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一种基于星图的空间目标定位方法的综述报告
随着航天技术的不断发展和卫星的不断投入使用，人类对地球周围空间的认知度和依赖度不断提高。在这里，空间目标定位技术显得尤为重要，而基于星图的定位方法是非常成功和常用的一种技术。
基于星图的定位方法主要利用星座图像与规律进行空间目标的定位计算。其具体工作流程为：先采集一定的天空星座图像数据，并对其进行特征提取和处理，从而得到能够描述星空分布规律的星座特征。然后通过多源星座特征匹配、星座分析、星座识别等手段应用以求得目标位置及方向信息。与其他基于测量和计算的定位技术相比，基于星图技术具有运算简单、精度高、可靠性强、成本低等特点。
在具体实现中，基于星图的定位算法主要有以下几个主要方法：
1.基于统计特征的匹配方法
这种方法利用不同摄像机采集的不同图像信息进行匹配，首先通过SIFT（尺度不变特征变换）算法提取特征点，然后利用KNN（K最近邻）算法进行特征点的配对，最后根据多个配对确定最终权重并进行位置计算和确定目标方向。
2.基于神经网络的匹配方法
使用神经网络实现星座特征信息的学习和匹配。这种方法可以克服传统方法中存在的不足，具有较高的精度和灵敏度，并且能比较好地适应天气变化影响、气候影响等因素，但此方法仍需要大量数据进行精细训练，且运算量较大。
3.基于角度识别的方法
使用星座角度来推算目标位置，首先判断目标方位角落在哪个星座中，再测量目标方位角与星座中某一个明星的夹角，根据天体运动参数来推断目标的位置。
除此之外，一些优化方法也应用于基于星图的定位技术中，如基于Kalman滤波方法、扩展的Kalman滤波方案、粒子滤波等一系列方法，来提高定位算法的精度和鲁棒性。
总体而言，基于星图的定位技术在近年来越来越被广泛使用，它结合了天文学与计算机技术，为我们提供了一种全新的空间目标定位方法，无论是军事、航天、天文学还是民用，都能得到相应的应用。特别是随着GPS、GNSS等定位系统的越来越不稳定和精度影响的增大，基于星图的技术有望在未来的发展中发挥更重要的作用。