基于FPGA的局部天区星图识别技术主要涉及FPGA硬件技术、星图识别算法、SOFM神经网络算法等多个领域的知识。在航空和航天领域，星图识别技术是实现天文导航的关键技术之一，其性能直接影响到星敏感器的三轴姿态计算精度和实时性。星图识别技术主要包括三角形算法、栅格算法、匹配组算法和神经网络算法等。
三角形算法是星图识别中最常用的算法之一，它通过选取三颗导航星构建一个导航三角形，然后将该三角形与星图中的星三角进行匹配识别。栅格算法是通过定义一个二维的网格，在网格中搜索与观测星匹配的星点。匹配组算法则是通过预先定义的星组与观测星点进行匹配。神经网络算法则是利用神经网络的自学习和并行处理特性，通过训练得到的网络模型对星图进行识别。
文章中提出的基于FPGA平台的SOFM神经网络星图识别方法，主要是为了解决传统星图识别算法中实时性和抗噪声能力不足的问题。SOFM（Self-Organizing Feature Map，自组织特征映射）神经网络是一种无监督学习的神经网络模型，它能够将高维输入数据映射到低维空间，并保持数据的拓扑结构。在星图识别领域，SOFM网络被用来对星图中的导航星进行聚类，从而将星图分割成不同的区域，以提高星图识别的准确性和抗噪能力。
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可以被用户编程的集成电路。它具有极高的灵活性和并行处理能力，非常适合用于处理复杂的算法和数据密集型任务。将SOFM神经网络部署到FPGA平台上，可以利用FPGA的并行处理能力来加速SOFM算法的运算，从而显著提高星图识别的速度。同时，FPGA的高实时性能也有助于提升星图识别的实时性。
在星图识别技术中，导航星库的构建是至关重要的一步。通常，导航星的选取依赖于星敏感器所覆盖的局部天区。选取的导航星需要具有较高的亮度和较好的分布，以便于在星图中能够稳定地被识别出来。在实际应用中，导航星库会预先存储在星敏感器系统中，当星敏感器工作时，通过与实际观测到的星图进行匹配，就可以得到星敏感器的三轴姿态。
总结来说，基于FPGA的局部天区星图识别技术是一种结合了SOFM神经网络算法和FPGA硬件平台的先进星图识别方法。它利用了SOFM算法在星图聚类方面的优势，同时借助FPGA的高速并行处理能力，大幅度提高了星图识别的实时性和抗噪声能力，对于提高航空和航天领域的星导航精度和可靠性具有重要意义。
