【摘 要】
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影响热层大气密度的因素较多且变化机理复杂，很难建立准确的大气模型，导致大气阻力摄动成为空间站轨道预报精度的主要影响因素之一。研究了基于PPO2强化学习算法的轨道预报方法，利用强化学习网络修正大气模型中的相关参数，提高了轨道预报精度。首先建立了空间站的轨道动力学模型，分析了大气模型参数的误差特性，设计了基于强化学习的轨道动力学模型修正方案。选择PPO2算法作为强化学习算法，设计了训练参量与强化学习网
【机 构】
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国防科技大学空天科学学院空天工程系
【基金项目】
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装备预研航天科技联合基金（基金号6141B060907）；
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影响热层大气密度的因素较多且变化机理复杂，很难建立准确的大气模型，导致大气阻力摄动成为空间站轨道预报精度的主要影响因素之一。研究了基于PPO2强化学习算法的轨道预报方法，利用强化学习网络修正大气模型中的相关参数，提高了轨道预报精度。首先建立了空间站的轨道动力学模型，分析了大气模型参数的误差特性，设计了基于强化学习的轨道动力学模型修正方案。选择PPO2算法作为强化学习算法，设计了训练参量与强化学习网络模型，生成了PPO2算法的训练和测试样本，完成了仿真训练与测试。仿真结果表明，该方案能有效补偿大气密度模型不准确造成的轨道预报误差，提高空间站的轨道预报精度和效率。
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