一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法技术

本发明专利技术公开的一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，属于航空航天技术领域。本发明专利技术基于人工智能技术实现空间目标超短弧初始轨道确定，对复杂非线性问题没有严苛的要求，并且能够发展更复杂摄动情况和多体运行规律下的初始轨道确定，覆盖范围更广；本发明专利技术随机生成多组目标轨道并计算各可见弧段的观测量与状态量，构建超大容量的样本数据集，有助于神经网络利用丰富的样本学习观测量与状态量之间的非线性关系；本发明专利技术搭建并训练长短期记忆网络模型，通过设计和调整超参数确定最优网络模型权重参数，能够根据观测获得未知空间目标超短弧初始轨道的快速预测解；本发明专利技术通过考虑不同输入和输出，能够满足更多空间目标超短弧初始轨道确定任务。弧初始轨道确定任务。弧初始轨道确定任务。

【技术实现步骤摘要】
一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法


[0001]本专利技术涉及一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，属于航空航天


技术介绍

[0002]随着航天技术的不断发展，空间态势感知已成为世界各国关注的焦点。空间目标轨道确定正成为涉及空间领域的一个研究热点，尤其近地非合作目标和深空有限视场内高动态目标等空间目标正面临迫切的感知需求。在空间目标轨道确定领域中，一个重要的问题就是空间目标初始轨道确定问题。空间目标初始轨道确定问题是一个典型的轨道动力学问题，一般采用仅考虑J2项影响的二体模型或多项式拟合方法，通过观测数据确定空间目标的初始轨道。按照改进思想，初始轨道确定和精密轨道确定这两类问题共同构成空间目标轨道确定问题。初始轨道确定是精密轨道确定的先决条件，其准确程度直接决定精密轨道确定计算的收敛与否和收敛速度。过短的观测弧段将使空间目标初始轨道确定难度大幅增加，但利用较少观测数据尽早确定目标轨道参数对空间态势感知任务尤为关键。因此，研究空间目标超短弧初始轨道确定问题是十分必要的。
[0003]在已发展的关于空间目标超短弧初始轨道智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：建立用于空间目标超短弧初始轨道确定的地心惯性坐标系；步骤二：在地心惯性坐标系下建立空间目标超短弧初始轨道确定的观测量和状态量表示，所述观测量考虑由笛卡尔位置坐标转换为球坐标的地面测站方位角、空间目标视线角及其变化率，所述状态量考虑空间目标相对地面测站的相对距离模长和相对速度模长；二体动力学模型相较于多体动力学模型所需参数更少但仍能反映空间目标动力学状态，且二体动力学模型主要摄动参数为对空间目标动力学影响最大的地球J2项引力摄动，即建立仅考虑地球J2项引力摄动影响的空间目标二体动力学模型；步骤三：结合拉丁超立方采样和给定的一组空间目标轨道根数区间上下界，生成多组目标轨道根数；利用步骤二中建立的仅考虑J2项影响的二体动力学模型，通过动力学积分获得轨道演化；计算每组采样轨道各可见弧段以步骤2.1表示的观测量与状态量，并据此不断更新两者区间上下界；以观测量为输入，以状态量为标签，并引入两者区间上下界，构建用于空间目标超短弧初始轨道智能确定的样本数据集；考虑以步骤二表示的观测量和状态量分别为输入和输出，搭建用于空间目标超短弧初始轨道智能确定的长短期记忆网络模型；结合多层感知机模型以及线性函数和非线性激励函数，设计观测量嵌入层，提取7维观测量输入的特征；设计状态量嵌入层，提取S维状态量输入的特征；设计状态量解码层，提取状态量嵌入层输出作为输入的特征，并获得2维状态量输出；步骤四：按照预定比例，将用于空间目标超短弧初始轨道智能确定的样本数据集划分为训练集与验证集；为便于数据处理，加快求解速度并提高精度，利用步骤3.1中更新的观测量与状态量两者区间上下界，分别归一化训练集和测试集中的观测量与状态量；关注状态量输出，设计以均方差表示的损失函数；考虑过高或过低的恒定学习率在训练后期可能导致损失函数发散或收敛缓慢的问题，基于指数函数设计不断降低的学习率；设置一定数量的轮次，通过前向传播、损失计算、梯度清零、反向传播、参数更新，训练搭建的长短期记忆网络模型，并在不计算梯度和更新参数的情况下进行验证；学习观测量和状态量之间的非线性关系，从而利用超短弧观测量和模型参数更新来确定空间目标初始轨道；步骤五：根据训练损失和验证损失，调整搭建的长短期记忆网络模型结构以及设置的动态变化学习率、训练轮次等超参数，检验模型收敛情况并避免出现欠拟合或过拟合现象；并以状态量估计值与真实值之差为误差指标，对每个轮次中整个验证集的所有误差进行均值与标准差统计；选取训练损失不断下降过程中验证损失最小的轮次，若相应轮次的误差统计值低于给定阈值，则将该轮次的网络模型作为用于空间目标超短弧初始轨道智能确定的最优长短期记忆网络模型。