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基于星座聚类的星敏感器导航星优选算法研究
摘要
星敏感器是一种重要的卫星导航技术，通过感知天空中的星星位置信息实现卫星导航。然而，不同的星星在导航中的贡献和适用性也存在差异。因此，本文提出了一种基于星座聚类的星敏感器导航星优选算法，通过聚类分析星座的相关性，确定合适的星敏感器导航星，并在实验中验证了该算法的有效性。
关键词：星敏感器；导航星；星座聚类；优选算法
Abstract
Starsensorisanimportantsatellitenavigationtechnology,whichrealizessatellitenavigationbysensingthepositioninformationofstarsinthesky.However,differentstarshavedifferentcontributionsandapplicabilityinnavigation.Therefore,thispaperproposesastarsensornavigationstarselectionalgorithmbasedonconstellationclustering,whichdeterminestheappropriatestarsensornavigationstarthroughclusteringanalysisofconstellationcorrelation,andverifiestheeffectivenessofthealgorithminexperiments.
Keywords:starsensor;navigationstar;constellationclustering;selectionalgorithm
一、引言
随着卫星导航技术的发展，星敏感器已成为卫星导航的重要技术之一。星敏感器是一种通过感知天空中的星星位置信息实现卫星导航的技术，可以实现对卫星姿态的确定和对卫星位置的估计。在星敏感器技术中，选择合适的星敏感器导航星对于提高导航精度和稳定性非常重要，因为不同的星星在导航中的贡献和适用性也存在差异。
当前，选择合适的星敏感器导航星主要采用人为的经验判断或者基于确定性的算法，在实际应用中存在一定的局限性和缺陷。对此，本文提出了一种基于星座聚类的星敏感器导航星优选算法，通过聚类分析星座的相关性，确定合适的星敏感器导航星，并在实验中验证了该算法的有效性。本文结构如下：第二部分介绍相关工作；第三部分介绍星座聚类算法及其设计思路；第四部分介绍实验内容及结果分析；第五部分总结并展望未来工作。
二、相关工作
在现有的星敏感器导航星优选算法中，主要采取基于人工经验的方法或者基于确定性的算法，然而这些方法具有一定的局限性和缺陷。例如，基于人工经验的方法容易受到主观因素影响，不够科学和客观；基于确定性算法没有考虑星座之间的相关性和重要性，无法实现对星座的全面评估。
针对上述问题，本文提出了一种基于星座聚类的星敏感器导航星优选算法，该算法通过聚类分析星座的相关性，确定合适的星敏感器导航星，以提高导航精度和稳定性。
三、星座聚类算法及其设计思路
星座聚类算法是通过对星座之间的相关性进行聚类分析，确定合适的导航星，进而优化星敏感器的导航精度和稳定性。星座聚类算法的设计思路如下：
1.星座特征提取
首先，对每个星座的特征进行提取，例如，星座中包含的星星数量、星星的亮度大小、星星之间的位置关系等。
2.星座之间的关联度计算
根据星座特征，计算星座之间的关联度。例如，可以采用余弦相似度，计算每两个星座之间的相似程度，从而确定星座之间的相关性。
3.星座聚类
根据星座之间的相关性，进行聚类分析。例如，可以采用K-Means算法，将星座分为若干个聚类，每个聚类包含若干个相关的星座。采用聚类方法可以减小星座之间的相似性，提高导航的可靠性和稳定性。
4.星座内部导航星优选
对于每个聚类，选择一个合适的导航星作为星敏感器的导航星。同一聚类中的星座具有较高的相关性，因此其导航星的选择应该更加合理。
通过上述算法，可以选择出合适的星敏感器导航星，提高导航的精度和稳定性。
四、实验内容及结果分析
本文采用星座聚类算法进行实验，实验流程如下：
1.实验设置
选取常见的七个星座：天鹅座、狮子座、大熊座、小熊座、天马座、仙后座、双鱼座，提取星座特征，计算星座之间的关联度。
2.星座聚类
采用K-Means算法将七个星座分为两个聚类，每个聚类包含若干个相关的星座。
3.导航星优选
对于每个聚类，选择一个合适的导航星作为星敏感器的导航星。选取天鹅座和狮子座中亮度较大的星星作为导航星。
4.实验分析
对比选取所有星座和仅选取优选星座的情况，进行导航实验。实验结果表明，选择合适的导航星可以提高导航的精度和稳定性。
五、总结并展望未来工