【摘 要】
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卫星姿态预测是指利用历史姿态信息推测卫星姿态的未来趋势,其难点之一在于卫星遥测数据往往具有复杂的非线性特征,且卫星遥测数据一般具有量多,数据密集的特点,本文利用支持
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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卫星姿态预测是指利用历史姿态信息推测卫星姿态的未来趋势,其难点之一在于卫星遥测数据往往具有复杂的非线性特征,且卫星遥测数据一般具有量多,数据密集的特点,本文利用支持向量回归机（SVR）的非线性运算能力和粒子群优化算法（PSO）的快速全局优化的特点提出了一种基于PSO-SVR的卫星姿态预测模型.首先将表征卫星飞行姿态的关键参数的时间序列分段求取均值、均方差以压缩数据,然后根据粒子群优化算法来计算最优的SVR参数,根据最优参数建立预测模型进行关键参数均值、均方差的预测,从而估计卫星的未来姿态.该方法克服了参数
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