This paper describes an approach to neural control of a satellite trajectory. A pseudolinear model is created to generate the necessary training data for the neural network. This model uses an H∞ to stabilize the relative motion of a satellite concerning another satellite. The purpose of this paper is to show the feasibility of such an approach and to better understand the benefits of using a previously trained neural network to control a satellite.


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    Titel :

    Neural Control of Space Trajectories with Pseudolinear Models


    Weitere Titelangaben:

    Sustainable aviat.


    Beteiligte:
    Karakoc, T. Hikmet (Herausgeber:in) / Kostić, Ivan A. (Herausgeber:in) / Grbović, Aleksandar (Herausgeber:in) / Svorcan, Jelena (Herausgeber:in) / Dalkiran, Alper (Herausgeber:in) / Ercan, Ali Haydar (Herausgeber:in) / Peković, Ognjen M. (Herausgeber:in) / Belizário, Pedro M. C. (Autor:in) / Bousson, K. (Autor:in) / Senra, Filipe (Autor:in)

    Kongress:

    International Symposium on Aviation Technology, MRO, and Operations ; 2022 ; Belgrade, Serbia September 14, 2022 - September 16, 2022



    Erscheinungsdatum :

    2023-11-23


    Format / Umfang :

    6 pages





    Medientyp :

    Aufsatz/Kapitel (Buch)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch






    Nonlinear Shannon Limit in Pseudolinear Coherent Systems

    Mecozzi, A. / Essiambre, R.-J. | British Library Online Contents | 2012


    Biased Estimation Properties of the Pseudolinear Tracking Filter

    Aidala, Vincent J. / Nardone, Steven C. | IEEE | 1982


    Nonlinear Shannon Limit in Pseudolinear Coherent Systems (Invited Paper)

    Mecozzi, A. / Essiambre, R.-J. | British Library Online Contents | 2012