一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法

本发明公开了一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法，借助多维奇异谱分析的特征提取能力进行数据预处理，提出二维融合的特征量序列作为输入值，以目标卫星的机动状态量作为输出值，离线训练长短期记忆神经网络，建立机动检测二分类模型并部署在卫星上在线使用，从而实现对在GEO类型轨道上任意目标的机动检测。本发明无需其他先验信息及假设条件，仅使用天基测角系统输出的二维测角序列即可对天基非合作目标进行机动检测的判断，同时，本发明将MSSA预处理提取的周期性特征分量作为LSTM的输入，通过正交化分解消除高频噪声，使LSTM专注于机动相关时序模式学习，解决传统方法中噪声与机动信号频段重叠导致的误判问题。