Метод повышения точности определения орбит спутников глобальных навигационных систем в базисе нейросетевого моделирования

Е. Н. Цыба¹, О. А. Волкова², С. С. Панарин³, С. Л. Пасынок¹

¹ФГУП «ВНИИФТРИ», пос. Менделеево, Моск. обл., Россия Менделеево

³ООО «Горка Инжиниринг», г. Москва, Россия

ГНСС с каждым годом играют все более важную роль в экономике, обществе, науке и обороноспособности страны. Многие решаемые с помощью ГНСС задачи, например точное позиционирование, оперативное определение ПВЗ, прогноз погоды и т. д., требуют наличия высокоточных спутниковых орбит. В настоящий момент потребители могут воспользоваться сверхбыстрыми орбитами IGS для решения задач в реальном и почти реальном времени. К сожалению, точность сверхбыстрых орбит ограничена — 5–10 см [1], что может являться препятствием в достижении поставленных целей.

Задача определения точных орбит относится к классу плохо формализованных. В работе представлен метод повышения точности сверхбыстрых орбит, в основе которого лежит идея постепенной формализации и методы глубокого обучения [2]. Нейронные сети глубокого обучения выбраны как эффективный инструмент решения задач подобного рода.

Разработанный метод позволил улучшить точность определения орбит КА ГНСС на 27–49 % (зависит от типа КА ГНСС). С 2019 г. по настоящее время предложенный подход используется в ООО «Мосинжиниринг Групп» и ООО «Горка Инжиниринг» при решении задач геодезии, геологии и геофизики методами спутниковой геодезии.

Литература

1. IGS products. [Электронный ресурс]. URL: https://www.igs.org/products/ (дата обращения: 19.07.2021).
2. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение / пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2018. 652 с.