火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2009年
2期
36-39,42
,共5页
蔡琳%陈家斌%吕少麟%丁露%宋春雷
蔡琳%陳傢斌%呂少麟%丁露%宋春雷
채림%진가빈%려소린%정로%송춘뢰
神经网络%信息融合%卫星姿态确定%姿态敏感器
神經網絡%信息融閤%衛星姿態確定%姿態敏感器
신경망락%신식융합%위성자태학정%자태민감기
姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.
姿態確定繫統是衛星姿態控製繫統中的重要組成部分,衛星姿態確定的精度直接影響衛星控製精度.為得到高姿態精度,針對由慣性測量單元(Inertial Measurement Unit),紅外地平儀和太暘敏感器組成的衛星姿態確定繫統,分彆採用BP網絡算法和徑嚮基(RBF)網絡算法對不同的姿態敏感器的輸齣數據進行融閤,併用STK(Satellite Tool Kit)數據進行瞭倣真.倣真分析結果錶明這兩種學習算法均可以提高衛星定姿精度,相對而言,RBF網絡無論是精度上還是收斂速度上均優于BP網絡.
자태학정계통시위성자태공제계통중적중요조성부분,위성자태학정적정도직접영향위성공제정도.위득도고자태정도,침대유관성측량단원(Inertial Measurement Unit),홍외지평의화태양민감기조성적위성자태학정계통,분별채용BP망락산법화경향기(RBF)망락산법대불동적자태민감기적수출수거진행융합,병용STK(Satellite Tool Kit)수거진행료방진.방진분석결과표명저량충학습산법균가이제고위성정자정도,상대이언,RBF망락무론시정도상환시수렴속도상균우우BP망락.
