| 基于SVM的导航星表构造 |
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| 引用本文： | 张锐,江刚武,姜挺.基于SVM的导航星表构造[J].测绘科学技术学报,2007,24(3):196-199. |
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| 作者姓名： | 张锐 江刚武 姜挺 |
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| 作者单位： | 信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052 |
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| 摘 要： | 导航恒星提取一般采用星等过滤方法MFM(Magnitude Filtering Method).但是MFM方法存在两个明显的缺陷:若星等阈值太高,导航星表冗余度高;反之,导航星表出现视场(FOV)空洞.支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表.利用SAO星表进行了实验,并对导航星表内恒星的分布情况作了统计.实验证明,SVM作为导航星提取算法具有很好的应用前景.
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| 关 键 词： | 导航星表 卫星姿态 机器学习 SVM |
| 文章编号： | 1673-6338（2007）03-0196-04 |
| 收稿时间： | 2006-12-11 |
| 修稿时间： | 2006-12-112007-03-29 |
Construction of Star Catlogue Based on SVM |
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| ZHANG Rui,JIANG Gang-wu,JIANG Ting.Construction of Star Catlogue Based on SVM[J].Journal of Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping,2007,24(3):196-199. |
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| Authors: | ZHANG Rui JIANG Gang-wu JIANG Ting |
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| Institution: | Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University, Zhengzhou 450052, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | navigation-star catalogue satellite attitude Machine-learning SVM |
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