随着航天技术的不断发展,越来越多的卫星被送入太空。为了减轻地面站的负担,并且保证极端条件下地面站无法对卫星进行支持时,卫星仍能够保持长时间在轨稳定运行,有必要研究高精度的卫星自主定轨技术。本论文提出了一种基于遥感图像的无固定标志点的自主轨道确定方法,可以充分利用遥感图像信息实现卫星的长期自主定轨,主要的研究内容如下:首先,针对遥感图像尺寸较大,不适合直接进行图像匹配的问题,将卷积神经网络应用于遥感图像的目标检测中,进而只对检测出的目标区域进行图像匹配,通过缩小图像尺寸实现图像匹配的加速。同时对SURF算法进行改进,保证特征点的匹配精度。其次,根据相机成像模型推导得到观测方程,结合轨道动力学模型,对无固定标志点自主定轨和地标导航两种方式在不同成像约束条件下的自主定轨精度进行分析,结果显示在考虑成像约束条件下,尽管无固定标志点自主定轨方式的观测资料存在一定误差,但是更多的观测资料数量使得其相较于地标导航下的自主定轨精度更高,无固定标志点自主定轨的位置精度达到37.7866m,速度精度达到0.0529m/s。此外,还对相机焦距误差、姿态误差和像素匹配误差对自主定轨精度影响进行了分析,结果表明卫星的姿态误差对自主定轨精度的影响十分明显。最后,提出了一种结合地面图像、星间测距和星间测角数据的自主定轨方法,以GPS星座为例,采用集中式处理模式对180天内的自主定轨进行计算与处理,结果表明图像信息能有效改善自主定轨精度,实现导航星座长期定轨,具有较高的工程实践意义。