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申请/专利权人：中国西安卫星测控中心
摘要：本申请是关于一种基于神经网络的航天器遥测数据插值方法，包括：获取航天器遥测数据中的高采样帧率参数集，并预测航天器遥测数据中的低采样帧率参数集；根据模糊机理关系，建立高采样帧率参数集和低采样帧率参数集之间的映射关系；确定神经网络，基于映射关系，将高采样帧率参数集作为神经网络的输入，将低采样帧率参数集作为神经网络的输出，对神经网络进行迭代优化，得到优化神经网络；利用待检测输入数据集和真实输出数据集，对优化神经网络进行评估；若评估结果达到优化神经网络的预期效果，则利用优化神经网络对航天器遥测数据进行插值，并对插值精度进行验证。本申请能够提高航天器遥测数据插值结果的精度。
主权项：1.一种基于神经网络的航天器遥测数据插值方法，其特征在于，包括：获取航天器遥测数据中的高采样帧率参数集，并预测所述航天器遥测数据中的低采样帧率参数集；根据模糊机理关系，建立所述高采样帧率参数集和所述低采样帧率参数集之间的映射关系；确定神经网络，基于所述映射关系，将所述高采样帧率参数集作为所述神经网络的输入，将所述低采样帧率参数集作为所述神经网络的输出，对所述神经网络进行迭代优化，得到优化神经网络；利用待检测输入数据集和真实输出数据集，对所述优化神经网络进行评估；若评估结果达到所述优化神经网络的预期效果，则利用所述优化神经网络对所述航天器遥测数据进行插值，并对插值精度进行验证；所述高采样帧率参数集和所述低采样帧率参数集之间关系的表达式为： （1）其中，表示航天器的转动惯量参数，表示航天器的转速矢量参数，表示航天器的转速矢量变化率参数，表示航天器的反电势系数参数，表示航天器的电机电流参数，表示航天器的摩擦力矩参数，表示航天器的惯量矩阵参数，表示姿态角的加速度参数，表示姿态角的速度参数，表示航天器的控制力矩参数，表示航天器的电机控制电压参数，表示航天器的电机电阻参数，表示干扰力；当只能获取到所述航天器的电机电流、所述姿态角的速度和所述航天器的控制力矩的参数数值时，将公式（1）进行简化，得到所述模糊机理关系的表达式为： （2）其中，表示模糊机理的关系函数，所述模糊机理的关系函数通过所述神经网络训练出来。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国西安卫星测控中心 一种基于神经网络的航天器遥测数据插值方法
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