一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，涉及卫星轨道预报技术领域，其步骤包括：（1）获取基准轨道；（2）动力学轨道外推；（3）构建轨道预报误差序列；（4）训练网络模型；（5）预测未来时刻轨道预报误差；（6）补偿预报结果。本发明专利技术通过构建轨道预报误差序列描述动力学模型与真实空间环境之间的差异，并采用双向长短期记忆网络捕捉、学习轨道预报误差的变化规律，以此预测未来时刻的轨道误差，修正基于动力学模型的轨道预报结果，从而补偿动力学建模相较于真实空间环境的不足，抑制轨道误差随预报时间增长快速发散的趋势，有效实现导航卫星高精度的轨道预报任务。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及卫星轨道预报，尤其涉及一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法。

技术介绍

1、高精度的轨道预报是卫星在轨开展各类应用的重要基础。当前，新一代全球卫星导航系统的发展趋势要求导航卫星具备高精度自主定轨的功能，即在完全脱离地面站运控系统支持的情况下，能够自主生成导航电文，维持整个系统的正常运行。轨道预报作为卫星自主定轨的先验信息，其精度在一定程度上决定了最终轨道确定的精度。

2、通常，提升轨道预报精度，需要充分分析卫星在轨所受各种摄动因素，建立更加精确的卫星动力学模型。但动力学模型的精化需要长期在轨观测数据的支持，该过程周期长、难度大，且卫星运动状态受空间环境影响复杂多变。因此理想化卫星动力学模型难以完整精细地描述空间摄动力作用，从而导致轨道误差随预报时间推移快速发散，卫星轨道预报精度难以满足实际应用需求。

3、综上所述，需要寻求一种在不依赖于动力学模型精化的情况下抑制误差发散趋势、提高轨道精度的导航卫星高精度轨道预报方法。

技术实现思路

1、针对上述导航卫星轨本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，所述步骤2中的动力学轨道外推，导航卫星在轨运行过程会受到多种摄动因素的共同影响，选取3636阶EGM2008 地球引力场模型、JPL DE403星历下的日月三体引力、固体潮摄动、球形太阳光压模型建立导航卫星的动力学模型，在惯性系下，卫星的受摄运动方程可由牛顿第二定律得到：

3.根据权利要求1所述的一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，所述步骤3中的构建轨道预...

【技术特征摘要】

1.一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，所述步骤2中的动力学轨道外推，导航卫星在轨运行过程会受到多种摄动因素的共同影响，选取3636阶egm2008 地球引力场模型、jpl de403星历下的日月三体引力、固体潮摄动、球形太阳光压模型建立导航卫星的动力学模型，在惯性系下，卫星的受摄运动方程可由牛顿第二定律得到：

3.根据权利要求1所述的一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，所述步骤3中的构建轨道预报误差序列，将步骤1、步骤2中所得到的基准轨道和动力学外推轨道做差，得到在j2000地心惯性下基于动力学模型的轨道预报误差，即：

4.根据权利要求3所述的一种基于双向长短期记忆网络的导航卫星高精度轨道预报方法，其特征在于，所述步骤4中的训练网络模型，构建双向长短期记忆网络提取学习步骤3中所得到的轨道预报误差序列的变化规律；双向长短期记忆网络由两个独立的前向lstm和后向lstm组合而成，并将两个方向的隐藏状态拼接输出；两个lstm分别负责从正向和逆向对输入的时序数据进行处理，从而更好地挖掘时序数据的关联特征，捕捉序列中的上下文信息；其中的每一个长短期记忆单元利用细胞状态在时间上累积过去的信息作为长期记忆，利用隐藏状态传递最近单元的信息作为短期记忆；同时引入门的结构，新增或删除细胞状态中的信息，权衡长、短期记...

【专利技术属性】
技术研发人员：马跃博，赵一辉，赵汝进，龙鸿峰，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：