基于因果深度学习的航天器机动检测方法

本申请涉及一种基于因果深度学习的航天器机动检测方法。所述方法包括：计算探测残差；构建探测残差的结构因果方程后通过窗口滑动学习获得因果参数，得到因果残差序列；采用二次窗口从因果残差序列中滑动提取最小平均处理效应序列，基于最小平均处理效应序列提取得到机动因果特征参数；构建Hybrid Transformer网络，将机动因果特征参数输入Hybrid Transformer网络，得到机动检测初步结果；根据贝叶斯优化算法对Hybrid Transformer网络的超参数进行自适应优化，根据优化后的网络输出最终的航天器机动检测结果。采用本方法能够实现噪声抑制、精准特征提取与高效检测。