Обоснование структуры нейронной сети для определения параметров движения орбитального объекта по результатам его наблюдений с борта космического аппарата

Обоснована структура многослойной нейронной сети прямого распространения, предназначенной для определения параметров движения центра масс некооперируемого орбитального объекта по результатам измерений, проводимых с помощью оптико-электронной системы космического аппарата. В качестве измеряемых параметров выбраны зенитные расстояния орбитального объекта в характерных точках орбиты космического аппарата и время пролета орбитального объекта между этими точками. Установлена наименьшая продолжительность обучения при заданной точности определения параметров движения центра масс орбитального объекта. Представленные результаты могут быть использованы при обосновании и разработке систем автономного определения параметров движения центра масс орбитального объекта на основе бортовых оптических средств космического аппарата.

1. Хуторовский З. Н. Ведение каталога космических объектов // Космические исследования. 1993. Т. 31, вып. 4. С. 101—114.

2. Брандин В. Н., Разоренов Г. Н. Определение траекторий космических аппаратов. М.: Машиностроение, 1978. 216 с.

3. Минаков Е. П., Власов Р. П. Алгоритм обработки траекторной информации уточнения параметров движения объектов по одновременным двукратным измерениям двумя космическими аппаратами роторного типа // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2019. Вып. 3. С. 184—191.

4. Глущенко А. А., Хохлов В. П. Алгоритм идентификации изменений и уточнения параметров движения техногенного объекта в околоземном космическом пространстве на основе радиолокационных измерений // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2021. Вып. 12. С. 164—170.

5. Голяков А. Д. Введение в теорию взаимной навигации искусственных спутников Земли. СПб: ВКА им. А. Ф. Можайского, 1992. 142 с.

6. Кузнецов В. И. Автоматизированная система научных исследований методов и алгоритмов автономной навигации и ориентации космических аппаратов. Монография. СПб: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2010. 453 с.

7. Аншаков Г. П., Голяков А. Д., Петрищев В. Ф., Фурсов В. А. Автономная навигация космических аппаратов. Самара: Гос. науч.-произв. ракетно-космический центр „ЦСКБ-Прогресс“, 2011. 486 с.

8. Голяков А. Д., Ананенко В. М., Фоминов И. В. Системы навигации летательных аппаратов. СПб: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2018. 273 с.

9. Трещалин А. П. Применение оптико-электронной аппаратуры космических аппаратов для предварительного определения параметров орбит околоземных объектов // Труды МФТИ. 2012. Т. 4, № 3. С. 122—131.

10. Ананенко В. М., Голяков А. Д., Калабин П. В. Метод предварительного решения задачи навигации космического робота по бортовым астрономическим измерениям с использованием фильтра Баттерворта // Вестн. Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2020. Т. 19, № 2. С. 7—18.

11. Суханов Н. В. Схема управления летательным аппаратом на основе нейронных сетей // Электронный журнал „Труды МАИ“. 2013. Вып. 65 [Электронный ресурс]: http://trudymai.ru/published.php?ID=36013

12. Кореванов С. И., Казин В. В. Искусственные нейронные сети в задачах навигации беспилотных летательных аппаратов // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2014. № 201. С. 46—49.

13. Воронцов В. А., Федоров Е. А. Разработка прототипа интеллектуальной системы оперативного мониторинга и технического состояния основных бортовых систем космического аппарата // Труды МАИ. 2015. Вып. 82 [Электронный ресурс]: https://trudymai.ru/published.php?ID=58817

14. Михайлин Д. А. Нейросетевой алгоритм безопасного облета воздушных препятствий и запрещенных наземных зон // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 04. С. 18—24.

15. Саттон Р. С., Барто Э. Дж. Обучение с подкреплением / Пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2020. 552 с.

16. Горбачевская Е. Н. Классификация нейронных сетей // Вестн. Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2012. Вып. 2 (19). С. 23—24.

17. Богославский С. Н. Область применения искусственных нейронных сетей и перспективы их развития // Науч. журн. КубГАУ. 2007. № 27(3). С. 228—238.