专题研报

研究专题：

“全景导控：重点空间目标联合跟踪的多维协同与深层博弈机制研究”

引言

随着全球战略格局演化、空天一体化作战理念跃升以及对抗态势的复杂化、多样化，重点空间目标的持续跟踪与联合感知已成为未来空天安全战略体系的核心支撑要素。面对高轨低轨协同、多源异构信息融合、复杂背景下目标快速机动等挑战，亟需构建一套具备全局掌控力、体系协同性、智能决策力的重点空间目标联合跟踪策略体系。本研究专题聚焦“全景导控”视角，系统构建以全景化监控布局为基础、多维度感知融合为支撑、深结构智能优化为核心的联合跟踪机制，涵盖从战术层面的快速响应，到战役层面的资源调度，再到战略层面的博弈演化，力图形成理论创新、架构创新、算法创新与应用场景耦合的完整研究体系。

系列研究报告

第一篇：“多轨域协同感知体系下重点空间目标全景覆盖建模研究”

第二篇：“异构传感网络在空间目标联合跟踪中的适配性与调控机制研究”

第三篇：“高动态目标轨迹识别中的多源信息融合与深特征提取技术研究”

第四篇：“任务驱动下的空天资源动态调度优化策略研究”

第五篇：“对抗环境下的空间目标联合跟踪鲁棒控制与博弈演化研究”

第六篇：“面向未来空天作战的智能化空间目标跟踪体系架构设计研究”

第三篇报告

题目

“高动态目标轨迹识别中的多源信息融合与深特征提取技术研究”

摘要

在未来空天对抗条件下，重点空间目标普遍具备高动态、强机动、隐蔽性强等特征，传统的基于单一观测信息的轨迹识别方法难以适应复杂战场环境的严苛要求。为此，本文聚焦于高动态目标轨迹识别中的信息融合与特征提取技术，构建基于多源观测数据的联合识别模型。首先，通过对多源数据的时空协同建模，设计统一的融合框架，实现对地基雷达、光学望远镜、星载红外等数据流的有效整合；其次，提出一种基于深度学习的轨迹特征提取网络，融合卷积神经网络与时序建模机制，捕捉目标运动轨迹中的深层模式与异常行为；最后，在多目标交叉干扰、遮蔽丢失等复杂环境中，通过引入注意力机制与动态滤波算法，有效提升识别精度与实时响应能力。研究成果对提升重点目标的精准识别、轨迹预测与态势感知能力具有重要价值。

关键词

高动态目标；轨迹识别；多源融合；深度特征；神经网络；注意力机制；状态估计

提纲目录

第1章高动态空间目标的行为模式与识别挑战

1.1 高动态目标的定义与特征
1.2 空间目标的高动态与强机动性分析
1.3 现有轨迹识别方法的局限性
1.4 高动态目标识别面临的技术挑战
1.5 复杂战场环境对轨迹识别的影响
1.6 高动态目标识别需求的演变趋势

第2章多源观测数据的协同预处理与融合机制

2.1 多源观测数据的来源与特点
2.2 时空协同建模的理论基础
2.3 地基雷达、光学望远镜与星载红外数据的特征整合
2.4 多源数据预处理的策略与算法
2.5 数据融合框架的构建与优化
2.6 融合技术的计算复杂度分析与优化

第3章深层特征提取网络结构与训练策略

3.1 深度学习在轨迹识别中的应用现状
3.2 卷积神经网络（CNN）与轨迹特征提取
3.3 时序建模机制与递归神经网络（RNN）的融合
3.4 深层特征提取网络的结构设计
3.5 网络训练策略与数据增强方法
3.6 特征提取的深层模式与异常行为捕捉

第4章轨迹识别中的时序建模与异常检测

4.1 轨迹识别中的时序数据特性
4.2 时序建模方法的选择与优化
4.3 异常行为的识别与检测算法
4.4 时序数据中的噪声与干扰建模
4.5 基于深度学习的时序异常检测方法
4.6 时序建模与异常检测结合的创新点

第5章动态遮蔽环境下的鲁棒识别算法研究

5.1 遮蔽环境对目标轨迹识别的影响
5.2 动态遮蔽与丢失数据处理方法
5.3 鲁棒识别算法的设计与优化
5.4 基于注意力机制的动态遮蔽环境适应策略
5.5 动态滤波算法在高动态目标识别中的应用
5.6 复杂环境下的自适应识别性能分析

第6章实验平台构建与关键指标性能评估

6.1 高动态目标轨迹识别实验平台的构建
6.2 多源数据集的选择与模拟生成
6.3 实验环境的配置与验证
6.4 识别精度、实时响应与鲁棒性的评估指标
6.5 实验结果的分析与对比
6.6 系统性能优化与验证

第7章智能识别机制的作战适配性拓展

7.1 智能识别机制在军事作战中的应用前景
7.2 高动态目标识别技术的战术适配性
7.3 多源信息融合与智能决策支持系统
7.4 智能识别与自动化指挥系统的协同工作
7.5 战场环境下的实时适配与调整策略
7.6 未来作战需求对识别机制的拓展与发展

该报告清晰地论述了研究的各个环节，从高动态目标的行为模式到实际的智能识别机制应用，每个章节都涉及理论、方法和实验验证。