【摘 要】
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对于低轨空间目标,大气阻力是影响轨道预报精度的主要摄动力.本文提出了一种基于空间环境数据和神经网络模型的空间目标大气阻力参数修正方法,基于目标的历史两行元根数,通过
【机 构】
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南京信息工程大学空间天气研究所,国家卫星气象中心
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对于低轨空间目标,大气阻力是影响轨道预报精度的主要摄动力.本文提出了一种基于空间环境数据和神经网络模型的空间目标大气阻力参数修正方法,基于目标的历史两行元根数,通过模拟得到外推一天轨道预报中预报结果与观测数据符合最好的阻力调制系数,分析表明其与太阳F10.7指数和地磁Ap指数具有很好的相关性.根据已有数据,构建神经网络模型,实现对阻力调制系数的补偿计算,从而改进低轨目标外推一天的轨道预报.结果表明,神经网络模型相比两行元根数能够更及时地对空间环境变化进行响应.将该方案应用于天宫一号和国际空间站的外推一天轨道预报,验证了方案的正确性和普适性,对地磁扰动引起的较大预报误差改进效果更好,误差能够降低50%60%;平均而言,预报精度可以提高约30%,改进成功率达到80%左右.
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