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申请/专利权人：中国人民解放军63768部队

摘要：本发明提供一种航天器轨道异常智能检测方法，具有准实时、高置信度能力，可有效用于研判航天器轨道行为。包括:基于目标轨道根数数据库提取航天器行为时序特征并生成高维表征矩阵；设计融合多维特征分类检测的卷积神经网络结构；自动学习轨道异常行为特征，检测航天器轨道是否异常。本方法的识别率、准确率及实时性指标满足工程应用要求，能够为航天器的长期安全稳定运行提供有效支持。

主权项：1.一种航天器行为异常的智能检测方法，其特征在于，该航天器行为异常的智能检测方法包括如下步骤：步骤1，建立面内机动和面外机动的统一检测模型；步骤2，选取航天器轨道异常监测的轨道特征参数；步骤3，预报tk时刻的轨道r,vk和轨道特征参数σk；步骤4，获取轨道特征参数的偏差序列；步骤5，利用连续9次偏差序列形成偏差矩阵；步骤6，设计航天器轨道行为异常智能检测网络；步骤7，对航天器两种轨道行为分类检测；所述步骤2包括以下子步骤：3a读取历元时刻为tk-1时的两行轨道根数TLE数据σk-1，作为轨道特征参数；特征参数中，a为半长轴，e为偏心率，i为倾角，Ω为升交点赤经，ω为近地点幅角，M为平近点角；3b由选取的轨道参数计算轨道能量ε、轨道角动量H和平均运动角速度n作为另外三个轨道特征参数，具体计算方法如下： H＝r×v 所述步骤3包括以下子步骤：4a读取历元时刻为tk-1时的两行轨道根数TLE数据σk-1，作为轨道特征参数；4b通过SGP4SDP4轨道预报模型长期项预报得到tk时刻的轨道根数长期变化预期值σkk-1，其中，模型预报的参数包括σ＝t,n,e,i,ω,Ω,M,B*，下标“kk-1”表示由历元时刻tk-1预报得到时刻tk的轨道特征参数和轨迹；所述步骤4包括以下子步骤：5a将同一时刻轨道特征根数的编目值和步骤3中的预报值进行作差计算；5b获取偏差序列{tk,Δεk,Δek,Δik,ΔΩk,Δ|H|k,Δnk,Δ|R|k,Δ|T|k,Δ|N|k}，k＝1,2,3,···,N具体方法如下：Δεk＝εk-εkk-1,Δek＝ek-ekk-1Δik＝ik-ikk-1ΔΩk＝Ωk-Ωkk-1Δ|H|k＝|H|k-|H|kk-1Δnk＝nk-nkk-1Δ|R|k＝|R|k-|R|kk-1Δ|T|k＝|T|k-|T|kk-1Δ|N|k＝|N|k-|N|kk-1；所述步骤5包括以下子步骤：6a读取同一航天器连续9次的两行轨道根数TLE数据，计算偏差特征序列；6b生成特征参数偏差矩阵，并对向量归一化变换升维为二维特征参数偏差矩阵：

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百度查询： 中国人民解放军63768部队 一种航天器行为异常的智能检测方法