МЕТОД КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМЫ ГЛОНАССС ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРЕЦЕДЕНТОВ
Статья посвящена разработке метода краткосрочного прогнозирования точностных характеристик системы ГЛОНАСС, в основе которого лежит обучение рекуррентной нейронной сети на наборе измерительной информации, полученной с космических аппаратов серии «Глонасс-М». Необходимость прогнозирования точностных характеристик системы ГЛОНАСС обусловлена возрастающим уровнем сложности задач, решаемых орбитальным и наземным сегментами системы ГЛОНАСС, а также отсутствием реализованных методов по прогнозированию состояния орбитальной группировки космических аппаратов системы ГЛОНАСС. Предложенный метод включает в себя алгоритм восстановления утраченной измерительной информации и частный алгоритм обратного распространения ошибки при обучении рекуррентной нейронной сети. Применение данного метода позволило спрогнозировать значение точностных характеристик системы ГЛОНАСС с точностью, позволяющей своевременно принимать меры по планированию применения орбитальной группировки по целевому назначению. Качественная оценка производилась путём сравнения реальных и спрогнозированных значений точностных характеристик системы ГЛОНАСС.