【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空间目标意图仿真分析领域，尤其涉及一种面向空间非合作目标的意图分析方法与系统。
技术介绍
1、随着航天技术的进步，人们对太空的研究、开发和应用水平不断提升，世界各国发展了以交会对接、在轨维修服务、航天器变轨、空间碎片规避等空间操控技术。目前操控手段不断丰富、操控任务快速增长，导致空间操控环境变得日益复杂，为了正确识别空间任务态势，传统依靠专家经验的方式很难从复杂空间环境中实时、准确地识别出非合作目标的意图。因此，迫切需要引入智能化推理方法来突破传统方式的弊端，帮助识别非合作目标意图并及时做出响应。
2、国内外学者对非合作目标对象识别、机动识别进行了一定的研究。传统的目标意图识别主要采用模板匹配、贝叶斯网络、专家系统等方法，其中模板匹配和专家系统需要模板库和专家知识，难以保证其通用性和客观性，而贝叶斯网络的先验概率和条件转移概率难以确定。随着人工智能的发展，深度学习在意图识别领域得到了广泛的研究，通过模型训练可以实现自动识别非合作目标的意图，但是神经网络和深度学习也存在数据不足导致识别精度低的问题。目前国内外对于...
【技术保护点】
1.一种面向空间非合作目标的意图分析方法，包括：
2.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述数据清洗包括：
3.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述将非数值数据转为数值数据，用于将意图类别转为One-hot向量，以避免信息丢失。
4.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述机动识别包括：
5.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述意图识别模型的输入数据包括目标卫星和非合作目标的轨迹数据，输出为O...
【技术特征摘要】
1.一种面向空间非合作目标的意图分析方法，包括：
2.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述数据清洗包括：
3.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述将非数值数据转为数值数据，用于将意图类别转为one-hot向量，以避免信息丢失。
4.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述机动识别包括：
5.根据权利要求1所述的面向空间非合作目标的意图分析方法，其特征在于，所述意图识别模型的输入数据包括目标卫星和非合作目标的轨迹数据，输出为one-hot向量，当输出[1,0,0]表示轨道保持，当输出[0,1,0]表示探测，当输出[0,0,1]表示碎片缓释。
6.根据权利要求1所述的面向空间...
【专利技术属性】
技术研发人员：余静，谢文明，彭晓东，覃润楠，任敬义，董静如，沈旭晨，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：
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