面向GEO空間碎片清除任務(wù)的智能軌跡制導算法

摘要： 針對復雜動力學環(huán)境下GEO空間碎片清除任務(wù)的高精度交會問題，提出了基于深度學習技術(shù)的GEO衛(wèi)星軌跡制導算法。首先，以經(jīng)典預測校正技術(shù)為基礎(chǔ)，建立通用的GEO衛(wèi)星轉(zhuǎn)移軌跡制導算法架構(gòu)，現(xiàn)有制導技術(shù)以及人工智能技術(shù)都適用于該架構(gòu)。然后，基于深度學習技術(shù)對GEO衛(wèi)星動力學模型參數(shù)進行擬合，利用一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時輸出高階非球形引力加速度以及高精度日月星歷，從而提高GEO衛(wèi)星動力學模型...