服务飞行器对目标飞行器进行交会、抓捕时,需要利用窄视场相机为服务飞行器远程点目标识别、导航跟踪、姿态测量等提供信息。窄视场相机可作为目标飞行器远距离识别探测设备,也可作为星敏感器为服务飞行器提供惯性姿态测量信息。本文利用Scilab/Xcos仿真平台,模拟窄视场相机拍摄的星点图像,对星图识别算法进行仿真研究,进而为服务飞行器提供姿态信息。本文主要研究内容如下:(1)对窄视场相机拍摄的星图模拟。基于依巴谷星表,模拟窄视场相机拍摄的星图,研究分析星等到灰度转换的数学模型、星点灰度扩散模型、以及分析星图噪声来源。(2)图像预处理。对仿真星图进行预处理,分析了基于连通域模型的图像分割方法,对四种细分定位算法进行建模仿真,对比四种细分定位算法的精度,并与MATLAB实验结果进行对比。(3)对星图识别算法进行建模与仿真。构建导航星表和导航特征数据库,研究了星图识别算法,针对三角形算法识别效率低的问题,提出一种改进的三角形算法。通过对算法进行仿真建模,对两种算法进行了对比。基于Scilab对星图识别算法封装成基础功能模块并集成到Xcos工具箱,将仿真建模结果同MATLAB实验结果对比分析。本文初步实现了Scilab/Xcos平台下的星图识别仿真系统设计。对星图识别中的星点细分定位精度、星图识别准确率与MATLAB软件相同参数条件下的实验结果进行了对比分析,证明星图识别仿真模型计算精度符合标准,可对服务飞行器提供可靠的惯性姿态测量信息。提出一种改进的三角形识别算法,有效提高了算法识别效率。