【摘 要】
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由于现有大气密度模型精度不足,在对低轨卫星定轨和轨道预报时容易产生较大误差,而观测手段的缺乏以及对高层大气物理机理缺乏足够了解给大气密度模型的建立带来了一定的困难
【机 构】
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中国科学技术大学数学科学学院,宇航动力学国家重点实验室
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由于现有大气密度模型精度不足,在对低轨卫星定轨和轨道预报时容易产生较大误差,而观测手段的缺乏以及对高层大气物理机理缺乏足够了解给大气密度模型的建立带来了一定的困难.提出了利用神经网络来建立大气密度预测模型.首先,利用两行轨道根数对NRLMSISE-00大气模型校准得到沿轨道的局部化密度模型,然后基于非线性自适应回归神经网络（NARX）构建大气密度预测模型.该模型主要结合校准后MSIS模型以及太阳与地磁活动指数来预测未来一段时间内局部大气密度.将该模型应用于不同的卫星轨道数据,进行了多个时间段的模拟试验.与
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