星灵敏器是最常用的姿势确认仪器之一，相关于太阳灵敏器、磁强计、地平仪和陀螺仪等其他常见的姿势丈量设备而言，星灵敏器不只姿势丈量精度比较高，而且能够完成自主导航才能，抗干扰才能也比较强，现在是卫星等航天器上最主要的姿势丈量仪器，在导弹、飞机和舰船上也有运用。
星灵敏器技能研讨开始于20世纪50年代，截止到现在为止，现已研发出许多不同类型的星灵敏器产品而且被成功运用。美国、德国、法国、丹麦和意大利等国家的航空航天产品研发组织研发出许多运用于不同环境的星灵敏器产品，其中有部分产品的姿势定位精度现已到达1″乃至更高。国内星灵敏器技能的研讨开始于20世纪80年代后期，经过多年的堆集和开展，国内许多科研院所和高校也研发出成功运用于航天和航空的星灵敏器产品，可是相关于国外研发的星灵敏器依然有很大的距离。本文经过收拾国内外星灵敏器开展进程以及关键技能的研讨现状，剖析星灵敏器技能的开展趋势，为国内星灵敏器研讨人员供给一些可参阅的思路。
星图辨认算法分为以下三类：（1）依据星座特征的星图辨认算法；（2）依据字符方式的星图辨认算法;（3）依据智能行为的星图辨认算法。
依据星座特征的星图辨认算法
是运用恒星之间彼此方位联系组成特征进行辨认的算法。最早是20世纪70年代Junkins提出的三角形算法，该算法比较直观，也是现在工程中最常常运用的星图辨认算法，算法的中心思维是用由观测恒星构成的三角形特征与导航星座数据库中的同构三角形匹配。Liebe、Quine和Douma规划了改善的三角形星图方式辨认算法。
Liebe依据视场巨细和亮星的数量，选取一切能构成的三角形恒星进行辨认；Quine首要选取视场内最亮星作为主星，然后在主星周围的圆形区域内选取两颗最亮的星同主星构成星三角；Douma同Liebe的办法相似，但他考虑了视场内恒星构成三角形的概率，只选取概率最大的三角形。与单纯运用星角距作为特征的星图辨认算法比较，三角形算法的长处是具有更多的特征维数，削减误匹配的概率，便于树立导航星库索引办法，缩短导航星库的查找时刻，进步星图辨认的速度。
三角形辨认算法的缺陷是在星三角形数量较多时，会呈现冗余匹配或许误匹配，下降辨认成功率。Mortari提出了依据k-vector办法的Pyramid辨认算法。k-vector办法能够快速初始定位，削减导航星表查找次数，进步星图辨认速度。Pyramid算法以四面体为辨认特征，选择了4颗观测星，以1颗星为极点，其他3颗星为三角形来构成一个四面体，以k-vector办法为导航星库查找算法，能够完成在噪声和伪星点比较多的情况下快速的辨认出导航星。该算法的缺陷是跟着星对信息表添加，导致拟合曲线精度下降，不能保证最佳匹配星对落在角距差错范围内。张广军运用线型数据库查找的办法，对Liebe的算法进行了批改，进步了算法的速度。
依据字符方式的星图辨认算法
Padgett等人提出了网格算法。该算法将星坐标映射到一个稀少矩阵上，给星图辨认供给了新的思路。网格算法具有存储量很小、辨认速度快、算法对星灵敏器的丈量差错不灵敏等长处。可是当恒星方位差错或许星等差错比较大的情况下，网格算法的辨认率会敏捷的下降。孟娜提出了对网格算法的改善算法，提出“弹性灰度网格算法”，在辨认过程中添加一个虚拟的弹性模板。
该算法明显的进步了关于星等和噪声差错的容错才能，进步辨认率。Hyunjae Lee也提出了改善的栅格星图辨认算法，他选用圆形栅格替代原始算法的正方形栅格，不只克服了原始栅格算法对参照星的依靠，而且使改善算法对图画旋转环境有很强的鲁棒性，而且引进虚拟栅格，增大了选择方式的空间，在星图辨认成功率上有很大进步。
李葆华等人提出了KMP星图辨认算法，是栅格算法的另一种表明方式，他将收集到的星图经过高通滤波后，直接生成0-1字符串方式匹配方式，再运用KMP字符串查找算法进行星图字符串辨认。因为原始图画字符串存储容量过大，又提出了依据小波改换的改善KMP算法。
依据智能行为的星图辨认算法
是跟着人工智能技能的快速开展而发生的。Hong将神经网络引进星图辨认，提出了依据含糊神经网络的星图辨认办法。该算法依据三角形的三个角距特征，将选择的导航三角形库进行神经网络学习，运用学习后神经网络结构辨认星图。神经网络辨认算法有辨认率高、辨认速度快的特色，缺陷是学习速度慢、存在必定的误辨认概率。与传统的算法比较，神经网络算法具有数据存储量低、实时性和鲁棒性好等长处。
可是需求很多的样本集进行练习，辨认的精度遭到练习集巨细和练习时刻的影响，对硬件的要求也比较高。McClintock初次将遗传算法引进星图辨认，对依据遗传算法的星图辨认办法进行了开始研讨，Paladugu深入研讨了遗传算法在星图辨认中的运用，提出了改善的依据遗传算法的星图辨认办法。
选定一颗主星，对主星跟伴星间的星对角距和星与星之间的夹角进行编码，界说两组星图对应的星角距差错和夹角差错和为习惯度函数，将查找分为粗定位和细定位两个阶段，在粗定位阶段变异因子恰当大些，在细定位变异因子调小些。全伟等人运用了自习惯蚁群算法（AAC）来完成星图辨认。
比照剖析3种类型的星图辨认算法，其优缺陷总结如表 4所示。类型1指依据星座特征的星图辨认算法，类型2指依据字符方式的星图辨认算法，类型3指依据智能行为的辨认算法。现在在实践工程中，类型1是运用最多的算法，类型2和类型3的算法还没有得到广泛运用。
