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准确的初始轨道确定（IOD）对于太空域意识（SDA）至关重要。这项研究引入了一种iod方法，旨在增强用电光（EO）传感器的短距离角度调查的未知空间对象的初始检测的轨道预测准确性。方法论将机器学习模型与轨道力学原理集成在一起。该模型在各种轨道方案的模拟观测数据集上进行了训练，包括低地球轨道（LEO），中地球轨道（MEO），地理轨道（GEO）和高度椭圆形轨道（HEO）。比较分析表明，所提出的方法的表现优于传统的纯粹角度方法，例如拉普拉斯，高斯和好东西方法，相对于观察者，角度误差的中位数降低。这种改进提高了后续跟踪工作的可靠性。网络体系结构具有两个长的短期内存（LSTM）层，然后是完全连接的（密集）层，在使用基于物理学的损耗函数预测位置和速度状态向量时，可以实现最佳结果。这些发现强调了机器学习在提高SDA功能方面的潜力。
从模拟的Electro- ...
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