一种基于图神经网络的空间目标间合相筛选方法

本发明涉及航空人工智能技术领域，提供一种基于图神经网络的空间目标间合相筛选方法，包括：通过轨道数据库获取空间目标的完整编目，并提取轨道传播相关数据；基于完整编目中涵盖的所有空间目标，建立滤波器框架以筛选所有目标组合，构建合相事件集；将合相筛选映射为图神经网络中的链接预测问题；采用滑动时间窗口方法，将窗口内合相事件构建为图结构，构建图数据集；基于图数据集对图神经网络模型进行训练；通过引入阈值化操作，将图神经网络模型输出的边概率矩阵转换为邻接矩阵，以表示节点之间的连接情况，从而判定是否存在潜在的合相事件。本发明能够增强模型对空间特征的捕捉能力，有效提高了合相筛选的效率和准确性。