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公开（公告）号CN122965272A | 申请号CN202610959234.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人上海大学 |
分类号G06F30/27(2020.01), G06F7/552(2006.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/0895(2023.01), H04B7/185(2006.01), G06F111/04(2020.01), G06F119/14(2020.01) | 申请日2026-06-30 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601338322800006 | 源数据页码55 |
专利语言zh | ||
本发明涉及一种融合幂律标度约束的低轨星座轨道预测方法及系统，方法包括：获取低轨星座轨道状态数据并输入预训练的物理信息神经网络模型，得到未来时刻轨道偏差与状态数据；物理信息神经网络模型的训练过程包括：获取不同卫星数量、不同时刻下的轨道偏差数据并进行预处理；基于预处理后的轨道偏差数据，构建轨道偏差数据集；对预处理后的轨道偏差数据进行统计分析，得到轨道偏差与卫星数量之间的幂律关系；基于幂律关系，计算包括全局标度律约束和局部动力学约束的总损失函数，并对物理信息神经网络模型的模型参数进行优化，直至训练收敛，得到训练好的物理信息神经网络模型。与现有技术相比，本发明具有预测精度高的优点。
附图 1