基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償模型的軌道預(yù)報(bào)技術(shù).pdf

1、衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)是衛(wèi)星應(yīng)用研究的基礎(chǔ)。建立高精度的衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)模型對于提高衛(wèi)星導(dǎo)航定位精度、增強(qiáng)衛(wèi)星星座自主導(dǎo)航能力以及空間交會(huì)對接等航天任務(wù)的完成都有重要的意義。本文研究了提高衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)精度的方法,主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1、建立了精度為米級(jí)的導(dǎo)航衛(wèi)星動(dòng)力學(xué)模型,分析了攝動(dòng)力對導(dǎo)航衛(wèi)星軌道預(yù)報(bào)的影響。建立了適合GPS導(dǎo)航衛(wèi)星的動(dòng)力學(xué)模型預(yù)報(bào)方案,進(jìn)行了短期和長期預(yù)報(bào)仿真,對仿真結(jié)果進(jìn)行了分析。
　　2、研究了深度神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其訓(xùn)練算法,給出了訓(xùn)練算法原理圖。受限玻爾茲曼機(jī)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基石,訓(xùn)練的關(guān)鍵步驟是對模型的采樣。分析了三種基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛采樣算法和受限玻爾茲曼機(jī)的結(jié)構(gòu)特性,將最適用于受限玻爾茲曼機(jī)結(jié)構(gòu)特性的blocked Gibbs采樣算法用在仿真中。
　　3、基于動(dòng)力學(xué)模型預(yù)報(bào)誤差的特性,建立了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)償混合模型。以 GPS導(dǎo)航衛(wèi)星為對象,分別采用BP網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)報(bào)誤差進(jìn)行建模并進(jìn)行了預(yù)報(bào)對比仿