在无人机领域，天文导航作为一种无需外部信号源的自主导航技术，正逐渐成为提升无人机性能的关键，在复杂天气条件和城市峡谷等高干扰环境中，如何确保天文传感器的稳定性和准确性，是当前面临的一大挑战。
我们需要关注的是天文传感器的校准过程，在无人机起飞前，通过精确的地面校准和动态调整算法，可以减少大气扰动、光线变化等因素对传感器读数的影响，采用多传感器融合技术，如将天文导航与GPS、惯性导航系统相结合，可以形成互补优势，提高导航系统的鲁棒性。
针对复杂环境中的遮挡问题，我们可以开发具有更高仰角观测能力的天文传感器，并利用机器学习算法预测并规避遮挡区域，确保持续的导航更新，优化数据处理算法，提高对异常数据的识别和剔除能力，也是提升导航精度的有效途径。
通过综合运用校准、多传感器融合、高仰角观测、机器学习预测以及优化数据处理等策略，我们可以显著提升无人机在复杂环境下的天文导航性能，为无人机的自主飞行提供更加可靠和精准的导航支持。
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