一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法技术

本发明专利技术公开的一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，属于空间技术领域。本发明专利技术实现方法为：设定初始状态参数；随机生成目标轨道，对于每条轨道，进行递推并生成训练所需的样本点的输入以及输出；以均方根误差作为损失函数，通过迭代更新计算神经网络权重。输入三次测量矢量以及对应的时刻，通过训练好的神经网络预测得到首尾时刻的位置向径；使用Gooding算法迭代计算航天器的初始轨道状态；基于得到的初始轨道状态计算状态转移张量；计算视线角测量模型的一阶、二阶系数；建立初始轨道确定的修正模型并求解，修正初始轨道状态；基于估计得到的初始轨道状态进行精细化轨道估计，进而实现对于空间目标状态的快速高精度感知。精度感知。精度感知。

【技术实现步骤摘要】
一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法


[0001]本专利技术涉及一种仅测角超短弧观测下的航天器初始轨道智能确定方法，属于空间


技术介绍

[0002]仅测角航天器初始轨道确定作为空间目标轨道确定与状态估计的关键技术,是空间博弈对抗、在轨服务技术的重点发展方向之一,其研究具有重要的理论价值与工程意义。常规的Gooding法尽管在仅测角航天器初始轨道确定的解算精度和鲁棒性等方面都有更好的表现，但是解的精度严重依赖给定首尾时刻位置向径的估值的精度，在超短弧观测情况下，由于无法提供精确的初值，算法可能不收敛或得到平凡解。因此有必要针对超短弧，提出初值智能优选的仅测角初始轨道确定方法，通过训练神经网络，实现对于首尾时刻位置向径的快速高精度估计，进而提高超短弧观测情况下初定轨的收敛性与精度。

