神经网络检测航天器轨道机动

神经网络在航天器轨道机动检测中的应用主要涉及到人工智能和空间工程的交叉领域。神经网络，特别是深度学习模型，被用于解析复杂的数据并预测航天器的行为，例如轨道变化、姿态控制等。以下是神经网络应用于轨道机动检测的一些关键点：

1. **数据输入**：通常，输入可能包括卫星的实时位置、速度、加速度以及环境因素（如地球引力场、太阳风等）的数据。

2. **训练模型**：使用历史轨道数据和已知的机动操作作为训练样本，让神经网络学习识别正常轨道机动和异常行为的模式。

3. **特征提取**：神经网络能够自动从原始数据中提取有用的特征，这些特征对于理解航天器的运动至关重要。

4. **预测与决策支持**：一旦模型训练完毕，它可以实时预测航天器的未来轨道状态，并在必要时提供机动建议，帮助地面控制中心做出决策。

5. **异常检测**：通过对比预测结果和实际观测，神经网络可以发现可能导致轨道改变的异常情况，如设备故障或外力干扰。