For the calculation of the attitude of a spacecraft, a device that is called star tracker is used. Star tracker compares the observed stars with the stars that are obtained from the catalog to generate attitude information. The comparison is performed over the calculated star features. Generally, isomorphic features are used for star identification algorithms. The feature values extracted from the observed stars should be properly matched with the feature values of the catalog stars to achieve a success. However, noise can occur due to temperature and radiation on star images taken in the space environment. Noise causes deviations on the information of the observed stars and leads to generate different feature values as not expected. The proposed algorithm provides an effective solution to the errors that occur on the feature values. Accordingly, it is aimed to use more data for a scene to avoid the matching problem. Increasing the amount of data reduces the similarity between different scenes and reduces the risk of matching errors. Within this scope, the methods called as Floating Mask and Appropriate Star Combination have been developed for the proposed algorithm. In addition, a search strategy that is called Gradual Search has been used to increase the speed of the developed algorithm. With the help of these methods, the proposed algorithm achieves a splendid success for star identification process.

Uzay araçlarının yönelim hesaplama işleri için yıldız izler ismi verilen cihazlar kullanılmaktadır. Bu cihazlar, yönelim bilgisi üretmek için gözlenen yıldız bilgilerini, yıldız katalogundan elde edilen bilgiler ile karşılaştırmaktadır. Karşılaştırma işlemi, hesaplanan öznitelikler üzerinden gerçekleştirilmektedir. Genel olarak, yıldız tanıma algoritmaları için eşbiçimsel özniteliklerden faydalanılmaktadır. Başarılı bir eşleşme için gözlenen yıldızlardan çıkarılan öznitelik değerlerinin, yıldız katalogundan üretilen öznitelik değerleri ile uyumlu olması gerekmektedir. Ancak uzay ortamında alınan yıldız görüntüleri üzerinde, sıcaklık ve radyasyon sebebiyle gürültüler oluşabilmektedir. Gürültü, yıldızlara ait bilgiler üzerinde sapmalara sebep olmakta ve özniteliklerin beklenenden farklı değerler üretmesine yol açmaktadır. Önerilen algoritma, öznitelik değerleri üzerinde oluşan hatalar sebebiyle yaşanan eşleşme hatalarına karşı etkin bir çözüm sunmaktadır. Buna göre bir sahne için daha fazla öznitelik verisi kullanılması hedeflenmektedir. Veri miktarının artması, sahneler arası benzerlik oranını düşürmekte ve hata riskini azaltmaktadır. Bu kapsamda, önerilen algoritma için Yüzen Maske ve Uygun Yıldız Kombinasyonu ismi verilen yöntemler geliştirilmiştir. Ayrıca geliştirilen algoritmanın hızını artırmak için Kademeli Arama ismi verilen bir arama stratejisinden faydalanılmıştır. Önerilen algoritmanın, geliştirilen bu yöntemler yardımıyla önemli bir başarım sağladığı doğrulanmıştır.