1.一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采用深度相机实时连续对目标卫星进行图像拍摄，识别出目标卫星的高保真图像，并提取保存高保真图像中每个像素的深度信息及亮度信息；

S2，采用FAST特征点检测方法提取相邻两帧目标卫星高保真图像的特征点；

S3，对相邻两帧目标卫星高保真图像的特征点，构建相应的BRIEF特征点描述子；

S4，对相邻两帧目标卫星高保真图像提取的特征点，进行特征点匹配；

S5，通过匹配到的目标卫星高保真图像特征点，基于透视N点几何法进行目标卫星位姿估计，具体包括以下步骤：S501，根据深度相机拍摄的n帧目标卫星图像，建立目标卫星的坐标系恒等式数学模型；

S502,定义pn为匹配好的特征点,第n帧图像中目标卫星的特征点为pn，该特征点所在坐标系为{Pn}；

S503，定义深度相机在实际中的固定坐标系为{C1}，其拍摄第一帧图像时定义为第一视角，其相对于目标卫星的姿态为初始姿态；设置深度相机以第n视角拍摄第n帧图像，并设置在第n视角下，深度相机相对于目标卫星的姿态保持初始姿态；

S504，目标卫星坐标系{Pn}相对于深度相机坐标系{C1}的相对位姿关系表达式为：第n视角下深度相机坐标系{Cn}相对于深度相机固定坐标系{C1}的相对位姿关系表达式为：目标卫星坐标系{Pn}相对于深度相机坐标系{C1}的相对位姿关系表达式，即目标卫星的实时姿态表达式为：式中，n≧2，T为齐次变换矩阵；

目标卫星的实时姿态表达式的计算公式为：

式中，n为目标卫星所在的第n帧目标卫星图像，且n≧2；

通过最小化重投影误差，进行深度相机间的相对位姿估计求解，计算公式为：式中，

Ui为3*1的矩阵，前两维为投影在2D平面的像素坐标，最后一维为1；

Pi为三维空间中的特征点集；

K为相机内参；

si为深度值；

i为当前帧图像的第i个特征点；

T为固定的实际相机与当前帧下虚视角相机间的相对位姿；

T*为固定的实际相机与当前帧下虚视角相机间的最佳相对位姿。

2.根据权利要求1所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，采用深度相机设置为在1s内对目标卫星连续拍摄25张图像，相邻图像的拍摄间隔时间设置为0.039s。

3.根据权利要求1所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，识别高保真图像的方法为：对拍摄图像进行每一帧图像平均亮度计算，设置平均亮度在[50,200]区间内的图像为高保真图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，采用FAST特征点检测方法提取相邻两帧目标卫星高保真图像的特征点，包括以下步骤：采用FAST特征点检测方法，对目标卫星高保真图像的每个像素点进行邻域圆像素亮度检查，具体为检查邻域圆像素点中的第1、5、9、13像素点的亮度；

若目标像素点的邻域圆像素点中，第1、5、9、13四个像素点的亮度，有三个同时大于该目标像素点亮度或者同时小于该目标像素点亮度，则该目标像素点被设定为目标卫星高保真图像的一个特征点。

5.根据权利要求1所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，对相邻两帧目标卫星高保真图像的特征点，构建相应的BRIEF特征点描述子，具体包括以下步骤：在图像中定义一个关键点；在关键点周围选取一个固定大小的邻域，并在该邻域内随机选取N个点对；比较每个点对中两个点的像素值大小，并根据比较结果生成一个N维的二进制向量作为特征点描述子。

6.根据权利要求5所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，关键点是指对图像进行角点检测，即图像中局部像素灰度变化明显的区域。

7.根据权利要求5所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，固定大小的邻域是指像素点固定半径为8大小的区域，即像素为16*16大小的图像。

8.根据权利要求1所述的一种基于透视N点几何算法的卫星位姿实时估计方法，其特征在于，对相邻两帧目标卫星高保真图像提取的特征点，进行特征点匹配，具体方法为：对相邻两帧目标卫星高保真图像特征点描述子，进行两两计算汉明距离，具有最小汉明距离的两个特征点描述子所对应的特征点，即为匹配到特征点。