Key points are not available for this paper at this time.
مع الزيادة الكبيرة في عدد المهمات الفضائية، زاد عدد المركبات الفضائية والحطام الفضائي بشكل كبير. لقد تطورت التقنية الخاصة بالخدمات المدارية (OOS) المستخدمة في إزالة الحطام الفضائي واسترجاع المركبات الفضائية المعطلة، والتقاء المركبات الفضائية وتوصيلها، بشكل كبير في مجال الفضاء. إن تقدير الوضعية لحركات الفضاء بزاوية ست درجات حرية في الوقت الحقيقي يحمل قيمة كبيرة في المهام المدارية مثل التقاء المركبات الفضائية وتوصيلها، والالتقاط والخدمات المدارية، بالإضافة إلى اكتشاف الحطام الفضائي وإزالته. في هذه الورقة، تم اقتراح طريقة تقدير الوضعية المستمرة للمركبات الفضائية المعتمدة على تنقية كالمان وشبكات الذاكرة قصيرة وطويلة المدى (LSTM). تم تصميم شبكة تقدير الوضعية من مرحلة واحدة لصورة ذات إطار واحد، تستخدم بنية متعددة المقاييس لتعزيز دقة تقدير الوضعية. بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم شبكة LSTM تأخذ في اعتبارها تنقية كالمان، والتي تستكشف المعلومات الزمنية لتحسين استمرارية وموثوقية تقدير الوضعية. تم التحقق من الطريقة المقترحة على كل من مجموعات البيانات التجريبية والمحاكية. تظهر النتائج التجريبية بعض المزايا لطريقة تقدير الوضعية المستمرة من حيث دقة تقدير الوضعية واستمراريتها.
دراسة زو وآخرون (Sat) هذا السؤال.