一种基于物理信息网络的空间目标轨迹平行映射方法

本发明提供一种基于物理信息网络的空间目标轨迹平行映射方法，属于深度学习中的时序数据处理领域。针对空间目标运动物理系统分析建模以及累积误差修正过程中存在大量重复性工作、耗时费力的问题，本发明通过参数化的神经网络拟合空间目标在平行数字空间内的运动学方程，并引入已知的物理方程信息，约束网络在假设空间中寻找最优假设的过程，将平行空间建模映射过程转换为目标域内参数反演问题的求解，从而实现平行数字空间的快速构建。同时，随着输入样本数据的增多，本方法设计的跨周期时空注意力模块捕获空间目标运动特征的能力会越来越强，在不断迭代过程中，实现对误差的动态修正。