基于 PS O‐B P 神经网络的广播星历轨道误差预测模型

• 作者: 彭雅奇 牛飞 王倚文 许承东 郑学恩
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 广播星历轨道误差 反向传播神经网络 粒子群优化 摄动改正数
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 1617-1622
• 页数: 6页
• 分类号: V 249.31
• 字数: 4046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001‐506X.2019.07.24

摘要

在卫星导航数据处理实践中,发现广播星历轨道误差中客观存在不确定性的规律现象,针对这种不能用确定数学模型表示的误差信息,建立基于粒子群优化反向传播(back propagation ,BP)神经网络的轨道误差预测模型.通过粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,利用广播星历解算出的卫星空间位置和速度,并结合时间信息和摄动改正数对神经网络进行训练和测试.结果表明该模型对广播星历轨道误差具有较好的拟合能力和预测效果,用该模型对卫星位置解算提供误差补偿,可有效提高卫星定轨精度,降低系统级误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许承东	北京理工大学宇航学院	36	172	7.0	12.0
2	牛飞		7	11	3.0	3.0
3	彭雅奇	北京理工大学宇航学院	4	4	1.0	2.0
4	王倚文	北京理工大学宇航学院	2	3	1.0	1.0
5	郑学恩	北京理工大学宇航学院	5	11	3.0	3.0