[发明专利]基于深度神经网络与打靶算法的J2摄动Lambert问题求解方法在审
| 申请号： | 202011481379.4 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112560343A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 李爽;杨彬 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F17/16;G06F119/14 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络与打靶算法的J2摄动Lambert问题求解方法，包括：根据始末端位置矢量和飞行时间，得到始端速度初值，并基于得到的始端速度初值进行轨道递推，获取J2摄动干扰下的末端位置误差；根据末端位置误差及初始条件中的始末端位置及飞行时间，利用训练得到的深度神经网络预估始端速度初值的误差，并以此为校正量修正上述得到的始端速度初值，得到修正后的始端速度初始猜测值；以得到的始端速度初始猜测值为初值，利用基于差分近似的牛顿迭代打靶算法对始端速度初始猜测值进行打靶修正，直至末端位置精度满足要求。本发明解决现有技术中在解决J2摄动Lambert问题时计算效率低、收敛稳定性不足和多圈Lambert问题求解效果差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 打靶 算法 j2 摄动 lambert 问题 求解 方法 | ||
【主权项】：
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