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申请/专利权人：北京开运联合信息技术集团股份有限公司
申请日：2024-05-24
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227973A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/25;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了基于算法模型的航天器在轨运行状态评估方法，涉及航天航空技术领域，本发明通过多源数据融合将不同数据源的信息整合到统一状态估计框架中，神经网络模型通过预处理和特征编码将数据源的信息融合到一起，采用非线性激活ReLU函数，基于非线性动力学模型，通过计算航天器的多自由度运动、燃料消耗、大气摩擦和非球面引力因素影响，非线性模拟扰动平衡步骤中，采用链蒙特卡洛对系统的参数不确定性、初值不确定性和外部扰动进行捕捉，使用随机游走Metropolis‑Hastings算法从参数分布中抽样候选参数值，并通过计算观测数据的似然度来决定是否接受新的参数值，对系统的不确定性进行量化，提供更加全面的评估。
主权项：1.基于算法模型的航天器在轨运行状态评估方法，其特征在于，包括：步骤1.航天器数据处理，基于航天器传感器和卫星数据源获取多源数据，包括GPS数据、星敏感数据、磁强计数据以及光谱数据，并对多源数据进行数据注册、坐标转换、噪声过滤和数据插值；步骤2.多源数据整合，采用神经网络模型以及多模态数据融合法将来自不同数据源的信息整合到统一的状态估计框架，包括GPS数据、星敏感数据、磁强计数据以及光谱数据多模态数据的融合；步骤3.航天器轨道状态演化模拟，基于非线性动力学模型，基于航天器的多自由度运动、燃料消耗、大气摩擦和非球面引力因素，模拟航天器的轨道和状态演化；步骤4.非线性模拟扰动平衡，采用链蒙特卡洛MCMC进行参数不确定性分析，捕捉非线性系统的参数不确定性、初值不确定性和外部扰动，生成状态样本；步骤5.状态估计，基于步骤4的蒙特卡洛模拟结果和实际观测数据，采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计；步骤6.状态异常风险警告，采用深度异常检测和自动编码器，进行风险分析，检测异常情况，识别潜在问题并提供预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京开运联合信息技术集团股份有限公司 基于算法模型的航天器在轨运行状态评估方法
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