一种基于约束容许域与卷积神经网络的地月空间航迹智能关联方法

本发明提出了一种地月空间航迹关联方法，利用地月空间三体动力学特征优化关联效率，属于空间态势感知与航天测控技术领域。具体步骤为：利用三体特征构建约束容许域，构建卷积神经网络模型识别轨道属于的轨道族，利用该模型识别容许域内轨道生成新的容许域；利用该容许域的存在性获取轨道族猜测矩阵Z与分类矩阵classfy，classfy中储存已被分类至唯一轨道族的航迹；利用classfy中已分类的航迹进行关联，成功后更新Z；结合Z对剩余可能来自相同轨道族的航迹进行关联，通过一致性检验对Z进行更新。相比传统方法，本发明能够在地月背景下显著减少关联次数，提升关联准确度，生成高鲁棒性的航迹轨道族分类结果，适用于地月空间态势感知及多目标航迹管理等领域。