PROCESSING TELEMETRIC INFORMATHION OF THE SPACECRAFT BY NEURAL NETWORKS ON THE BASIS OF KALMAN FILTER THEORY : научное издание

Lukina А.S.; Nekrasov М.V.; Pacman D.N.

Дополнительные ссылки: РИНЦ

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: PROCESSING TELEMETRIC INFORMATHION OF THE SPACECRAFT BY NEURAL NETWORKS ON THE BASIS OF KALMAN FILTER THEORY : научное издание / А. (S). Lukina, М. (V). Nekrasov, D. (N). Pacman ; науч. рук. А. (V.) Murygin ; пер. T. (V.) Strekaleva. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2017. - № 16. - P. 342-344. Перевод заглавия: ОБРАБОТКА ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ ФИЛЬТРОВ КАЛМАНА Переводная версия

Аннотация: The article considers the neural network based on Kalman filter theory to solve the problem of processing and submission of the output data (telemetry). The possibility to predict spacecraft condition is considered as well.
Рассматривается нейронная сеть на основе теории фильтров Калмана для решения проблемы обработки и представления выходных данных (телеметрии), а также возможность спрогнозировать состояние космических аппаратов.

Год издания: 2017

Авторы: Lukina А.S. , Nekrasov М.V. , Pacman D.N.

Редакторы, составители и др.: Murygin А.V. (научный руководитель) ; Strekaleva T.V. (переводчик)

Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск

Источник: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск: № 16

Номера страниц: 342-344

Держатель оригинала документа: JSC “Information Satellite Systems” named after academician M. F. Reshetnev”, Reshetnev Siberian State Aerospace University

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

COMPARATIVE ANALYSIS OF FILTERS FOR DATA PROCESSING IN THE SPACE INDUSTRY : научное издание

Alekseeva Yu. A.
2021 год

RESEARCH ON THE ARCHITECTURE OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION : научное издание

Kutuzova M.O. и др.
2021 год

APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN THE PROBLEM OF RECOGNITION OF HANDWRITTEN NUMBERS : научное издание

Krutko D.A.
2022 год

THE AVAILABLE NEURAL NETWORK SIMULATION SOFTWARE : научное издание

Krutko D.A. и др.
2021 год

APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MARKETING : научное издание

Pozdnyakov M.A. и др.
2019 год

PRELIMINARY ANALYSIS OF ENERGY OF FULLERENE ISOMERS BY MEANS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS : научное издание

Dresvyanskiy D.V.
2019 год

DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF TEXT BY CATEGORY : научное издание

Takhtay O. A. и др.
2021 год

ORGANIZATION OF COMPLEX TESTING OF THE SPACECRAFT COMMAND AND MEASURING SYSTEM : научное издание

Nozhenkova L.F. и др.
2018 год

ANALYSIS OF PRODUCT QUALITY IN THE INDUCTION SOLDERING PROCESS USING NEURAL NETWORKS : научное издание

Shutkina E.V. и др.
2025 год

APPLICATION OF A FUZZY LOGIC SYSTEM AND STRUCTURAL ALGORITHMS FOR CHOOSING A NEURAL NETWORK STRUCTURE : научное издание

Bogachenko S.V. и др.
2016 год

Integrated processing of navigation information in a UAV group using a sigma-point Kalman filter : научное издание

Dmitriev D. D. и др.
2026 год

Intellectualizing the process of waveguide tracks induction soldering for spacecrafts : статья из журнала

Tynchenko V.S. и др.
2019 год

PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF DOMESTIC BLOCK-MODULAR TYPE SMALL SPACECRAFT : научное издание

Dronov V.D.
2024 год

On Partial Groupoids Associated with the Composition of Multilayer Feedforward Neural Networks : научное издание

Litavrin Andrey V. и др.
2024 год

THE USE NEURAL NETWORKS : доклад, тезисы доклада

Kuimova O. V. и др.
2022 год

Coordinate and Time-frequency Support of a Spacecraft Flight by Means of Autonomic Navigation… : статья из журнала

Filimonov V. A. и др.
2015 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

PROCESSING TELEMETRIC INFORMATHION OF THE SPACECRAFT BY NEURAL NETWORKS ON THE BASIS OF KALMAN FILTER THEORY : научное издание
статья из журнала

Похожие публикации