从给定文件的标题、描述、标签和部分内容中，我们可以提炼出以下IT知识点：
分布式星敏感器：
分布式星敏感器是一种分布式系统，即多个节点（这里指的是星敏感器）构成的系统。星敏感器是一种航天器上使用的一种天体跟踪设备，通常用于精确测量和确定航天器在空间中的方向和姿态。在分布式星敏感器的背景下，意味着多个星敏感器网络协同工作，以提高对空间目标观测的覆盖率和精确度。
空间目标航迹段关联算法：
此算法用于解决在连续观测中可能出现的空间目标被间歇观测到的问题。由于空间环境的复杂性和空间目标的运动特性，空间目标的观测信息可能会在不同时间点上被星敏感器断续地捕捉。因此，需要一种算法来正确地关联和识别这些观测信息，确保空间目标的准确追踪和定位。这种算法特别适用于在噪声存在的情况下，对观测数据进行有效的航迹外推和预测。
双门限模糊关联与调整：
双门限模糊关联是基于模糊逻辑的概念，用于处理不确定性数据关联的问题。在目标追踪中，通过设置两个门限值来界定数据关联的可信度。该算法进一步加入了轨道平面法向量约束，提高候选关联对象的选择精确度，简化了关联运算成本，提高了计算效率。同时，通过仿真分析确定了模糊隶属度函数中的调整系数参考值，使长间隔下不同目标的关联相似度更明显，这有助于区分不同目标的航迹。
仿真分析与误差控制：
文档提到了通过仿真分析不同噪声级别下，航迹外推误差随时间的发散情况。这说明了仿真分析在算法验证和优化过程中的重要性。仿真可以在控制环境下模拟各种噪声和条件，以测试和评估算法的性能，包括其在噪声条件下的准确性和鲁棒性。此外，仿真结果还表明了在一定噪声下，所提出的算法关联准确率高于最邻近关联和传统模糊关联方法，且明确了初定轨误差的标准差，这有助于评估和控制系统性能。
关键词分析：
文档中提及的关键词，如目标关联、星敏感器、模糊关联和中断航迹等，为我们提供了该领域研究的核心概念。目标关联涉及将不同观测数据点匹配到正确的目标上；星敏感器作为观测设备，是整个观测系统的组成部分；模糊关联指的是一种处理不确定性的关联方法；而中断航迹则与目标的间歇性观测相呼应，说明空间目标追踪中可能遇到的非连续性问题。
中图分类号和文献标志码：
中图分类号和文献标志码是文献检索时用于分类和标记的标准，便于读者和研究人员按照一定的分类法快速找到相关领域的文献资料。
该文档主要介绍了分布式星敏感器下空间目标的航迹段关联算法，这是一种提高空间目标追踪精度的关键技术，采用了模糊关联方法，并通过仿真验证了算法的有效性和准确性。这对于空间目标追踪、航天器导航和空间态势感知等领域具有重要意义。
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