动态模式分解对非线性周期系统的预测能力研究——以轨道力学为重点
系统与控制
2026-02-26 v1 系统与控制
摘要
本文讨论了动态模式分解（DMD）在轨道力学背景下的预测能力。重点特别放在DMD的Hankel变体上，该变体使用一组堆叠的时滞观测数据进行系统辨识和后续预测。本文提出并利用实验分析证实了关于精确重构非线性系统周期轨迹所需最小时滞数量的理论。此外，还分别给出了训练和预测区域的窗口大小。通过比较DMD在国际空间站（ISS）和MOLNIYA-3-50两颗候选卫星上的性能，强调了在使用DMD时需要采取严谨方法。
引用
@article{arxiv.2401.13784,
title = {On the Predictive Capability of Dynamic Mode Decomposition for Nonlinear Periodic Systems with Focus on Orbital Mechanics},
author = {Sriram Narayanan and Mohamed Naveed Gul Mohamed and Indranil Nayak and Suman Chakravorty and Mrinal Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.13784},
year = {2026}
}