空间碎片激光测距望远镜指向修正：遗传与LM算法优化BP神经网络

“面向空间碎片的激光测距望远镜指向修正算法”是针对当前望远镜指向误差修正模型存在的问题，提出的一种新的解决方案。文章中提到，由于现有的望远镜指向误差修正模型无法满足激光测距系统对空间碎片精确探测的需求，研究者采用了遗传算法（GA）和列文伯格（LM）算法优化的后向传播（BP）神经网络模型来改进这一状况。 在该研究中，研究人员按照俯仰角对方位角进行等间隔分区的方法，在天文台的半球面天区观测了102颗恒星，并利用这些恒星的数据建立了模型。模型建立后，通过次日对12颗恒星的观测来验证其精度。结果显示，所构建的模型在方位和俯仰方向上的精度分别达到了1.94"（弧秒）和1.12"，这表明模型具有较高的修正效果。 将GA和LM算法优化的BP神经网络模型应用于空间碎片和空间合作目标的探测实验，实验结果显示，在利用激光测距技术探测这两种目标时，望远镜的指向精度在方位和俯仰方向分别提升到了1.89"和1.21"，以及2.06"和1.46"。这一提升对于提高空间碎片的探测成功率至关重要，因为更高的指向精度意味着更准确的定位和更高的探测效率。 该研究的关键点在于，通过结合遗传算法和列文伯格算法的优化，能够有效提升后向传播神经网络的性能，从而更精确地修正望远镜的指向误差。这一方法不仅适用于空间碎片的探测，还对空间合作目标的探测同样具有应用价值。此外，利用恒星作为参考点进行观测和建模，确保了模型的稳定性和可靠性。 总结来说，该研究提供了一种创新的望远镜指向修正方法，它能够显著提高激光测距系统的精度，对空间碎片的监测和管理具有深远的影响。这种方法的成功实施，对于防止空间碎片碰撞、保护卫星轨道安全以及维护太空环境的可持续性都具有重要意义。同时，它也为未来天文观测和空间科学研究提供了更精准的工具和技术支持。