摘要
本发明公开一种基于高斯混合‑隐马尔可夫网络的空间目标意图识别方法,包括:构建空间非合作目标以及我方航天器的轨道动力学模型;确定空间非合作目标的意图空间,构建意图轨迹数据集;建立高斯混合‑隐马尔可夫网络,基于意图轨迹数据集进行网络参数学习;利用建立的高斯混合‑隐马尔可夫网络对空间非合作目标进行意图识别。本发明可有效解决空间非合作目标远程意图识别问题,在短时间内识别远距离的空间非合作目标的意图,维护我方航天器在轨运行的安全。本发明提出的方法,有效地解决了远距离的空间非合作目标意图识别问题。所提方法识别准确率高,鲁棒性强,具有一定的泛化能力。
技术关键词
意图识别方法
航天器
网络
脉冲
序列二次规划算法
概率分布函数
变量
方位角
轨迹
数据
轨道
速度
粒子群算法
太阳光
参数
坐标系
生成燃料
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样本
数据
多尺度特征融合
深度学习模型
驱动方法
制图方法
DBSCAN聚类算法
ICP算法
Dijkstra算法
多头注意力机制
网络设计方法
样本
多尺度特征融合
注意力机制
学习分类器
三维网格模型
加工件表面
缺陷分类器
机器学习分类器
统计特征
交通速度预测方法
交通流模型
交通流特征参数
空间特征提取
交通监测系统