随着深空探测的不断推进，地月空间已成为探月和深空任务的关键战略区域。面对日益增多的航天器及太空碎片数量，亟需先进的空间态势感知技术以实现对地月空间目标的精准监测与持续跟踪。传统方法因复杂动力学环境和远距离探测精度限制，难以满足高精度轨迹预测和目标识别的需求，制约了地月空间感知技术进一步发展，人工智能技术的快速发展为解决这一瓶颈问题提供了新契机。本文系统梳理了人工智能技术在地月空间感知领域的应用进展，涵盖空间目标监视需求、传统机器学习在目标检测及轨道定轨中的应用，以及深度学习、强化学习等人工智能算法的初步应用。通过对国内外典型研究成果的对比分析，归纳了现有技术的优势和不足，提出在算法优化、模型开发等方面的发展展望。分析表明，人工智能方法在提升暗弱目标检测精度、智能轨道确定及复杂态势感知方面表现出显著潜力，尽管面临数据匮乏和专用场景未知等挑战，人工智能技术已初步展现出构建全天候、高自适应性地月空间智能感知体系的能力。未来需加强人工智能与地月空间目标检测、轨道定轨与预报等传统技术结合，持续拓展人工智能在地月空间感知领域的应用，推动地月空间开发迈向智能化发展新阶段。

随着深空探测技术的发展，月球探测器获取了不同类型的海量遥感影像，这些影像为行星表面测绘、地质分析及资源勘探提供了重要支持。然而，由于月球表面环境的独特性，如极端的地形起伏、光照变化及缺乏显著纹理，月球遥感影像匹配面临着辐射差异、几何畸变和尺度变化等严峻挑战。本文综述了自实施月球探测任务以来，国内外关于月球影像匹配的研究进展。首先对月球探测任务和获取的影像数据进行了介绍，然后阐述了不同类型的月球影像匹配方法，具体包括：1）在月球影像特征匹配方法研究进展方面，梳理了轨道器影像匹配、巡视器影像匹配和月球多模态影像匹配的相关研究发展过程； 2）针对月球影像密集匹配方法研究进展，围绕基于金字塔的匹配和半全局匹配（semi-global matching，SGM）算法等方面进行阐述；3）在月球影像深度学习匹配方法部分，剖析了基于深度学习的特征匹配和密集匹配代表性算法的核心思想，并总结分析了这些算法的参数量、推理速度及硬件需求等指标；4）通过实验对比了传统方法和深度学习方法的匹配性能。根据特征匹配实验结果，传统方法中HAPCG（histogram of absolute phase consistency gradients）精度表现总体最佳，深度学习方法中ALIKE（accurate and lightweight keypoint detection and descriptor extraction）的表现较为优秀。密集匹配方法中，SGBM（semi-global block matching）和DepthAnything均呈现出较好的性能。最后对月球遥感影像匹配的未来发展方向进行了展望和探讨。

目的针对地月距离上航天器监测手段地基光学与雷达作用限制，提出一种基于无线电被动感知技术的近月空间航天器天地基联合监测方案，无需主动发射无线电信号，仅利用在轨航天器发送的下行无线电信号实现目标监测。方法首先，介绍了无线电被动感知技术的理论方法；然后，设计了一种适用于近月空间航天器的天基、地基与天地基协同监测方案，包括系统架构、工作流程，分析了传感器布局、目标引导、信号接收、TDOA（time difference of arrival）/FDOA（frequency difference of arrival）处理、误差修正、目标定轨与预报等关键技术；最后，通过近月空间在轨航天器无线电被动感知监测实验进行初步验证。结果利用所提方案开展了基于地基测站的近月空间在轨航天器监测实验，有效监测到目标下行信号与多普勒变化运动规律，初步验证了监测方案可行性。结论提出的基于无线电被动感知的近月空间航天器天地基监测方案，可为后续近月空间航天器监测系统设计与实现提供有益的技术参考。

目的地月空间轨道普遍存在周期长、混沌性强、对各类扰动高度敏感等特征，地月空间感知任务呈现出显著的动态变化和不确定性，亟需借助虚拟仿真、仿真试验以及人工智能等先进技术手段开展科学研究与试验验证。方法本文以地月空间感知任务设计与分析为牵引，以服务化、标准化、国产化和工具化为理念，基于“容器云 + 微服务”设计了满足高性能计算、高并发访问、多样化应用需求的“基础支撑 + 服务支撑 + 典型应用”3层智能仿真系统架构。分析了地月空间轨道动力学模型库、基于Kuberneter的计算任务智能调度和全链路微服务集成框架等关键技术。结果研制了地月空间感知任务设计与分析仿真系统，阐述了场景设计模块、态势感知系统设计与分析模块、任务规划模块、体系仿真模块、试验设计模块以及试验评估模块的实现情况。结论通过应用案例说明，仿真系统能够有效支持用户开展地月空间任务的正向设计以及方案的选代优化，高精度星历模型下15年驻留轨道积分能够达到分钟级计算性能，具有高效性、智能性、稳定性和良好的扩展性。

目的地月空间非合作目标因缺乏合作信号的高精度测量手段，同时深空探测地面测控资源有限，以及在地月空间多体摄动环境条件下运动轨迹复杂需考虑完备的动力学模型，其编目定轨精度与时效性受到一定的制约和独特的挑战。方法本文聚焦地月空间非合作目标的编目定轨，提出基于天基光学观测技术的三体轨道约束条件下的空间目标编目定轨关键算法，以远距逆行轨道（distant retrograde orbit，DRO）和近直线晕轨道（near rectilinear halo orbit，NRHO）组成的地月空间卫星星座，模拟天基平台与空间目标的光学观测数据，利用仿真数据，采取动力学统计定轨算法，探讨了不同平台轨道误差、不同平台数量和平台分布，以及不同观测数据条件下的DRO、NRHO目标的编目定轨精度。结果在天基平台轨道误差1 km、光学成像观测2″测量噪声水平、光压10%模型误差的仿真条件下，2DRO与2NRHO地月空间导航星座对DRO目标单站定轨精度为1～7 km，双站3天内每天观测3 h，定轨精度约1 km，预报1天轨道精度优于1.3 km；对于NRHO目标，单站观测3天定轨精度为1～3 km，双站每天观测3 h、6 h以及连续协同观测定轨精度分别优于1.2 km、1.1 km和1.0 km，这3种观测条件下预报1天轨道均方根误差（root mean square error， RMSE）分别优于3.0 km、2.5 km和1.9 km。结果表明，在天基测站误差1 km和3天定轨弧长的条件下，双站观测精度较单站观测有显著提高，双站每天观测3 h，针对DRO和NRHO目标的定轨精度均优于1.2 km，DRO轨道预报1天的精度优于1.3 km，NRHO轨道预报1天在连续观测3天的条件下精度最高，优于1.9 km。结论本文采用完备的三体动力学模型，通过对典型地月空间目标光学定轨的多种场景仿真，发现双站每天3 h观测的编目定轨能力优于单站每天连续观测的定轨精度。这一结论对地月空间编目定轨观测效率和观测体制的规划和布局，以及地月空间区域的态势感知能力论证和分析有重要的工程应用价值。