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1、第40卷增刊测绘学报Vol.40,Sup.2011年5月ActaGeodaeticaetCartographicaSinicaMay,2011文章编号:10011595(2011)S003907一种导航卫星中长期轨道预报方法1121周建华,杨龙,徐波,谢廷峰1.北京环球信息应用开发中心,北京100094;2.南京航空航天大学,江苏南京210016ALongDurationOrbitPredictionMethodforNavigationSatelliteZHOUJianhua1,YANGLong1,XU
2、Bo2,XIETingfeng11.BeijingGlobalInformationApplicationandDevelopmentCenter,Beijing100094,China;2.NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,ChinaAbstract:Ahybridpredictionmodelbasedonneuralnetworkisintroducedfornavigationsatellite.Thenewmodelisbasedo
3、ndynamicalmodelandtheneuralnetworkmodelisadoptedtomodifyit.Duringthetrainingphase,neuralnetworkmodeltriestoapproachthedifferenceofdynamicalmodelpredictionproduct,thencompensateitinthepredictionphase.ThecharacteristicsofDMMpredictionerrorforGPSareexplored,andthenpred
4、itionstrategyforlongterm(longerthan15d)isdesigned.Atthelast,agroupoftestsonGPSsatellitesareprocessedtoproveandevaluatetheperformanceofthenewmethod,thetestresultsshowthattheimprovementfor15~40dpredictionisobvious.Keywords:orbitprediction;artificialneuralnetwork;dyna
5、micalmodel;hybridmodel摘要:基于神经网络混合建模的思想提出一种针对导航卫星的中长期轨道预报方法,在原动力学模型的基础上引入神经网络模型作为补偿,从而获得新的预报模型。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。对GPS卫星动力学模型中长期预报误差的特点进行分析,然后根据所得结论提出混合模型的中长期(15d以上)预报方案,最后通过对GPS卫星的仿真试验证明混合模型的改进效果,结果表明新方法在15~40d的预报上表现出很好的改进效
6、果。关键词:轨道预报;神经网络;动力学模型;混合建模中图分类号:P228文献标识码:A误差将剧烈地发散,不能用于中长期预报。同时1引言这种光压模型的建立工作量大,结构参数不适用导航卫星的自主导航是提高卫星系统生存能于其他卫星,因此导航星中长期预报的改进需要力的一个重要手段,而轨道精度是衡量其性能优一种新的方法。劣的重要指标。在解决导航星座自主定轨中涉及为减少动力学模型的不足对预报结果的影高精度的星历预报,提高预报精度对导航精度有响,文献[2]通过采用切比雪夫多项式拟合着重要的意义。传统的动力学模型轨道预报方法CHAM
7、P卫星轨道然后进行外推的方法,完成在通过考虑卫星空间运动中的各种动力学因素,外GPS卫星失锁状态下保持定轨精度的目的,然而推出卫星的运动状态。动力学模型的精度直接影该方法外推时间只有50s,应用范围有限。近年响预报精度,然而由于空间动力学环境的高度复来,神经网络在时间序列预报领域的应用得到广杂性及卫星本身各种参数的不确定性,动力学模泛关注,作为一种新兴的建模工具,其建模是一种型的精度受到限制,预报精度提高比较困难。自适应映射的过程,不作假设,理论比较合理,能通过在动力学模型中加入经验力的方法可以避开未知因素的影响,并且在建模过程
8、中对系统在短期内提高轨道预报精度。然而由于动力学模本身的结构、参数等信息没有特别要求,有较好的型的时变性和复杂性,经验力模型将在长期预报适用性。基于以上两点,在轨道预报中引入神经中逐渐失去精度优势,甚至发生错误。如文献[1]网络,以改进预报方法。建立了针对GPS