技术实现思路

[0003]本专利技术主要目的是提供一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，基于初值智能优选实现航天器超短弧初定轨确定，通过仅测角实现对于空间目标状态的快速感知，进行实现精细化轨道估计。本专利技术具有超短弧初定轨精度高、误差小、收敛快、鲁棒性好的优点。本专利技术有利于提升空间态势感知能力，提高轨道确定精度与计算速度，有利于提升航天器在轨服务、在轨操作能力。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。
[0005]本专利技术公开的一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，设定初始时刻、地面测站的位置状态、采样的轨道根数矢量上下边界、采样数目与最大观测间隔；随机生成目标轨道，对于每条轨道，进行递推并生成训练所需的样本点的输入以及输出；以均方根误差作为损失函数，通过迭代更新计算神经网络权重，以得到离线训练好的神经网络；将训练得到的神经网络应用于实际的测角观测数据。输入观测得到的三次测量矢量以及对应的时刻，通过训练得到的神经网络预测得到首尾时刻的位置向径。基于预测得到的首尾时刻的位置向径，使用Gooding算法迭代计算航天器的初始轨道状态；基于得到的初始轨道状态计算一阶、二阶状态转移张量；计算视线角测量模型的一阶、二阶系数；建立初始轨道确定的修正模型，并使用非线性算法进行求解，进而修正初始轨道状态，得到更为精确的初始轨道确定结果；利用估计得到的初始轨道状态，可以进行轨道递推，为后续地基或者天基观测设备提供观测方位指引，提高跟踪效果，降低目标丢失率；基于得到的初始轨道状态，可以为后续的精细化轨道估计提高精准的初值，提高精细化估计的鲁棒性与收敛性；利用估计得到的初始轨道状态，可以提高轨道误差演化准确性，提升碰撞概率计算精度，有利于提升后续的航天器碰撞规避轨迹规划、抵近制导、博弈控制的精度与效果。
[0006]本专利技术公开的一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1：设定初始时刻t0、地面测站的位置状态、采样的轨道根数矢量上下边界、采样数目N与最大观测间隔T
max
。
[0008]设定初始时刻t0。设定地面测站的位置状态，所述位置状态包括经度L、纬度B和高度H。设定采样的轨道根数矢量上边界E
ub
＝[a
ub
,e
ub
,i
ub
,ω
ub
,Ω
ub
,θ
ub
]T
与下边界E
lb
＝[a
lb
,e
lb
,i
lb
,ω
lb
,Ω
lb
,θ
lb
]T
，其中a、e、i、ω、Ω与θ分别表示半长轴、偏心率、轨道倾角、近地点幅角、升交点赤经和真近地点角，下标ub与lb分别表示上界与下界。设定采样数目N、最大观测间隔T
max
。
[0009]步骤2：随机生成N条目标轨道，其中每条轨道的轨道根数矢量在给定的上下边界中随机生成。对于每条轨道，进行递推并生成训练所需的样本点的输入P以及输出Q。
[0010]对于第k条轨道，其轨道根数表示为E
k
＝[a
k
,e
k
,i
k
,ω
k
,Ω
k
,θ
k
]T
，根据轨道根数可以计算得到对应的位置矢量为r
k
(t)，其中t表示时间。随机生成两个时刻t1与t2，其中时刻t1与t2满足如下条件：
[0011]0＜t1‑
t0≤T
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0012]0＜t2‑
t1≤T
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0013]计算t0、t1与t2时刻的测角观测矢量为：
[0014][0015][0016][0017]其中l0、l1、l3分别表示t0、t1与t2时刻的测角观测矢量，r
s
(t)表示时刻t的地面站位置矢量，由给定的经度、纬度、高度以及初始时刻计算得到。
[0018]根据式(1)
‑
(5)得到第k条轨道对应的输入p
k
以及输出q
k
，其中p
k
以及q
k
表示为：
[0019][0020][0021]其中||r
k
(t0)
‑
r
s
(t0)||和||r
k
(t2)
‑
r
s
(t2)||分别表示t0与t2时刻的位置向径。
[0022]汇总得到样本集如下：
[0023]P＝{p1,p2,
…
,p
N
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0024][0025]步骤3：根据步骤2中样本点的输入P以及输出Q，以均方根误差作为损失函数，通过迭代更新的方式计算神经网络权重，以得到离线训练好的神经网络f:
[0026]步骤4：将训练得到的神经网络应用于实际的测角观测数据。输入观测得到的三次测量矢量l0、l1、l3以及对应的时刻t0、t1与t2，通过训练得到的神经网络预测得到t0与t2的位置向径。基于预测得到的t0与t2的位置向径，使用Gooding算法迭代计算航天器的初始轨道状态x0。
[0027]步骤5：基于步骤4得到的初始轨道状态x0递推得到t1与t2时刻的轨道状态x1与x2，
同时计算轨道状态x0、x1与x2对应的观测根据初始轨道状态x0计算一阶、二阶状态转移张量为和其中一阶、二阶状态转移张量为和可以通过求解以下微分方程得到：
[0028][0029][0030]其中上标i、k1、k2、p1、p2表示对应的元素位置，f为动力学雅克比矩阵。
[0031]步骤6：根据步骤5中得到的一阶、二阶状态转移张量和计算视线角测量模型的一阶、二阶系数Ξ本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1：设定初始时刻t0、地面测站的位置状态、采样的轨道根数矢量上下边界、采样数目N与最大观测间隔T
max
；步骤2：随机生成N条目标轨道，其中每条轨道的轨道根数矢量在给定的上下边界中随机生成；对于每条轨道，进行递推并生成训练所需的样本点的输入P以及输出Q；步骤3：根据步骤2中样本点的输入P以及输出Q，以均方根误差作为损失函数，通过迭代更新的方式计算神经网络权重，以得到离线训练好的神经网络f；步骤4：将训练得到的神经网络应用于实际的测角观测数据；输入观测得到的三次测量矢量l0、l1、l3以及对应的时刻t0、t1与t2，通过训练得到的神经网络预测得到t0与t2的位置向径；基于预测得到的t0与t2的位置向径，使用Gooding算法迭代计算航天器的初始轨道状态x0；步骤5：基于步骤4得到的初始轨道状态x0递推得到t1与t2时刻的轨道状态x1与x2，同时计算轨道状态x0、x1与x2对应的观测根据初始轨道状态x0计算一阶、二阶状态转移张量为和步骤6：根据步骤5中得到的一阶、二阶状态转移张量和计算视线角测量模型的一阶、二阶系数Ξ(t)和Θ(t)，建立二阶观测模型表达式；步骤7：建立初始轨道确定的修正模型，并使用非线性算法进行求解，进而修正初始轨道状态，得到更为精确的初始轨道确定结果；步骤8，利用估计得到的初始轨道状态，可以进行轨道递推，为后续地基或者天基管血设备提供观测方位指引，提高跟踪效果，降低目标丢失率；基于得到的初始轨道状态，可以为后续的精细化轨道估计提高精准的初值，提高精细化估计的鲁棒性与收敛性；利用估计得到的初始轨道状态，提高轨道误差演化准确性，提升碰撞概率预测精度，提升后续航天器碰撞规避轨迹规划、抵近制导、博弈控制的精度与效果。2.如权利要求1所述的一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，其特征在于：步骤1实现方法为，设定初始时刻t0；设定地面测站的位置状态，所述位置状态包括经度L、纬度B和高度H；设定采样的轨道根数矢量上边界E
ub
＝[a
ub
,e
ub
,i
ub
,ω
ub
,Ω
ub
,θ
ub
]
T
与下边界E
lb
＝[a
l
,e
b
,i
l
ω
b
,Ω
lb
,θ
Tl
，其中a、e、i、ω、Ω与θ分别表示半长轴、偏心率、轨道倾角、近地点幅角、升交点赤经和真近地点角，下标ub与lb分别表示上界与下界；设定采样数目N、最大观测间隔T
max
。3.如权利要求2所述的一种初值智能优选的航天器仅测角超短弧初轨确定方法，其特征在于：步骤2实现方法为，对于第k条轨道，其轨道根数表示为E
k
＝[a
k
,e<...

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