简 介
目 录
关于本报告
兰德空军项目部
致谢
摘要
S.1 问题
S.2 研究方法
S.3 主要发现
S.4 建议
第1章 太空域感知任务概述
1.1 太空指挥与控制
1.1.1 太空域感知的历史背景
1.1.2 关键的太空域感知组织和系统
1.1.3 传感器任务分配
1.1.4 轨道确定
1.1.5 不确定性测量
1.1.6 简化一般扰动传播
1.1.7 特殊扰动传播
1.2 交会评估流程
1.3 未来数据架构的不确定性
第2章 人工智能和机器学习概述
2.1 当前在太空域感知领域应用人工智能/机器学习技术的努力
2.2 两个案例研究选择
2.3 神经网络架构
2.3.1 标准神经网络
2.3.2 贝叶斯神经网络
2.4 不确定性管理
2.5 模型评估
2.6 小结
第3章 椭圆筛选流程工具
3.1 椭圆筛选工作流程说明
3.2 数据生成
3.3 模型架构
3.4 模型输出和后处理
3.5 执行方面的挑战和今后的工作
3.6 小结
第4章 轨道状态传播器
4.1 协方差传播工作流程说明
4.2 数据生成
4.3 模型架构
4.4 模型性能
4.4.1 标准神经网络
4.4.2 贝叶斯神经网络
4.4.3 性能总结
4.5 贝叶斯神经网络的其他特征
4.5.1 分布外检测
4.5.2 主动学习
4.6 操作框架
4.6.1 递归传播
4.6.2 灵活时间步长模型
4.7 执行方面的挑战和今后的工作
4.8 小结
第5章 结论
5.1 主要发现
5.2 建议
缩略语
参考文献
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