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一种LSTM模型预测BC值的空间碎片无控再入预报方法
被引量：
2
1
作者
蒯家伟
赵柯昕
+1 位作者
孙立刚
廖名传
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1731-1738,共8页
提出一种利用长短周期记忆(LSTM)神经网络模型动态预测无控再入过程中弹道系数(BC)值实现空间碎片高精度再入时刻预报。通过利用空间碎片两行根数(TLE)、简化通用摄动模型(SGP4)与公开的物体陨落时间作为实测数据样本,利用迭代修正BC值...
提出一种利用长短周期记忆(LSTM)神经网络模型动态预测无控再入过程中弹道系数(BC)值实现空间碎片高精度再入时刻预报。通过利用空间碎片两行根数(TLE)、简化通用摄动模型(SGP4)与公开的物体陨落时间作为实测数据样本,利用迭代修正BC值方法构建预测模型的训练集,由此构造用于预测BC值的LSTM模型预测BC,再采用高精度轨道外推动力学模型配合预测BC值预报再入时刻,结果表明基于LSTM模型预测BC的空间碎片再入时刻预报方法是可行的,在95%的置信度内,90天以上的再入时刻预报精度小于10%,30天预报精度小于8%。
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关键词
空间碎片
弹道
系数
(
bc
)
长短期记忆(LSTM)神经网络
两行根数(TLE)
再入预报
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职称材料
题名
一种LSTM模型预测BC值的空间碎片无控再入预报方法
被引量：
2
1
作者
蒯家伟
赵柯昕
孙立刚
廖名传
机构
南京航空航天大学航天学院
北京电子工程总体研究所
北京遥测技术研究所
中国科学院微小卫星创新研究院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1731-1738,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(12073045)
中国科协第七届青年人才托举工程(2021QNRC001)
+2 种基金
南京航空航天大学基本科研业务费项目(NP2022449)
上海航天科技创新基金(SAST2021-075)
空间微波技术重点实验室开放项目(HTKJ2022KL504017)。
文摘
提出一种利用长短周期记忆(LSTM)神经网络模型动态预测无控再入过程中弹道系数(BC)值实现空间碎片高精度再入时刻预报。通过利用空间碎片两行根数(TLE)、简化通用摄动模型(SGP4)与公开的物体陨落时间作为实测数据样本,利用迭代修正BC值方法构建预测模型的训练集,由此构造用于预测BC值的LSTM模型预测BC,再采用高精度轨道外推动力学模型配合预测BC值预报再入时刻,结果表明基于LSTM模型预测BC的空间碎片再入时刻预报方法是可行的,在95%的置信度内,90天以上的再入时刻预报精度小于10%,30天预报精度小于8%。
关键词
空间碎片
弹道
系数
(
bc
)
长短期记忆(LSTM)神经网络
两行根数(TLE)
再入预报
Keywords
Space debris
Ballistic coefficient(
bc
)
Long short term memory(LSTM)neural network
Two line element(TLE)
Re-entry time prediction
分类号
V41 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种LSTM模型预测BC值的空间碎片无控再入预报方法
蒯家伟
赵柯昕
孙立刚
廖名传
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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