[發(fā)明專利]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與打靶算法的J2攝動Lambert問題求解方法

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• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112560343A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李爽;楊彬
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06F17/16;G06F119/14
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與打靶算法的J2攝動Lambert問題求解方法，包括：根據(jù)始末端位置矢量和飛行時間，得到始端速度初值，并基于得到的始端速度初值進行軌道遞推，獲取J2攝動干擾下的末端位置誤差；根據(jù)末端位置誤差及初始條件中的始末端位置及飛行時間，利用訓練得到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預估始端速度初值的誤差，并以此為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測值；以得到的始端速度初始猜測值為初值，利用基于差分近似的牛頓迭代打靶算法對始端速度初始猜測值進行打靶修正，直至末端位置精度滿足要求。本發(fā)明解決現(xiàn)有技術(shù)中在解決J2攝動Lambert問題時計算效率低、收斂穩(wěn)定性不足和多圈Lambert問題求解效果差的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于軌道動力學技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與打靶算法的J2攝動Lambert問題求解方法。

背景技術(shù)

Lambert問題是在給定始末端位置及飛行時間的情況下求解始末端的速度，是軌道動力學領(lǐng)域的基礎(chǔ)問題。經(jīng)典Lambert問題是基于兩體動力學模型提出的，但航天器的實際運動受到了各種攝動干擾，導致經(jīng)典Lambert問題的開普勒解無法滿足實際任務的精度要求。因此，考慮J2攝動是中低軌道的主要攝動項，在經(jīng)典Lambert問題的基礎(chǔ)上提出了J2攝動Lambert問題。

根據(jù)求解原理，現(xiàn)有J2攝動Lambert問題求解算法可以歸納為兩類：解析法和打靶法。解析法的思路是推導J2攝動Lambert問題的解析形式，將問題轉(zhuǎn)化為一系列參數(shù)代數(shù)方程進行求解。打靶法則是根據(jù)末端狀態(tài)誤差反饋，利用各種打靶算法對初始速度矢量進行迭代修正。馮浩陽等人的大范圍收斂的攝動Lambert問題新型解法：擬線性化-局部變分迭代法[J].航空學報,2021,42(X):324699中提出了一種擬線性化-局部變分迭代法，通過擬線性化思想，將非線性兩點邊值問題轉(zhuǎn)化為一系列具有一定迭代格式，并且成對出現(xiàn)的初值問題，進而通過局部變分迭代法對其進行求解，該方法的優(yōu)點是利用擬線性化的大范圍收斂特性和局部變分迭代法的快收斂、高精度特性，能夠在在較大的時間和空間尺度下快速精確獲得攝動Lambert問題的初速度和轉(zhuǎn)移軌道。但針對轉(zhuǎn)移時間較長的多圈Lambert問題，由于非線性特性增強，其線性化操作的誤差將被放大，導致收斂性變差。Yang Z,Luo YZ,Zhang J,et al.Homotopic perturbed Lambert algorithm for long-durationrendezvous optimization[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2015,38(11):2215-2223.中基于同倫技術(shù)提出了一種J2攝動多圈Lambert問題求解方法，該方法的優(yōu)點是引入了同倫技術(shù)有效地改善了算法的收斂穩(wěn)定性，但同倫參數(shù)的引入也導致其迭代次數(shù)和計算時間大量增加。

發(fā)明內(nèi)容

針對于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與打靶算法的J2攝動Lambert問題求解方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中在解決J2攝動Lambert問題時計算效率低、收斂穩(wěn)定性不足和多圈Lambert問題求解效果差的問題。

為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與打靶算法的J2攝動Lambert問題求解方法，步驟如下：

1)根據(jù)始末端位置矢量和飛行時間，利用普適變量法求解二體Lambert問題，得到始端速度初值，并基于得到的始端速度初值進行軌道遞推，獲取J2攝動干擾下的末端位置誤差；

2)根據(jù)步驟1)得到的末端位置誤差及初始條件中的始末端位置及飛行時間，利用訓練得到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預估始端速度初值的誤差，并以此為校正量修正步驟1)得到的始端速度初值，得到修正后的始端速度初始猜測值；

3)以步驟2)得到的始端速度初始猜測值為初值，利用基于差分近似的牛頓迭代打靶算法對始端速度初始猜測值進行打靶修正，直至末端位置精度滿足要求。