一种基于神经网络的空间成像干扰的方法

本发明公开了一种基于神经网络的空间成像干扰的方法，涉及空间成像技术领域。该基于神经网络的空间成像干扰的方法，具体包括以下步骤：S1.环境感知与特征提取；S2.多模态特征融合与自适应干扰策略生成；S3.动态干扰生成；S4.环境依存与反干扰对抗；S5.可解释性与可逆性设计；S6.分布式干扰。本发明通过强化学习模型、注意力机制和可逆卷积网络，根据环境特征和图像内容自动生成最优干扰策略，显著提升自适应性和动态性，确保在特定条件下恢复原始图像，并通过多模态融合和频域处理使干扰效果自然且难以检测，环境特征与干扰生成紧密结合，确保在不同环境下稳定有效，处理多模态图像数据提升综合处理能力，分布式计算框架提高计算效率，适合大规模应用。