基于航天器飞行数据的小行星结构估计模型及其预测方法

本发明公开了一种基于航天器飞行数据的小行星结构估计模型及其预测方法，其中利用航天器位置、速度序列，并结合可逆神经网络INNs能够直接预测小行星内部结构，以此构建得到小行星结构估计模型，即DINNs模型；DINNs模型内嵌在深空探测航天器的器上数据处理中心，应用DINNs模型在轨实时进行小行星结构智能预测时，能支持短时间内完成航天器在轨对小行星结构预测。本方法实时预测小行星结构可以帮助探测器自主选择高价值的采样点，服务于探测器的实时决策和自主控制。本发明的特点为强大的端到端拟合能力、较为完善的框架及硬件基础。本方法首次提出使用DINNs实现对于小行星内部结构参数端到端的估计，提出预测小行星内部结构表征提取方法。