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《南京航空航天大学》 2010年
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基于神经网络的混合模型轨道预报方法研究

董泽政  
【摘要】:轨道预报是实现航天任务的前提,提高轨道预报的精度对于轨道设计、跟踪监测、GPS导航定位等领域有着重要的实际意义。基于动力学模型的卫星轨道预报方法通过考虑卫星空间运动中的各种动力学因素,计算出卫星的运动状态,动力学模型的精度直接影响预报精度。由于空间动力学环境的高度复杂性及卫星本身各种参数的不确定性,动力学模型的精度受到限制,预报精度的提高比较困难。 本文基于神经网络混合建模的思想提出一种新的卫星轨道预报方法,预报模型由动力学模型和神经网络模型混合而成。在训练过程中神经网络通过学习动力学模型轨道预报误差来掌握其变化规律,并在预报过程中为动力学模型预报提供补偿,以提高预报精度。课题的主要工作有: 1.地固系和地心惯性系之间高精度转化方案,包括岁差章动模型,自转模型和地球定向参数; 2.卫星高精度轨道预报方案,包括动力学模型的分析和数值积分算法的研究; 3.高精度的定轨方案,包括初轨确定和最优估计算法; 4.神经网络训练算法和泛化能力提高方法; 5.预报模型和预报方案。 本文以GPS卫星作为研究对象,首先实现了对GPS卫星的精密轨道预报,然后对动力学模型预报误差的短期、长期特性进行了分析,在此基础上确定混合模型的两类预报方案:短期预报方案(2-3天)和中长期、长期预报方案(15天以上)。最后的仿真实验证明了混合模型的有效性,预报1天的绝对误差在0.5米附近,3天的预报改进效果优于70%,15-40天预报的改进效果优于50%。
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