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龙图腾网获悉中国科学院国家天文台申请的专利空间碎片轨道预测模型训练方法及空间碎片轨道预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119415964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510026571.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权空间碎片轨道预测模型训练方法及空间碎片轨道预测方法是由韩乐然;江海;刘静设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间碎片轨道预测模型训练方法及空间碎片轨道预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种空间碎片轨道预测模型训练方法及空间碎片轨道预测方法，涉及空间碎片轨道预测技术领域，用以解决现有技术难以从稀疏数据中有效提取目标信息，进而导致无法准确感知空间态势变化的技术问题。该空间碎片轨道预测模型训练方法包括：获取空间碎片的历史轨道数据；根据历史轨道数据，提取出空间碎片在不同时刻的预测状态向量与基准状态向量之间的位置残差；根据位置残差，生成多维特征数据集；对多维特征数据集进行数据降维处理，得到降维后的样本数据集；利用降维后的样本数据集，通过机器学习算法训练初始随机森林模型，使初始随机森林模型建立空间碎片的轨道参数与未来状态之间的映射关系，得到空间碎片轨道预测模型。

本发明授权空间碎片轨道预测模型训练方法及空间碎片轨道预测方法在权利要求书中公布了：1.一种空间碎片轨道预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取空间碎片的历史轨道数据，以及和所述历史轨道数据同期的空间环境数据； 根据所述历史轨道数据，利用Pair-Wise差分方法提取出所述空间碎片在不同时刻的预测状态向量与基准状态向量之间的位置残差，其中，所述位置残差表征所述空间碎片在空间坐标系上的位置变化，所述根据所述历史轨道数据，利用Pair-Wise差分方法提取出所述空间碎片在不同时刻的预测状态向量与基准状态向量之间的位置残差包括： 设定主参考时刻，其中，所述空间碎片在所述主参考时刻的状态向量为所述基准状态向量，所述位置残差为从任意一个时刻到主参考时刻的预测状态向量与所述基准状态向量的差值； 响应于将N个时刻中的任意一个时刻设定为主参考时刻，分别提取出在所述主参考时刻之前每一个时刻的预测状态向量与对应基准状态向量之间的位置残差，其中，N为大于1的正整数； 所述位置残差是基于地心坐标系下计算的，从星体坐标系中的位置到地心平赤道坐标系中的位置之间的转换如下： 其中，为空间碎片在星体坐标系中沿径向U、法向N、切向W的位置表示，为空间碎片在地心平赤道坐标系中沿x、y、z方向的位置表示，Ω表示升交点赤经，i表示轨道倾角，ω表示近地点幅角，f表示真近点角，Rx·、RY·和RZ·分别表示沿着右手坐标的X轴、Y轴和Z轴旋转一定角度的旋转矩阵； 根据所述位置残差和所述空间环境数据，生成多维特征数据集，其中，所述多维特征数据集包括多维特征向量和标签，所述多维特征向量包括远地点、近地点、倾角、偏心率、F10.7、Ap指数和预报期共七个维度； 对所述多维特征数据集进行数据降维处理，将其中的多维特征向量变换至低维空间，得到降维后的样本数据集； 利用降维后的样本数据集，通过机器学习算法训练初始随机森林模型，使所述初始随机森林模型建立所述空间碎片的轨道参数与未来状态之间的映射关系，得到空间碎片轨道预测模型，包括： 确定所述初始随机森林模型的待优化参数，其中，所述待优化参数包括最大迭代次数、决策树最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数和抽样形式； 采用网格搜索算法确定所述初始随机森林模型的最优参数组合，并将所述最优参数组合配置于所述初始随机森林模型中； 将降维后的样本数据集输入配置最优参数组合后的初始随机森林模型中进行训练，使模型捕捉所述空间碎片的轨道变化规律；所述初始随机森林模型配置有多个决策树； 其中，所述将降维后的样本数据集输入配置最优参数组合后的初始随机森林模型中进行训练包括： 对降维后的样本数据集中的多维特征向量和标签进行打乱操作，其中，打乱操作后的多维特征向量和标签之间的对应关系保持不变； 将打乱操作后的样本数据集按照指定的比例随机划分为训练集和测试集，其中，所述训练集用于训练模型，所述测试集用于评估模型性能； 将所述训练集通过有放回的方式随机划分为多个子样本集，其中，每个决策树随机选择一个子样本集进行独立训练，得到一个独立的预测结果，包括： 利用随机子空间方法，为每个决策树从所述子样本集中随机抽取多个特征进行节点分裂； 利用基尼指数算法确定最佳分裂特征和分裂点； 响应于所述决策树中的节点无法分裂，确定所述节点为叶节点，此时，表征所述决策树训练完成； 根据训练好的多个决策树，生成空间碎片轨道预测模型。

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