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基于BP神经网络的卫星激光测距望远镜指向误差的建模研究

朱程广  
【摘要】:随着光、机、电技术的迅速发展,卫星激光测距(SLR)技术已日渐成熟。在数据精度方面,无论国内外的固定站,还是流动站都已步入亚厘米级时代。近年来,随着高重复率激光技术的广泛应用,国内各SLR站在数据量和精度方面都进入了新阶段。但是,随着国内各SLR站在白天测距、盲目跟踪、无人值守观测和月球激光测距领域的探索和研究,进而对卫星激光测距指向精度也提出更高的要求。 在卫星激光测距观测中,提高望远镜的指向精度对提高跟踪目标的捕获能力具有重要意义,尤其在盲目跟踪或白天测距中,是保证观测数据获取的重要指标之一。常用的指向误差的建模方法有球谐函数模型、基本参数模型和转台模型。球谐函数模型表达式的各项没有物理意义,模型不稳定;基本参数模型的模型参数有实际的物理意义,模型比较稳定;转台模型是对基本参数模型的扩展,精度更高,但没有基本参数模型稳定。 针对卫星激光测距望远镜指向误差问题,文本提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的建模方法。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。将BP神经网络算法应用到流动卫星激光测距仪的指向误差建模中,不仅拓展了神经网络算法的应用领域,同时对提高卫星激光测距系统的跟踪精度具有重要意义。 通过获取武汉流动卫星激光测距站的三组实测恒星观测数据,将其分为训练集和检验集。利用训练集分别建立BP神经网络模型、转台模型、球谐函数模型和基本参数模型,再利用检验集对建立的模型进行测试,最后计算并对比四种模型输出的中误差。研究表明BP神经网络模型可以提高卫星激光测距望远镜的指向精度,且优于另外三种模型。 另外,利用武汉流动卫星激光测距站的实测数据,并辅以长春SLR站和上海天文台SLR站的5组观测数据,进一步研究了指向误差的分布特性。首先采用遗传算法将武汉流动SLR站的观测数据分为训练集和检验集,利用转台模型建模。然后分析检验集样本残差的分布特性和指向精度。实验结果表明,转台模型输出的高度误差和方位误差的残差不一定符合正态分布,并且可通过遗传算法优化模型,提高望远镜的指向精度。 最后,考虑到指向误差模型的实用性,并进一步完善指向误差模型,文章介绍了基于MATLAB开发环境,将各种模型建模方法的界面化过程。


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