[发明专利]一种基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法有效
| 申请号： | 201910366339.6 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN110132287B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 宋锐;蒋唯娇;曹锴郎;李娇娇;李云松;王养利 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01C21/24 | 分类号： | G01C21/24 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于遥感测绘技术领域，公开了一种基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法；根据卫星姿态运动学模型和陀螺误差模型构建系统状态方程；根据星敏感器误差模型构建系统量测方程；采用AKF模型对姿态参数进行估计；根据滤波过程量及滤波结果构建数据集，随机选取部分数据集作为训练集；搭建极限学习机网络模型，利用训练集对极限学习机网络离线训练，得到网络参数；设置不同的星敏感器测量误差参数，将AKF滤波过程量输入到训练好的极限学习机网络，得到姿态参数补偿量，对AKF结果补偿；利用固定区间平滑算法平滑处理；修正姿态四元数和陀螺角速度。本发明极限学习机模型简单、训练参数少、泛化能力强，有效提升定姿精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极限 学习机 网络 补偿 卫星 高精度 联合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法，其特征在于，所述基于极限学习机网络补偿的卫星高精度联合定姿方法包括：首先根据卫星姿态运动学模型和陀螺误差模型构建系统状态方程；根据星敏感器误差模型构建系统量测方程；设置星敏感器测量误差参数，采用AKF模型对姿态参数进行估计；然后根据滤波过程量以及滤波结果构建数据集，随机选取部分数据集作为训练集；搭建极限学习机网络模型，设置其隐含层层数，利用训练集对极限学习机网络进行离线训练，得到网络参数；接着在实时滤波过程，设置不同的星敏感器测量误差参数，将AKF滤波过程量输入到训练好的极限学习机网络，得到姿态参数补偿量，对AKF结果进行补偿；利用固定区间平滑算法进行平滑处理；最后修正姿态四元数和陀螺角速度，得到高精度姿态。
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