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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开的一种不确定性下的激光链路指向误差模型修正方法，属于卫星通信技术领域。本发明实现方法为：分析低轨星座激光星间链路的全过程，建立系统动力学模型。分析输入特征不确定性，得激光指向动力学模型的待修正参数先验分布。使用蒙特卡洛方法对广义系统动力学模型的输入特征进行采样，使用欧氏距离指标对遥测数据样本集与仿真样本集之间的残差进行量化，得到用于衡量激光指向动力学模型输入特征不确定性的量化指标。通过贝叶斯随机修正方法对激光指向动力学模型中的不确定性参数修正，使用马尔可夫链蒙特卡洛MCMC方法计算实测样本的概率，通过估计后验分布概率密度函数曲线的峰值作为输入参数修正结果，提高激光指向动力学模型的精度。
主权项：1.一种不确定性下的激光链路指向模型误差修正方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：根据卫星动力学模型的初始输入参数，分析低轨星座激光星间链路的全过程，建立系统动力学模型，形成包含导航部分、姿态动力学部分以及激光终端部分的广义系统动力学模型；步骤二：根据物理特性将激光指向动力学模型不确定性误差分为轨道初始不确定性误差和机构安装误差，选取轨道初始参数和机构安装误差参数作为激光指向动力学模型的输入特征，分析输入特征的不确定性，并对其进行不确定性建模，得到激光指向动力学模型的待修正参数先验分布；步骤三：用蒙特卡洛方法对广义系统动力学模型的输入特征进行采样，使用欧氏距离指标对遥测数据样本集与仿真样本集之间的残差进行量化，得到用于衡量激光指向动力学模型输入特征不确定性的量化指标，将不确定性量化指标命名为不确定性量化指标，以此衡量步骤二中的不确定性因素对指向误差的影响程度；步骤四：基于步骤三中的不确定性量化指标，通过贝叶斯随机修正方法对激光指向动力学模型中的不确定性参数进行修正，基于贝叶斯基本原理，使用马尔可夫链蒙特卡洛MCMC方法计算实测样本的概率，使用近似贝叶斯计算方法计算实测样本基于待修正参数样本的条件概率，通过估计后验分布概率密度函数曲线的峰值作为步骤二中不确定性输入参数的修正结果，将修正结果代入步骤一中的激光链路指向模型，进而提高激光指向动力学模型的精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种不确定性下的激光链路指向模型误差修正方法
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