大气密度模型的神经网络校准器：用于校准 DTM-2013、NRLMSISE-00 和 JB2008 估计的密度的神经网络-mat...

大气密度是准确估计施加在近地轨道航天器上的阻力的最重要因素。 经验模型提供了当前可用密度的最准确估计，尽管它们仍然存在估计错误。 这项工作提出了一种基于神经网络的新方法，用于减少沿航天器轨道由经验模型估计的密度误差。 神经网络将 DTM-2013、NRLMSISE-00 和 JB2008 估计的密度作为输入，这三个可用的最新经验大气模型。 从 CHAMP 和 GRACE 任务的加速度计估计的密度被用作训练、验证和测试神经网络的目标。