[发明专利]一种基于多层对抗网络的空间目标分类方法

权利要求书

1.一种基于多层对抗网络的空间目标分类方法，包括以下步骤：

步骤1：主动航天器的成像载荷对成像目标进行时序多帧投影，获取空间影像；

步骤2：对所述空间影像进行特征增广，获取增广空间影像；

步骤3：基于顶层对抗网络，对所述空间影像和所述增广空间影像进行前景提取，在达到第一纳什均衡的状态下，提取出增广空间影像的前景信息；

步骤4：基于条件卷积对抗训练，对所述前景信息进行递进式的两级对抗，在达到第二纳什均衡的状态下，提取出通用表征向量，完成空间目标分类；

所述两级对抗包括以下步骤：

步骤4.1：基于一级对抗学习，根据判别模型对所述前景信息进行一级光学特征提取，识别出所述前景信息中的自然天体特征和人造物体特征；步骤4.2：采用条件卷积对抗过程，分别对所述一级对抗学习中识别的自然天体特征和人造物体特征进行二级对抗分类，提取出通用表征向量，完成空间目标分类；

所述通用表征向量包括根据所述自然天体特征提取出的恒星、行星特征和根据所述人造物体特征提取出的航天器、失效翻滚特征。

2.如权利要求1所述的基于多层对抗网络的空间目标分类方法，其特征在于，所述成像载荷为安装在主动航天器上的、惯性指向稳定的、以拍摄非地面目标为主要任务的空间相机。

3.如权利要求1所述的基于多层对抗网络的空间目标分类方法，其特征在于，所述空间影像是指包含恒星、行星、航天器、失效翻滚碎片、噪声的连续多帧的图像信息及其时域增广信息。

4.如权利要求3所述的基于多层对抗网络的空间目标分类方法，其特征在于，所述特征增广包括以下步骤：

步骤2.1：对所述空间影像进行图像处理，获取处理后的空间影像；

步骤2.2：对所述处理后的空间影像中的信息进行时域信息增广，获取在单帧影像中无法得到的、需要处理连续多帧影像方可考察的时域特征，所述时域特征为物理信息随时间变化的特征，从而形成具有更多特征的增广空间影像。

5.如权利要求4所述的基于多层对抗网络的空间目标分类方法，其特征在于，所述增广空间影像中增广的特征包括轨迹斜率、速度计算、像点频率。

6.如权利要求1所述的基于多层对抗网络的空间目标分类方法，其特征在于，所述前景提取包括以下步骤：

步骤3.1：基于顶层对抗网络，对所述空间影像和所述增广空间影像进行分析，生成判别模型和生成模型；

步骤3.2：通过所述判别模型和所述生成模型的零和博弈，获得目标函数，并根据目标函数调整所述判别模型和所述生成模型达到第一纳什均衡；步骤3.3：在所述第一纳什均衡的状态下，通过所述判别模型对所述增广空间影像进行鉴别，判定为真，则通过所述生成模型提取出所述前景信息。