多级运动记忆预测模型

消除预测模糊

针对空间目标图像序列的长时依赖问题，引入多级记忆机制与改进采样策略，提升预测的时空一致性。

Yu, Fan · 杨宜康 · 姜宇

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2025

技术优势

预测不模糊

多级运动记忆机制准确捕获卫星运动模式，避免长期依赖丢失导致的模糊。

训练更容易

改进的 sigmoid 采样策略优化输入数据，降低训练难度，逐步学习复杂依赖。

应用场景

• 空间态势感知：预测目标图像序列，提前掌握目标轨迹与行为。
• 卫星星座控制：预测卫星运动，支持星座构型维持与碰撞规避。
• 空间操作：提供未来帧预测，辅助交会对接等任务规划。
• 目标跟踪：预测目标位置，增强跟踪鲁棒性。