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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京电子设备研究所;中国空间技术研究院申请的专利一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120180239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510641421.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法是由李超;龚柏春;邹恒光;金晓康;杨世航;佟岐设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法，借助多维奇异谱分析的特征提取能力进行数据预处理，提出二维融合的特征量序列作为输入值，以目标卫星的机动状态量作为输出值，离线训练长短期记忆神经网络，建立机动检测二分类模型并部署在卫星上在线使用，从而实现对在GEO类型轨道上任意目标的机动检测。本发明无需其他先验信息及假设条件，仅使用天基测角系统输出的二维测角序列即可对天基非合作目标进行机动检测的判断，同时，本发明将MSSA预处理提取的周期性特征分量作为LSTM的输入，通过正交化分解消除高频噪声，使LSTM专注于机动相关时序模式学习，解决传统方法中噪声与机动信号频段重叠导致的误判问题。

本发明授权一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种星载无源测量的空间目标轨道异动行为智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，通过安装在感知卫星质心的光学相机，构建当地垂直当地水平坐标系下的相对视线测量模型，获取P维相对视线测量角序列； 步骤2，利用多通道奇异谱分析MSSA对所述P维测量角序列进行轨迹矩阵生成、奇异值分解及特征重构，提取去噪后的周期性特征分量； 步骤3，将所述周期性特征分量序列输入长短期记忆神经网络LSTM，包括： 输入层接收二维特征分量序列与，按至时间步展开； LSTM层通过门控单元动态调节历史状态权重，捕获≥0.005°的轨道机动微幅偏移； 全连接层整合所有时间步的隐藏状态，输出至高维分类空间； Softmax层生成未机动与机动的概率值，且满足未机动与机动的概率值之和为1； 分类层输出目标机动概率的二分类结果； 步骤4，将训练完成的模型部署于星载计算单元，根据输入的光学相机测量角度序列，实时检测目标轨道机动行为； 步骤2中，多通道奇异谱分析算法包括：步骤2.1，将二维测角序列进行滑动窗口处理、时延排序得到轨迹矩阵；步骤2.2，对轨迹矩阵进行奇异值分解并排序，得到不同特征维度对应的时间经验正交函数；步骤2.3，计算时间经验正交函数间的权相关系数，以去除趋势性分量和不规则分量，筛选重构特征分量；步骤2.4，对重构特征分量依次进行归一化和标准化处理； 步骤2.4中，归一化处理为：，其中为归一化后的数据，x为原数据，xmin、xmax分别为原数据中的最小、最大值；标准化处理为：，其中为为标准化后的数据，μ和σ分别为归一化后数据的均值与标准差； 步骤3中，所述LSTM网络包含3层隐藏层，激活函数，损失函数为交叉熵，优化算法为Adam。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京电子设备研究所;中国空间技术研究院，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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