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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利基于BP神经网络的空间飞行器标准轨迹初始诸元计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115408775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211148655.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于BP神经网络的空间飞行器标准轨迹初始诸元计算方法是由鲜勇;潘晨辉;郭玮林;蔡涵钰;苏娟;李少朋;任乐亮设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络的空间飞行器标准轨迹初始诸元计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的空间飞行器标准轨迹初始诸元计算方法，首先通过标准轨迹积分迭代生成初始样本，然后通过有监督的学习算法分别建立了瞄准方位角神经网络模型和关机时间神经网络模型，其输入层均为发射点纬度B0、发射点高程H0、发射点与落点之间的大地距离Ld和大地方位角Ad，输出层分别对应为瞄准方位角Amz和关机时间tk，经仿真结果表明，用神经网络预测得到的飞行器落点纵向偏差小于10m，横向偏差小于20m，满足精度要求，同时，相比于传统积分方法，神经网络平均仅需使用0.014857s就可完成初始诸元的计算，计算时间缩短了2.9万倍，可以实现快速发射的目标。

本发明授权基于BP神经网络的空间飞行器标准轨迹初始诸元计算方法在权利要求书中公布了：1.基于BP神经网络的空间飞行器标准轨迹初始诸元计算方法，其特征在于，包括以下步骤， S1：分析确定影响初始诸元计算的因素； S2：基于影响初始诸元计算的因素，通过标准轨迹积分迭代方法生成瞄准方位角Amz和关机时间tk的初始样本； S3：利用步骤S2中的初始样本建立基于BP神经网络的初始诸元计算模型； S4：利用步骤S3中建立的初始诸元计算模型对空间飞行器标准轨迹的初始诸元进行计算； 步骤S2的具体操作包括以下步骤， S201：根据给定的发射点和目标点计算发射点和目标点之间的大地距离Lm和大地方位角Am； S202：根据发射点和目标点之间的大地距离Lm和大地方位角Am预估关机时间和瞄准方位角的初值tk0、Amz0； S203：将预估的关机时间和瞄准方位角的初值tk0、Amz0代入标准轨迹得到飞行器落点； S204：计算发射点与飞行器落点之间的大地距离Ld和大地方位角Ad； S205：根据发射点与落点之间的大地距离Ld和大地方位角Ad，通过迭代法求解初始诸元关机时间tk和瞄准方位角Amz； 其中，步骤S205的具体操作包括以下步骤， S2051：将飞行器发射点和飞行器落点间的大地距离、大地方位角与瞄准方位角和关机时间之间的关系表达式 在关机时间和瞄准方位角的初值tk0，Amz0处展开，得到 式中，A和L为隐函数表达式，分别表示由关机时间和瞄准方位角计算大地方位角和大地距离；ΔL和ΔA分别为目标点与飞行器落点的大地距离和大地方位角差值； S2052：根据步骤S1051求解得到的Δtk和ΔAmz进行迭代，则 式中，k和k+1表示迭代次数； S2053：将步骤S2052得到的关机时间tkk+1和瞄准方位角Amzk+1代入标准轨迹计算新的飞行器落点，重复步骤S204、S2051和S2052，直至新落点与目标点之间的大地距离和大地方位角差值ΔL、ΔA满足精度要求，得到初始诸元tk和Amz。

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