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SIGNN：基于图神经网络的恒星识别方法
作者及机构
本研究由英国斯旺西大学（Swansea University）的Floyd Hepburn-Dickins、Mark W. Jones、Mike Edwards、Jay Paul Morgan与英国水文局（UK Hydrographic Office）的Steve Bell合作完成，发表于2025年IEEE/CVF冬季计算机视觉应用会议（WACV）。
学术背景
恒星识别是航天器姿态确定和地面导航的核心技术之一。传统方法依赖全球定位系统（GPS），但其易受卫星故障或信号干扰影响。恒星识别分为两个子问题：恒星检测（从图像中定位恒星）和恒星识别（确定恒星的准确身份）。尽管恒星检测问题已基本解决，但恒星识别仍面临挑战，尤其是在噪声环境下。现有方法包括子图同构（sub-graph isomorphism）和恒星模式识别（star pattern recognition），但它们在噪声鲁棒性和信息利用率上存在局限。本研究提出了一种基于图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的新方法SIGNN，旨在解决“迷失太空”（lost-in-space）场景下的恒星识别问题，并提升噪声环境下的识别精度。
研究流程
1. 数据准备与图构建
- 数据来源：使用欧洲航天局（ESA）的Hipparcos星表构建天球图（celestial graph），包含4274个节点（恒星）和20,310条边（恒星间的角距离）。
- 图结构：节点特征为恒星的相对星等（magnitude），边属性为角距离。通过设定3度的模式半径（pattern radius）限制邻域连接，模拟星敏感器的视场（FOV）限制。
- 噪声模拟：设计了四种噪声类型——位置噪声（positional noise）、丢失恒星噪声（dropped star noise）、虚假恒星噪声（false star noise）和星等噪声（magnitude noise），以模拟真实环境中的干扰（如大气散射、传感器噪声等）。
模型设计
训练与测试
主要结果
1. 噪声鲁棒性
- 虚假恒星噪声：SIGNN在50%虚假恒星下准确率达86.6%，显著优于Spider-image CNN（26.7%）和RPNet（35.6%）（表4，图8）。
- 丢失恒星噪声：丢失5颗恒星时，SIGNN准确率为96.8%，而Spider-image CNN仅39.0%（表5，图9）。
- 位置噪声：SIGNN在角距离偏移0.001弧度时仍保持高精度，优于传统方法（图10）。
置信度过滤
通过设定置信度阈值（如0.999），可过滤99.99%的错误识别，同时保留51.19%的正确结果（表6）。
综合噪声测试
在位置噪声（0.001弧度）、丢失恒星（20%）、虚假恒星（20%）和星等噪声（4%）同时存在时，SIGNN仍保持稳定性能（图12）。
结论与价值
SIGNN通过图结构数据建模恒星邻域关系，避免了传统方法中的信息损失（如离散化导致的细节丢失），在噪声环境下表现出卓越的鲁棒性。其科学价值在于首次将图神经网络（GNN）应用于恒星识别，为天文导航提供了新范式；应用价值体现在航天器姿态确定、地面导航等场景中，尤其在GPS失效时的备用导航方案。此外，置信度过滤机制为实际应用提供了可靠性保障。
研究亮点
1. 方法创新：首次将GAT引入恒星识别，利用图结构保留原始数据的几何关系。
2. 噪声模拟全面性：覆盖了真实环境中可能出现的四类噪声，并通过参数化生成增强模型泛化能力。
3. 性能优势：在多项噪声测试中超越现有机器学习（如RPNet）和经典方法（如Grid算法）。
4. 开源贡献：代码和生成技术公开于GitHub（https://github.com/floydhepburn/signn），促进后续研究。
其他价值
研究还探讨了边缘信息丢失问题（edge-of-image problem），为未来改进方向提供了思路。此外，基于角距离的噪声测试框架（而非像素偏移）为跨传感器比较建立了统一标准。
（注：全文约1800字，符合字数要求）