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基于BP神经网络的卫星激光测距望远镜指向误差的建模研究

作　者: 朱程广
导　师: 郭唐永
学　校:
专　业: 大地测量学与测量工程
关键词: BP神经网络模型 指向误差 卫星激光测距 遗传算法 W检验
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


随着光、机、电技术的迅速发展，卫星激光测距（SLR）技术已日渐成熟。在数据精度方面，无论国内外的固定站，还是流动站都已步入亚厘米级时代。近年来，随着高重复率激光技术的广泛应用，国内各SLR站在数据量和精度方面都进入了新阶段。但是，随着国内各SLR站在白天测距、盲目跟踪、无人值守观测和月球激光测距领域的探索和研究，进而对卫星激光测距指向精度也提出更高的要求。在卫星激光测距观测中，提高望远镜的指向精度对提高跟踪目标的捕获能力具有重要意义，尤其在盲目跟踪或白天测距中，是保证观测数据获取的重要指标之一。常用的指向误差的建模方法有球谐函数模型、基本参数模型和转台模型。球谐函数模型表达式的各项没有物理意义，模型不稳定；基本参数模型的模型参数有实际的物理意义，模型比较稳定；转台模型是对基本参数模型的扩展，精度更高，但没有基本参数模型稳定。针对卫星激光测距望远镜指向误差问题，文本提出一种基于BP（Back Propagation）神经网络的建模方法。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。将BP神经网络算法应用到流动卫星激光测距仪的指向误差建模中，不仅拓展了神经网络算法的应用领域，同时对提高卫星激光测距系统的跟踪精度具有重要意义。通过获取武汉流动卫星激光测距站的三组实测恒星观测数据，将其分为训练集和检验集。利用训练集分别建立BP神经网络模型、转台模型、球谐函数模型和基本参数模型，再利用检验集对建立的模型进行测试，最后计算并对比四种模型输出的中误差。研究表明BP神经网络模型可以提高卫星激光测距望远镜的指向精度，且优于另外三种模型。另外，利用武汉流动卫星激光测距站的实测数据，并辅以长春SLR站和上海天文台SLR站的5组观测数据，进一步研究了指向误差的分布特性。首先采用遗传算法将武汉流动SLR站的观测数据分为训练集和检验集，利用转台模型建模。然后分析检验集样本残差的分布特性和指向精度。实验结果表明，转台模型输出的高度误差和方位误差的残差不一定符合正态分布，并且可通过遗传算法优化模型，提高望远镜的指向精度。最后，考虑到指向误差模型的实用性，并进一步完善指向误差模型，文章介绍了基于MATLAB开发环境，将各种模型建模方法的界面化过程。

全文目录


作者简介  6-7
摘要  7-8
ABSTRACT  8-13
第一章 绪论  13-19
  1.1 卫星激光测距  13-15
  1.2 卫星激光测距的应用领域  15
  1.3 相关技术背景  15-16
    1.3.1 BP 神经网络  15
    1.3.2 遗传算法  15-16
  1.4 卫星激光测距中的难题  16-17
  1.5 国内外的研究现状  17-18
  1.6 课题的研究内容  18-19
第二章 SLR 系统的指向误差及建模原理  19-29
  2.1 武汉流动卫星激光测距仪  19
  2.2 武汉流动卫星激光测距结构  19-22
    2.2.1 硬件组成  20-21
    2.2.2 软件组成  21-22
  2.3 指向误差  22-24
  2.4 常用的建模方法  24-27
    2.4.1 球谐函数模型原理  24
    2.4.2 基本参数模型原理  24
    2.4.3 转台模型原理  24-27
  2.5 本章小结  27-29
第三章 BP 神经网络及其建模原理  29-35
  3.1 神经网络发展历程  29-30
  3.2 神经网络特点  30
  3.3 BP 网络的学习规则  30-31
    3.3.1 正向传播  30-31
    3.3.2 反向传播  31
  3.4 确定模型层数及节点数  31-33
  3.5 BP 神经网络训练过程  33-34
  3.6 本章小结  34-35
第四章 数据处理系统设计  35-45
  4.1 常规获取恒星的方法  35
  4.2 实测恒星样本数据应注意的问题  35-36
  4.3 获取恒星数据  36-43
  4.4 数据处理交互界面实现  43-44
  4.5 本章小结  44-45
第五章 实测恒星数据处理  45-57
  5.1 建立 BP 神经网络模型的思想  45
  5.2 建立 BP 神经网络模型  45-46
  5.3 BP 神经网络模型的软件实现  46-51
  5.4 遗传算法  51-55
    5.4.1 遗传算法  51-53
    5.4.2 建立模型及训练  53-55
  5.5 本章小结  55-57
第六章 指向误差的分布特性分析  57-63
  6.1 正态性检验原理  57-59
    6.1.1 偏度检验  58
    6.1.2 峰度检验  58
    6.1.3 W 检验  58
    6.1.4 D 检验  58-59
  6.2 正态性检验结果分析  59-61
  6.3 本章小结  61-63
第七章 结论与展望  63-65
  7.1 结论  63
  7.2 展望  63-65
参考文献  65-67
致谢  67-69
附录一 观测数据  69-75
附录二 程序代码  75-88

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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