基于神经网络模型的地球同步卫星高精度轨道预报 High-precision Orbit Prediction for High-altitude Orbit Satellite Based on ANN Model期刊界 All Journals 搜尽天下杂志传播学术成果专业期刊搜索期刊信息化学术搜索

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基于神经网络模型的地球同步卫星高精度轨道预报

摘要：	利用动力学模型得到的预报轨道精度随时间推移衰减较快,针对这一问题,提出一种改进地球同步卫星轨道预报精度的新方法.将神经网络作为工具,结合轨道动力学特性建立一个训练样本集,根据当前时刻预报误差特征在样本集中搜索最佳训练样本,利用训练得到的神经网络模型补偿和改进当前时刻的预报轨道,达到提高预报精度的目的.基于实测数据的试验分析表明,不同卫星在不同初始时刻下的改进效果是不同的.预报4 d的轨道精度由43m提高至15m,预报8d的轨道精度由183m提高至80m.基于神经网络模型预报4d和8d的改进成功率分别为78.33%和88.33%.
High-precision Orbit Prediction for High-altitude Orbit Satellite Based on ANN Model

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