从本质上讲,星跟踪器是一个带微处理器的电子照相机,它利用星光方向矢量来确定航天器姿态。本文以APS (Active Pixel Sensor)星跟踪器为研究背景,对基于星跟踪器的航天器姿态确定方法进行研究。论文由APS 性能分析和姿态确定算法两部分构成,其中以姿态确定算法为主。主要关注以下几个关键问题:如何选取导航星;如何设计快速、鲁棒的星图识别算法;如何在无姿态测量信息条件下预测航天器姿态。如何在无陀螺条件下获取航天器姿态和姿态角速率。主要研究工作为: 研究了APS 星跟踪器探测灵敏度,提出了一种计算APS 星跟踪器探测极限星等的简单方法。研究了APS 亚像素质心定位,根据星点模型和质心误差计算模型量化分析了窗大小、星点模型方差和APS 噪声源对亚像素质心定位的影响。对导航星选取算法进行了详细研究。分析了天文星表和天球中恒星的分布。指出了常规星等滤波算法的不足。提出了一种基于Boltzmann 熵的导航星选取算法,用该算法选出的导航星可以同时满足全天星图识别算法和姿态确定算法的需求。研究了角距、星等、星群几何结构等星模式识别SPR(Star Pattern Recognition)特征。为了提高SPR 概率,提出了将角距特征同星群几何特征相结合的SPR 算法。为了实现非等概率条件下快速查找星表,研究了角距分布概率,提出了一种基于导航星角距概率分布的快速查找算法。发展了一种不依赖恒星亮度特征的三角形识别算法,分析了匹配门限、星点质心偏差对该算法识别性能的影响。用实测星图和仿真星图验证了算法的有效性和可行性。证明了星模式矢量矩阵对应的Boltzmann熵在坐标旋转条件下是稳定不变的。为了提高星图识别算法的鲁棒性,提出了一种基于Boltzmann 熵的星图识别算法。该算法以星模式矢量矩阵的奇异值作为星模式识别特征,以最小Boltzmann 熵作为选取星群的准则。在无陀螺条件下,将基于最小模型误差MME(Minimum Model Error)准则的非线性滤波算法应用到星跟踪器姿态确定问题中,根据姿态运动学方程和动力学方程