基于机器学习与三角特征分解的空间碎片轨道预报修正方法
文献类型：专利
| 作者 | 李祝莲; 刘辉; 皮晓宇; 李语强; 翟东升; 陶虎 |
| 发表日期 | 2026-03-31 |
| 专利号 | ZL202511936218.2 |
| 著作权人 | 中国科学院云南天文台 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及空间碎片轨道预报技术领域，具体为一种基于机器学习与三角特征分解的空间碎片轨道预报修正方法；通过三角特征分解将方位角和俯仰角转化为六维特征向量，结合神经网络建立轨道预报偏差的实时映射模型，解决了传统图像跟踪依赖的两大瓶颈问题：1）在强激光干扰场景下，避免了光学相机因背景光饱和导致的跟踪失效，通过历史回波数据驱动的偏差预测替代实时图像反馈；2）在地球阴影区空间碎片不可见时，利用激光测距成功瞬间捕获的偏差数据构建训练集，实现对无光照条件下预报误差的自主修正；该方法摆脱了对空间碎片光学可见性的依赖，实现全天时、全弧段的望远镜指向偏差修正，提升了空间碎片轨道预报在复杂工况下的可靠性和连续性。 |
| 学科主题 | 天文学 ; 计算机科学技术 ; 人工智能 |
| 公开日期 | 2026-03-31 |
| 申请日期 | 2025-12-22 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/29071]  |
| 专题 | 云南天文台_应用天文研究组 |
| 作者单位 | 中国科学院云南天文台, 云南省昆明市官渡区羊方旺396号 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李祝莲,刘辉,皮晓宇,等. 基于机器学习与三角特征分解的空间碎片轨道预报修正方法. ZL202511936218.2. 2026-03-31. |
入库方式： OAI收割
来源：云南天文台
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