Para a localização precisa do centróide em mapas estelares dinâmicos sob irradiação por protões, foi proposto um algoritmo de localização do centróide de pontos estelares baseado em aprendizagem profunda. Um modelo de pontos-chave para o centróide da cauda estelar foi estabelecido, e com base neste modelo foi construída uma rede de detecção de pontos-chave do centróide das estrelas. De acordo com o comportamento de degradação energética dos mapas estelares dinâmicos e o impacto da irradiação por protões, combinado com a acumulação de protões e experimentos transitórios, foi criado um conjunto de dados de mapas estelares. Este conjunto de dados e mapas estelares dinâmicos irradiados reais foram usados para treinar e validar a rede de deteção de pontos-chave, e a precisão de localização da rede foi comparada com métodos tradicionais baseados em restauração. Em mapas estelares simulados sem irradiação, quando a velocidade angular combinada varia de 0 (°)/s a 7 (°)/s, a precisão da localização do centróide variou de 0,03 a 0,2 pixels, aproximadamente uma ordem de magnitude superior aos métodos baseados em restauração; em mapas estelares dinâmicos irradiados reais com velocidades angulares combinadas de 2,5 (°)/s a 10 (°)/s, a precisão do centróide variou de 0,4 a 1,8 pixels. Para cenários que os métodos tradicionais não conseguem tratar, como a distinção entre manchas estelares e manchas luminosas transitórias e a sobreposição de manchas estelares, este método também pode lidar bem. Este método possui forte capacidade contra ruído de radiação e altos níveis de interferência dinâmica, proporcionando novas ideias e soluções para a aplicação de sensores estelares em condições complexas.

sensor estelar;dinâmico;localização do centróide;protão;subpixel;rede neural