目标卫星意图识别的决策树森林构建系统及其应用方法技术方案

本发明专利技术提供了目标卫星意图识别的决策树森林构建系统及其应用方法，属于空间目标意图库构建技术领域。系统包括：数据源层、数据反演层、数据预处理层、数据应用层，应用方法通过数据源层获取空间目标的历史预警数据，通过数据反演层、数据预处理层、数据应用层对历史预警信息进行处理，再通过数据应用层的有监督分类算法分别构建空间目标轨道行为库、空间目标意图库，通过空间目标轨道行为库、空间目标意图库实现空间目标实时预警信息的意图识别。本发明专利技术解决了现有空间目标意图识别方法中，人工识别时效性和正确率低的问题，具有目标意图准确识别的优点。识别的优点。识别的优点。

【技术实现步骤摘要】
目标卫星意图识别的决策树森林构建系统及其应用方法


[0001]本专利技术涉及空间目标意图库构建
，具体是涉及目标卫星意图识别的决策树森林构建系统及其应用方法。

技术介绍

[0002]空间技术，是探索、开发和利用太空以及地球以外天体的综合性工程技术，亦称航天技术。
[0003]随着人类航天活动的持续进行，空间非合作目标数目日益增多，其中占绝大多数的空间碎片数目已达数十万，加剧了空间环境的拥挤，大大提高在轨航天器与其他目标之间的碰撞风险。
[0004]同时随着空间技术的不断发展，空间非合作目标轨道机动能力日益增强，机动行为复杂多变。
[0005][0006]本专利技术提出的一种新型空间目标意图库构建和意图快速识别方法，能够根据目标轨道数据，提取识别关键特征并与已有意图库进行匹配，实现在轨实时完成目标意图的准确识别，解决了空间目标典型意图库缺失的问题和目前意图识别方法时效性与正确率低的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术解决的技术问题是：现有空间目标意图识别方法中，人工识别时效性和正确率低。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.目标卫星意图识别的决策树森林构建系统，其特征在于，包括：数据源层(1)，所述数据源层(1)通过Space
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track网站获取空间目标的历史预警数据，数据反演层(2)，所述数据反演层(2)用于通过SGP4模型对所述空间目标历史预警数据进行反演，得到解算后的历史预警信息，数据预处理层(3)，所述数据预处理层(3)用于通过对所述解算后的历史预警信息进行预处理，得到预处理后的历史预警信息，数据应用层(4)，所述数据应用层(4)包括随机森林算法、K
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means算法、层次聚类和模糊C
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均值聚类方法，所述K
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means算法、层次聚类和模糊C
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均值聚类方法用于对预处理后的历史预警信息进行聚类，判断空间目标是否发生过轨控或异常轨道行为，在空间目标发生过轨控或异常轨道行为的情况下，提取关键特征、与关键特征对应的空间目标完整的轨道行为序列、与空间目标完整的轨道行为序列对应的目标意图，作为构建数据，所述随机森林算法用于根据所述构建数据分别构建第一决策树森林和第二决策树森林，第一决策树森林和第二决策树森林的构建选择基尼系数作为决策树分裂准则，基尼系数的计算公式为：上式中，Gini(D)为基尼系数，D为样本数据集，K为样本数据集D中数据类型的个数，|C
k
|表示第k个类型数据出现的频次，将构建数据中键特征、与关键特征对应的空间目标完整的轨道行为序列进行Bootstrap抽样获得多个训练集，每个训练集分别训练得到一棵决策树，当所有训练集均训练完成后，将训练获得的决策树组合即可得到随机森林分类器，即第一决策树森林构建完成，所述第二决策树森林的构建方法与第一决策树森林的构建方法相同，区别之处在于：与关键特征对应的空间目标完整的轨道行为序列、与空间目标完整的轨道行为序列对应的目标意图进行Bootstrap抽样获得多个训练集。2.如权利要求1所述的目标卫星意图识别的决策树森林构建系统，其特征在于，所述历史预警信息包括：空间目标轨道类型、轨道参数、轨道机动类型、轨道机动参数、轨道行为序列、目标意图，所述目标意图包括：抵近侦查、动能拦截、交会捕获、悬停干扰，所述关键特征包括：目标轨道参数、轨道类型、轨控参数和轨控类型。3.如权利要求1所述的目标卫星意图识别的决策树森林构建系统，其特征在于，所述预处理包括：数据清洗和数据变换，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐明，汪一凡，白雪，丁纪昕，孙秀聪，秦嘉豪，左小玉，钟睿，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：