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APPLICATION OF NEURAL NETWORK SYSTEM TOSPACECRAFT ATTITUDE ESTIMATION

机译:神经网络系统在航天器姿态估计中的应用

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摘要

A module structured neural network (MNN) toestimate the rotational motion of a satellite isinvestigated. This system consists of NeuralNetwork for Prediction of Time Series Data (NNT)and Neural Network for Prediction of Weightsthrough NNTs (NNW), and is expected to becapable of estimating nonlinear motion. In order totrain the MNN system, sequential sets of visualinformation associated with geometrical features ofthe satellite are supplied to the MNN as input data,and the position, velocity and angular velocity of thesatellite, estimated by an Extended Kalman Filter(EKF), are used as data to train the MNN. If visualinformation cannot be obtained, the MNN functionsas a predictor of the state values. The results ofnumerical simulations show that the MNN hasexcellent robustness to noise, short convergencetime, and accuracy for estimation, in comparison toa single module NN system.
机译:一个模块结构的神经网络(MNN) 估计卫星的旋转运动是 调查。该系统包括神经 时间序列数据预测网络(NNT) 和神经网络的权重预测 通过NNT(NNW),并且有望 能够估计非线性运动。为了 训练MNN系统,视觉的顺序集 与...的几何特征相关的信息 卫星作为输入数据提供给MNN, 以及它的位置,速度和角速度 卫星,由扩展卡尔曼滤波器估计 (EKF),用作训练MNN的数据。如果视觉 无法获得信息,MNN功能 作为状态值的预测指标。结果 数值模拟表明,MNN具有 出色的抗噪声能力,收敛时间短 时间和估计的准确性,与 单个模块的NN系统。

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