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基于BP神经网络的FAST馈源舱融合测量预测研究
被引量：
1
1
作者
卢朝茂
李明辉
+4 位作者
宋本宁
彭帅
冯禹
于东俊
骆亚波
《天文学进展》
CSCD
北大核心
2024年第3期519-528,共10页
500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的跟踪观测需要馈源的空间运动配合,馈源舱主要用于实现馈源的精调定位,因此馈源舱位置的高精度测量对FAST望远镜的高效运行意义重大。但当全站...
500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的跟踪观测需要馈源的空间运动配合,馈源舱主要用于实现馈源的精调定位,因此馈源舱位置的高精度测量对FAST望远镜的高效运行意义重大。但当全站仪设备失效时,无法对采用Kalman算法的GPS/IMU融合测量结果进行修正,导致馈源舱测量精度下降。为了解决这个问题,设计了基于BP(back propagation)神经网络的预测模型,包括数据预处理、模型设计和模型训练验证。模型训练数据为FAST真实测量数据,数据量为40 GB左右。为了验证模型的泛化能力,选取三种运动轨迹数据对模型预测精度进行测试,结果显示,三种运动轨迹下精度都满足15 mm要求。
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关键词
FAST
馈源舱融合测量预测
数据预处理
BP神经网络
时间序列
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职称材料
题名
基于BP神经网络的FAST馈源舱融合测量预测研究
被引量：
1
1
作者
卢朝茂
李明辉
宋本宁
彭帅
冯禹
于东俊
骆亚波
机构
贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室
中国科学院国家天文台
长沙理工大学
出处
《天文学进展》
CSCD
北大核心
2024年第3期519-528,共10页
基金
国家自然科学基金(12363010,42274055)
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2023]一般039,黔科合支撑[2023]一般352)。
文摘
500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的跟踪观测需要馈源的空间运动配合,馈源舱主要用于实现馈源的精调定位,因此馈源舱位置的高精度测量对FAST望远镜的高效运行意义重大。但当全站仪设备失效时,无法对采用Kalman算法的GPS/IMU融合测量结果进行修正,导致馈源舱测量精度下降。为了解决这个问题,设计了基于BP(back propagation)神经网络的预测模型,包括数据预处理、模型设计和模型训练验证。模型训练数据为FAST真实测量数据,数据量为40 GB左右。为了验证模型的泛化能力,选取三种运动轨迹数据对模型预测精度进行测试,结果显示,三种运动轨迹下精度都满足15 mm要求。
关键词
FAST
馈源舱融合测量预测
数据预处理
BP神经网络
时间序列
Keywords
FAST
feed cabin fusion measurement prediction
data preprocessing
BP neural network
time series
分类号
P111.44 [天文地球—天文学]
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出处
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被引量
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1
基于BP神经网络的FAST馈源舱融合测量预测研究
卢朝茂
李明辉
宋本宁
彭帅
冯禹
于东俊
骆亚波
《天文学进展》
CSCD
北大核心
2024
1
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