 FPGA验证 fine guidance sensor star pattern recognition star feature vector SOM neural network FPGA verification
