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公开(公告)号:CN117454963A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311407886.7
申请日:2023-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/086 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/048 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的SGP4模型精度改进方法及系统,涉及机器学习技术领域。本发明的技术要点包括:获取卫星的历史飞行数据及对应的空间活动指数,获取最优大气阻力调制系数;历史飞行数据、空间活动指数及最优大气阻力调制系数组成训练数据集;构建BP神经网络,并利用遗传算法对BP神经网络进行优化,将训练数据集输入经遗传算法优化后的BP神经网络进行训练;将实时卫星飞行数据及空间活动指数输入训练好的预测模型中进行预测,获取大气阻力调制系数预测结果。将大气阻力调制系数预测结果替换TLE数据中的大气阻力调制系数,以使用新的TLE数据进行卫星轨道预报。本发明有效提高了SGP4轨道预报模型的预报精度且鲁棒性强。
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公开(公告)号:CN115018240A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210365526.4
申请日:2022-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种敏捷卫星应急任务规划方法,得到应急任务可见时间窗口集合;优先级从高到低对应急任务排序;选择当前优先级最高应急任务,在其可见时间窗口内选择开始执行时间,并插入当前规划方案中,得到插入后规划方案,将应急任务从应急任务列表中剔除;判断插入后规划方案中是否存在冲突,如果不存在,则将插入后规划方案作为新的当前规划方案;否则,采用窗口滑动策略解除冲突,得到新的当前规划方案;判断新的当前规划方案是否满足约束条件,若满足,则将当前规划方案更新为新的当前规划方案;否则保持不变;循环遍历所有应急任务,输出规划方案。本发明减小了应急任务对初始规划方案的扰动,降低卫星二次调度难度,提高任务总收益。
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公开(公告)号:CN115018240B
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202210365526.4
申请日:2022-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种敏捷卫星应急任务规划方法,得到应急任务可见时间窗口集合;优先级从高到低对应急任务排序;选择当前优先级最高应急任务,在其可见时间窗口内选择开始执行时间,并插入当前规划方案中,得到插入后规划方案,将应急任务从应急任务列表中剔除;判断插入后规划方案中是否存在冲突,如果不存在,则将插入后规划方案作为新的当前规划方案;否则,采用窗口滑动策略解除冲突,得到新的当前规划方案;判断新的当前规划方案是否满足约束条件,若满足,则将当前规划方案更新为新的当前规划方案;否则保持不变;循环遍历所有应急任务,输出规划方案。本发明减小了应急任务对初始规划方案的扰动,降低卫星二次调度难度,提高任务总收益。
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