2.如权利要求1所述的一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，其特征在于：还包括步骤六，利用步骤五中获得的最优长短期记忆网络模型，确定超短弧空间目标初始轨道，并将其作为初值进行精细化轨道估计，进而快速得到高精度空间目标轨道状态，提升轨道预报精度。3.如权利要求1或2所述的一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，其特征在于：步骤一实现方法为，选择地球的中心作为坐标原点O来建立地心惯性坐标系；x轴指向春分点，z轴沿地球旋转轴并指向北极；y轴与x和z两轴构成右手直角坐标系，即实现用于空间目标超短弧初始轨
道确定的地心惯性坐标系的建立。4.如权利要求3所述的一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，其特征在于：步骤二实现方法为，步骤2.1：在地心惯性坐标系下建立空间目标超短弧初始轨道确定的观测量和状态量表示，所述观测量考虑由笛卡尔位置坐标转换为球坐标的地面测站方位角、空间目标视线角及其变化率，所述状态量考虑空间目标相对地面测站的相对距离模长和相对速度模长；在地心惯性坐标系下地面测站对空间目标的7
×
1维观测量表示为：其中，表示地面测站所处位置从地心惯性坐标系x轴测量的xy平面上的逆时针方位角，和分别表示空间目标相对地面测站在地心惯性坐标系下的视线角及其变化率；其中，r
t
＝[x
t y
t z
t
]
T
和r
s
＝[x
s y
s z
s
]
T
分别表示空间目标和地面测站在地心惯性坐标系中的位置坐标，而Δr＝r
t
‑
r
s
和Δr＝||Δr||分别表示空间目标相对地面测站的相对位置向量及其模长，I3×3为3
×
3维的单位矩阵，下标t代表空间目标，下标s代表地面测站；在地心惯性坐标系下地面测站观测空间目标的2
×
1维状态量表示为：其中，Δv＝||Δv||＝||v
t
‑
v
s
||表示空间目标相对地面测站的相对速度向量模长，v
t
＝[vx
t vy
t vz
t
]
T
和v
s
＝[vx
s vy
s vz
s
]
T
分别表示空间目标和地面测站在地心惯性坐标系中的速度坐标；步骤2.2：二体动力学模型相较于多体动力学模型所需参数更少但仍能反映空间目标动力学状态，且二体动力学模型主要摄动参数为对空间目标动力学影响最大的地球J2项引力摄动，即建立仅考虑地球J2项引力摄动影响的空间目标二体动力学模型；仅考虑地球J2项引力摄动影响，空间目标的二体动力学模型表示为：其中，dr
t
和dv
t
分别表示空间目标在地心惯性坐标系下的位置向量变化率和速度向量变化率，下标e代表地球，μ
e
表示地球引力常数，r
t
＝||r
t
||表示空间目标位置向量模长，表示与空间目标位置向量相关的地球J2项引力摄动；其中，J2为地球J2项引力摄动系数，R
e
为地球平均半径。5.如权利要求4所述的一种空间目标超短弧初始轨道智能确定方法，其特征在于：步骤三实现方法为，
步骤3.1：结合拉丁超立方采样和给定的一组空间目标轨道根数区间上下界，生成多组目标轨道根数；利用步骤2.2中建立的仅考虑J2项影响的二体动力学模型，通过动力学积分获得轨道演化；计算每组采样轨道各可见弧段以步骤2.1表示的观测量与状态量，并据此不断更新两者区间上下界；以观测量为输入，以状态量为标签，并引入两者区间上下界，构建用于空间目标超短弧初始轨道智能确定的样本数据集；空间目标轨道根数共6维，包括半长轴a、偏心率e、倾角i、升交点赤经Ω、近地点幅角ω、真近点角θ；采用服从均匀分布的拉丁超立方采样方法，将0
‑
1样本空间等分为n层，使每层样本维度为6维，且每个维度中的元素随机排列；在采样基础上，进一步给定空间目标的轨道根数上界e
u
＝[a
u e
u i
u Ω
u ω
u θ
u
]和轨道根数下界e
l
＝[a
l e
l i
l Ω
l ω
l θ
l
]，生成的满足界限的n组空间目标轨道根数表示为：e＝e
s
·
(e
u
‑
e
l
)+e
l
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，e
s
表示n
×
6维的拉丁超立方采样结果，符号“·”表示点乘；利用式(3)中仅考虑地球J2项引力摄动影响的空间目标二体动力学模型，以轨道根数在地心惯性坐标系下的位置向量r0和速度向量v0为积分初值，设定积分区间...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔栋，郑祚修，张哲，周星宇，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：