28、航天器姿态确定与基于案例的专家系统

航天器姿态确定与基于案例的专家系统

航天器姿态确定

在航天器姿态确定方面，我们的目标是通过星相机拍摄的图像来确定航天器的姿态，这里仅考虑单轴旋转。

解决方案

构建一个名为 AttitudeDetermination 的函数，利用卷积神经网络进行回归分析，以此来确定航天器的姿态。

卷积神经网络原理

卷积神经网络非常适合分析图像数据，网络末端的回归层用于预测与图像相关的数值。以下是卷积神经网络的各层介绍：
1. batchNormalizationLayer ：对每个输入通道在小批量数据上进行归一化处理，自动将输入通道划分为小批量，减少对初始化的敏感性。
2. convolution2dLayer ：对输入应用滑动卷积滤波器，以突出图像中的预期特征。常见的滤波器类型有：
- 模糊滤波器： ones(3,3)/9
- 锐化滤波器： [0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0]
- 水平边缘检测 Sobel 滤波器： [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]
- 垂直边缘检测 Sobel 滤波器： [-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1]
- 在卷积神经网络中，权重在训练过程中计算，无需指定掩码。第一个参数是滤波器大小，若为标量则滤波器为正方形；第二个参数是滤波器数量，每次使用该层时可增加滤波器数量。
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