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基于Transformer光变分类器的小天体短期目标自主识别技术
1
作者
雷开宇
桑海瑞
+3 位作者
史弦
李林
赵春晖
武延鹏
《光子学报》
北大核心
2025年第5期157-170,共14页
目标自主识别中目前应用最为广泛的运动法、光变分析法均无法在短时间(20 min)内将目标从密集星场中识别出来,限制了自主导航算法的能力。针对该问题,对光变分析法进行了改进,构建了基于Transformer的光变分类器,使其能够在短时间内利...
目标自主识别中目前应用最为广泛的运动法、光变分析法均无法在短时间(20 min)内将目标从密集星场中识别出来,限制了自主导航算法的能力。针对该问题,对光变分析法进行了改进,构建了基于Transformer的光变分类器,使其能够在短时间内利用光变曲线区分出恒星与探测目标,完成识别。利用仿真工具对恒星、小天体的光变曲线进行了仿真,并将仿真数据与DAMIT等实际观测数据相结合,构建数据集,用于分类器的训练与测试。实验测试结果表明,该算法能够显著提升短时间内星点类型判别与目标识别的准确性。在仿真测试数据集上,该算法分类的平均准确率达到了95%以上。利用OSIRIS-REx在轨观测数据,将该算法与运动法、传统光变分析法进行对比分析,实验结果表明,相比运动法,所提算法能够在短时间内识别出目标,且识别准确率远高于传统光变分析法,具有明显优势。
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关键词
光学
导航
飞行
器
小天体自主识别
深
度学习
深空导航敏感器
小天体光变曲线
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职称材料
题名
基于Transformer光变分类器的小天体短期目标自主识别技术
1
作者
雷开宇
桑海瑞
史弦
李林
赵春晖
武延鹏
机构
中国空间技术研究院北京控制工程研究所光电技术事业部
中国科学院上海天文台
出处
《光子学报》
北大核心
2025年第5期157-170,共14页
基金
国家自然科学基金(No.52275083)。
文摘
目标自主识别中目前应用最为广泛的运动法、光变分析法均无法在短时间(20 min)内将目标从密集星场中识别出来,限制了自主导航算法的能力。针对该问题,对光变分析法进行了改进,构建了基于Transformer的光变分类器,使其能够在短时间内利用光变曲线区分出恒星与探测目标,完成识别。利用仿真工具对恒星、小天体的光变曲线进行了仿真,并将仿真数据与DAMIT等实际观测数据相结合,构建数据集,用于分类器的训练与测试。实验测试结果表明,该算法能够显著提升短时间内星点类型判别与目标识别的准确性。在仿真测试数据集上,该算法分类的平均准确率达到了95%以上。利用OSIRIS-REx在轨观测数据,将该算法与运动法、传统光变分析法进行对比分析,实验结果表明,相比运动法,所提算法能够在短时间内识别出目标,且识别准确率远高于传统光变分析法,具有明显优势。
关键词
光学
导航
飞行
器
小天体自主识别
深
度学习
深空导航敏感器
小天体光变曲线
Keywords
Optical navigation
Spacecraft
Asteroid autonomous recognition
Deep learning
Deep space optical navigation sensor
Asteroid light-curve
分类号
V11 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer光变分类器的小天体短期目标自主识别技术
雷开宇
桑海瑞
史弦
李林
赵春晖
武延鹏
《光子学报》
北大核心
2025
0
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