一种基于多尺度时空融合注意力机制的目标威胁估计方法

本发明公开了一种基于多尺度时空融合注意力机制的目标威胁估计方法，属于多传感器信息融合和目标跟踪领域，旨在深入挖掘目标历史航迹数据中存在的时间与空间特征信息，实现对目标威胁度的端到端估计，并输出连续型目标威胁度，从而对临近空间高超声速目标威胁进行快速辨识。该方法解决了传统方法对人工调参的依赖，能够显著提升复杂战场环境下威胁估计的实时性与精细化程度。本发明后续可以考虑使用更新型的深度神经网络，如图神经网络(GNN)、深度Q网络(DQN)和Transformer等，来进一步提高威胁估计的准确性。