(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111263074.0 (22)申请日 2021.10.28 (71)申请人 中国西安 卫星测控中心 地址 710043 陕西省西安市新城区咸宁东 路462号 (72)发明人 崔文惠　王元　孙振宇　苏博　 卢中培　薛云刚　贾文涛　符叶丹　 赵向文　林鹏　邹俞　 (74)专利代理 机构 西安弘理专利事务所 61214 代理人 燕肇琪 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 17/18(2006.01)G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种空间大气密度判断方法 (57)摘要 本发明公开了一种空间大气密度判断方法， 具体按照以下步骤实施： 用户提供输入参数， 记 为in； 将in进行归一化处理； 为进行完归一化操 作的参数序列添加常数项1； 用神经网络输入层 权值矩阵乘以输入序列， 令神经网络隐含层计算 次数n＝1； 为输入序列添加常数项1， 使a(n)＝[a (n)； 1]， 使变换后的输入参数序列a(n)与LW(n) 相乘， a(n)＝LW(n)*a(n)， 完成一个隐含层计算； 步骤6、 令n＝n+1， 若n>3， 则隐含层计算结束， 进 入下步； 否则， 令n＝n+1， 重复上步完成下一个隐 含层计算； 对输出层进行计算； 对计算结果进行 反向归一化处理， 得到空间大气密度， 完成空间 大气密度判断。 能够改善传统大气 模型在该空间 范围的大气判断精度。 权利要求书1页 说明书13页 附图2页 CN 113987939 A 2022.01.28 CN 113987939 A 1.一种空间大气密度判断方法， 其特 征在于， 具体按照以下步骤实施： 步骤1、 用户提供8种输入参数， 将以上 数据组成一个序列， 记为 in； 步骤2、 将i n进行归一 化处理； 步骤3、 为进行完归一化操作的参数序列添加常数项1， 将其变为9个输入参数组成的输 入序列， 即p＝[i n； 1]； 步骤4、 用神经网络 输入层权值矩阵乘以输入序列， 令神经网络隐含层计算次数n ＝1； 步骤5、 为输入序列添加常数项1， 使a(n)＝[a(n)； 1]， 使变换后的输入参数序列a(n)与 LW(n)相乘， a(n)＝ LW(n)*a(n)， 完成一个隐含层计算； 步骤6、 令n＝n+1， 若n>3， 则隐含层计算结束， 进入步骤7； 否则， 令n＝n+1， 重复步骤5完 成下一个隐含层计算； 步骤7、 对输出层进行计算； 步骤8、 对步骤7的计算结果进行反向归一化处理， 得到空间大气密度， 完成空间大气密 度判断。 2.根据权利要求1所述的一种空间大气密度判断方法， 其特征在于， 所述步骤1中8种输 入参数包括测量的时间、 空间点的经度、 纬度、 高度、 太阳辐射指数的测量前一日测量值、 太 阳辐射指数81日均值 地磁参数三小时测量 值、 地磁参数日均值 3.根据权利要求2所述的一种空间大气密度判断方法， 其特征在于， 所述测量的时间计 数方法为： 根据当前卫星运行的协调世界时中的年、 月、 日信息计算当前日期的年内日计 数， 计算方法为： 前m ‑1月的日期之和加日计数 m为当前月份， 为当前 月份之前 所有月份日期之和， d为当月日期。 4.根据权利要求1所述的一种空间大气密度判断方法， 其特征在于， 所述步骤2具体按 照以下实施： 采用： in＝(xoutm ax‑xoutmin)./(xinmax ‑xinmin).*(in ‑xinmin)+xoutmin对输入数组进行 归一化处理。 5.根据权利要求1所述的一种空间大气密度判断方法， 其特征在于， 所述步骤3 中p为9* 1格式的矩阵。 6.根据权利要求1所述的一种空间大气密度判断方法， 其特征在于， 所述步骤4具体按 照以下实施： 令a(0)＝IW*p， 其中IW为10*9格式的矩阵， 计算后a(0)为10*1格式的矩阵， 通 过公式 对a(0)进行变换， 其中n＝a(0)， 并为输入序列添加常数项 1， 使a(1)＝[tansig(a(1) )； 1]， 此时a(1)为1 1*1格式矩阵。 7.根据权利要求1所述的一种空间大气密度判断方法， 其特征在于， 所述步骤8中对对 步骤7的计算结果进行反向归一 化具体为： 采用 ym＝(yinmax ‑yinmin)./(youtmax ‑youtmin).*(a(3) ‑youtmin)+yinmin对步骤7得到 的计算结果进行反向归一 化处理。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113987939 A 2一种空间大气密 度判断方 法 技术领域 [0001]本发明属于地球大气密度判断技 术领域， 涉及一种空间大气密度判断方法。 背景技术 [0002]航天器在空间除了受到地球 的引力之外， 还受到一些其他的摄动力， 地球引力和 这些摄动力共同构成了航 天器在空间飞行的力学环境， 如果 实现了对这些摄动力的精确建 模， 根据a＝F/ m， 就可以精确判断航 天器在空间环 境中每一个位置上的加速度， 从而通过积 分精确判断出航天器在该位置的速度， 进而通过积分精确计算出航天器的空间位置， 完成 航天器的轨道动力学计算。 [0003]对于低轨卫星来说， 大气阻力是其主要摄动力 因素之一， 因此近地轨道大气密度 的判断精度直接影响着近地卫星轨道判断的精度。 要精确判断航 天器在空间每一位置所受 的大气阻力， 必须精确知道航天器所处位置每一点的大气密度。 由于空间大气每时每刻都 处于变化之中， 因此， 长时间大范围的空间大气密度数据无法通过测量得到， 只能通过对有 限数据的分析归纳和建模得到 。 [0004]通过对现有主流的多种多维度大气模型(包括 Jacchia模型、 MSIS00模型、 DTM2013 模型等)的分析， 可以确定影响空间某一点大气密度的因素包括时间(年内日计数)、 空间点 的经度、 纬度、 高度、 F10.7(F30)的测量前一日测量值、 F10.7(F30)81日均值 Kp三 小时测量值、 Kp日均值 等， 空间大气密度是上述参数的函数。 F10.7(F30)和其81日均值 取计算前一日的值， 原因在于由于传播因素， 太阳辐射对大气密度的影 响晚一 天。 传统模型基于对 上述参数的不同理解， 分别给出了不同的解析表达式。 但 这些模型精度 普遍不高， 在各种影响因素非常平稳的状态下， 其误差一般为10 ‑15％， 在较高扰动下误差 通常可达 到30％左右， 在部分年份甚至可以高达10 0％。 发明内容 [0005]本发明的目的是提供一种空间大气密度判断方法， 用于判断地球上空高度从 250km至280km、 纬度从90 °至‑90°、 经度从0 °至360°范围的大气密度， 能够改善传统大气模 型在该空间范围的大气判断精度。 [0006]本发明所采用的技术方案是， 一种空间大气密度判断方法， 具体按照以下步骤实 施： [0007]步骤1、 用户提供8种输入参数， 将以上 数据组成一个序列， 记为 in； [0008]步骤2、 将i n进行归一 化处理； [0009]步骤3、 为进行完归一化操作的参数序列添加常数项1， 将其变为9个输入参数组成 的输入序列， 即p＝[i n； 1]； [0010]步骤4、 用神经网络输入层权值矩阵乘以输入序列， 令神经网络隐含层计算次数n ＝1；说　明　书 1/13 页 3 CN 113987939 A 3