申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117951521A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F18/25;G06Q10/04;G01C21/24;G01C21/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明涉及航空航天技术领域及人工智能技术领域，提供一种基于数据融合的空间物体轨道预报方法，通过融合传统轨道预报模型与机器学习方法，构建采用并联结构的混合模型，不依赖复杂的数值仿真环境以及高精度轨道跟踪数据，只使用TLE与传统SGP4SDP4模型进行研究，方法适用于空间物体的轨道预报的准确度以及精度提升任务。本发明不止预报轨道传播状态矢量，同时提供该预报值的不确定度量，从而实现在不低于现有轨道预报能力以及稳定性的基础上，提升轨道预报精度。

主权项：1.一种基于数据融合的空间物体轨道预报方法，其特征在于，包括：S1：通过轨道数据库获取TLE数据并解算轨道源要素数据；S2：对所述轨道源要素数据进行预处理得到轨道要素数据集；S3：根据所述轨道要素数据集构建轨道传播误差数据集；S4：基于所述轨道传播误差数据集，以轨道传播时间作为输入特征变量，以轨道误差作为输出目标变量，对GP模型进行训练；S5：利用通用的SGP4SDP4模型对轨道状态进行传播，计算相应历元时刻的协方差矩阵；S6：采用协方差交叉融合算法，通过权值分配方式融合的SGP4SDP4模型和经过训练后的GP模型，获得采用并联结构的空间物体轨道预报混合模型；S7：利用所述空间物体轨道预报混合模型对空间合作目标非合作目标的空间轨道进行预报。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种基于数据融合的空间物体轨道预报方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD