一种基于LSTM神经网络的空间目标机动检测方法

    公开(公告)号:CN117269920A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311202775.2

    申请日:2023-09-18

    Abstract: 本发明公开的一种基于LSTM网络的空间目标机动检测方法,属于航天检测技术领域。本发明实现方法为:通建立的空间编目环境,采用解析方式进行空间目标的轨道推演,采用地面站观测并收集数据空间目标轨道数据,在筛选可观测轨道弧段后使用容积卡尔曼滤波CKF对观测数据滤波;空间目标机动检测数据集包含摄动影响、观测误差、随机机动时刻、随机观测步长、随机机动幅值以及方向;将空间目标机动检测数据集归一化后作为LSTM空间目标机动检测模型的输入并进行深度学习;得到LSTM空间目标机动检测模型,通过该模型基于地面雷达站遥测数据实现对空间目标的机动检测。本发明具有检测实时性与准确率高、鲁棒性强、适用范围广的优点。

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