基于強化學習的自動對星方法，包括：采集數(shù)據(jù)，構造預定組坐標系?信號強度數(shù)據(jù)，并基于所述坐標系?信號強度數(shù)據(jù)構建訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；構建深度神經網絡模塊，配置獎勵函數(shù)、可觀測狀態(tài)量和動作空間，以所述訓練數(shù)據(jù)集作為輸入數(shù)據(jù)，對深度神經網絡模塊進行訓練預定的次數(shù)；采用測試數(shù)據(jù)集對訓練好的深度神經網絡模塊進行測試，得到最終優(yōu)化的深度神經網絡模塊。本方案通過自動化對星，可以大大提高對星的效率，提高工作質量。