空间目标分类方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及空间态势感知技术领域，提供一种空间目标分类方法、装置和存储介质，包括：获取空间目标的待测光变曲线数据；建立空间目标分类模型；将所述待测光变曲线数据输入至所述空间目标分类模型，得到所述空间目标的分类结果。本发明专利技术利用光变曲线数据作为样本，建立空间目标分类模型，对周期性运动或非周期性运动的火箭、卫星和碎片等空间目标进行精确分类。

【技术实现步骤摘要】
空间目标分类方法、装置和存储介质
本专利技术涉及空间态势感知
，尤其涉及一种空间目标分类方法、装置和存储介质。
技术介绍
目前通常使用雷达对空间目标进行观测，获取目标的RCS(RadarCrosssection，散射截面)、运动特征等数据，但现有的空间目标识别方法的信息利用不足，使得目标分类准确率低。
技术实现思路
基于此，本专利技术实施例提供一种空间目标分类方法、装置和存储介质，以解决传统空间目标分类方法准确率低的问题。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种空间目标分类方法，包括：获取空间目标的待测光变曲线数据；建立空间目标分类模型；将所述待测光变曲线数据输入至所述空间目标分类模型，得到所述空间目标的分类结果。可选的，所述空间目标分类模型包括：输入层、至少两个卷积LSTM层、至少一个卷积层、第一全连接层和softmax层构成；其中，每个所述卷积层包括：预设个数的卷积核、对卷积后的数据进行处理的激励函数、dropout规范算法和最大池化。可选的，所述softma本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空间目标分类方法，其特征在于，包括：/n获取空间目标的待测光变曲线数据；/n建立空间目标分类模型；/n将所述待测光变曲线数据输入至所述空间目标分类模型，得到所述空间目标的分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种空间目标分类方法，其特征在于，包括：
获取空间目标的待测光变曲线数据；
建立空间目标分类模型；
将所述待测光变曲线数据输入至所述空间目标分类模型，得到所述空间目标的分类结果。


2.如权利要求1所述的空间目标分类方法，其特征在于，所述空间目标分类模型包括：
输入层、至少两个卷积LSTM层、至少一个卷积层、第一全连接层和softmax层构成；
其中，每个所述卷积层包括：预设个数的卷积核、对卷积后的数据进行处理的激励函数、dropout规范算法和最大池化。


3.如权利要求2所述的空间目标分类方法，其特征在于，所述softmax层包括：第二全连接层和softmax激活函数。


4.如权利要求2所述的空间目标分类方法，其特征在于，每个所述卷积LSTM层、所述卷积层和所述第一全连接层均进行L2规范化。


5.如权利要求2所述的空间目标分类方法，其特征在于，所述空间目标分类模型还包括：
根据所述softmax层的输出值和交叉熵损失函数得到所述空间目标分类模型的损失函数；
根据Adam优化器优化所述至少两个卷积LSTM层、所述至少一个卷积层和所述第一全连接层，调整所述空间目标分...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，杨萍，张延鑫，慈颖，党宏杰，王洪刚，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九二一部队，
类型：发明
国别省市：北京;11