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一种LSTM模型预测BC值的空间碎片无控再入预报方法
文献摘要：
提出一种利用长短周期记忆(LSTM)神经网络模型动态预测无控再入过程中弹道系数(BC)值实现空间碎片高精度再入时刻预报.通过利用空间碎片两行根数(TLE)、简化通用摄动模型(SGP4)与公开的物体陨落时间作为实测数据样本,利用迭代修正BC值方法构建预测模型的训练集,由此构造用于预测BC值的LSTM模型预测BC,再采用高精度轨道外推动力学模型配合预测BC值预报再入时刻,结果表明基于LSTM模型预测BC的空间碎片再入时刻预报方法是可行的,在95％的置信度内,90天以上的再入时刻预报精度小于10％,30天预报精度小于8％.
文献关键词：
空间碎片;弹道系数(BC);长短期记忆(LSTM)神经网络;两行根数(TLE);再入预报
中图分类号：
作者姓名：
蒯家伟;赵柯昕;孙立刚;廖名传
作者机构：
南京航空航天大学航天学院,南京211106;北京电子工程总体研究所,北京100854;北京遥测技术研究所,北京100094;中国科学院微小卫星创新研究院,上海201304
文献出处：
引用格式：
[1]蒯家伟;赵柯昕;孙立刚;廖名传-.一种LSTM模型预测BC值的空间碎片无控再入预报方法)[J].宇航学报,2022(12):1731-1738
A类：
再入预报,两行根数
B类：
BC,空间碎片,预报方法,短周期,动态预测,中弹,弹道,TLE,摄动,SGP4,陨落,迭代修正,训练集,外推,置信度,预报精度,长短期记忆
AB值：
0.2239
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