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地磁扰动期间低轨目标轨道预报的误差修正

宇航学报 2016年第5期37卷 544-551页

作者：苍中亚薛炳森程国生中国气象局空间天气重点开放实验室北京100081 国家卫星气象中心北京100081 南京信息工程大学空间天气研究所南京210044 北京邮电大学世纪学院北京102101

针对地磁扰动期间大气密度变化造成的低轨目标较大的轨道预报误差,提出一种根据POES卫星观测的极光能量注入数据改进短期轨道预报的方法。分析表明CHAMP卫星的沿迹大气密度及轨道衰减与极光能量注入具有较好的相关性。通过线性回归方法... 详细信息

针对地磁扰动期间大气密度变化造成的低轨目标较大的轨道预报误差,提出一种根据POES卫星观测的极光能量注入数据改进短期轨道预报的方法。分析表明CHAMP卫星的沿迹大气密度及轨道衰减与极光能量注入具有较好的相关性。通过线性回归方法,建立轨道半长轴衰减及阻力调制系数的修正公式,并使用修正后的阻力调制系数取代两行元(TLE)中的该系数带入SGP4模型进行位置预报。该方案考虑了外推过程中地磁扰动引起的大气密度响应,能更准确地反映外推过程中大气阻力对轨道的影响。将其应用到2008年CHAMP卫星和国际空间站的轨道预报中,结果表明,半长轴和位置的预报误差可分别降低50%和30%左右。进一步对不同年份、不同轨道高度的目标进行了预报误差修正的分析,验证了该方法的普适性。

关键词：轨道预报地磁扰动大气密度线性回归

基于Bi-LSTM神经网络的大气阻力系数预测

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大地测量与地球动力学 2024年

作者：陈祥戴吾蛟张梦晨边朗唐成盼李凯中南大学地球科学与信息物理学院中国空间技术研究院西安分院中国科学院上海天文台

大气阻力难以精确建模，是低轨卫星精密定轨与轨道预测最大的动力学误差源。定轨处理考虑利用时变的大气阻力系数（Cd）以吸收大气阻力模型误差，从而获得较好的轨道拟合结果。然而由于缺少精确的建模方法反映Cd参数的时变特征，导致轨... 详细信息

大气阻力难以精确建模，是低轨卫星精密定轨与轨道预测最大的动力学误差源。定轨处理考虑利用时变的大气阻力系数（Cd）以吸收大气阻力模型误差，从而获得较好的轨道拟合结果。然而由于缺少精确的建模方法反映Cd参数的时变特征，导致轨道预报误差逐渐发散。针对这一问题，提出基于Bi-LSTM神经网络预测Cd参数的轨道预报方法。首先通过动力学定轨法解算GRACE-C卫星（GRCC）和Sentinel-3A卫星（SN3A）长期的Cd参数序列，再采用Bi-LSTM神经网络方法进行Cd参数预测。结果显示，GRCC和SN3A卫星Cd预测值的MAE均值分别为0.030 2和0.077 4,RMSE均值分别为0.041 6和0.101 8。将Cd参数预测结果运用到两颗卫星4组轨道预报实验中，结果表明，GRCC卫星预报7 d的最高平均精度为12.28 m，平均精度提升率均在90%以上；SN3A卫星最高平均精度为16.00 m，平均精度提升率最高可达74.82%。

关键词：神经网络大气阻力系数低轨卫星轨道预报

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联合多个两行根数进行轨道预报

红外与激光工程 2016年第S2期45卷 35-39页

作者：陈俊宇李彬陈立娟桑吉章武汉大学测绘学院地球空间信息技术协同创新中心

两行根数(Two-Line Elements,TLE)数据是空间碎片轨道的主要数据源,然而使用TLE-SGP4模型得到的低轨空间碎片轨道预报精度并不高。联合多个两行根数进行轨道预报的方法可以实现提高低轨空间碎片轨道预报精度的目的。该方法首先从多个连... 详细信息

两行根数(Two-Line Elements,TLE)数据是空间碎片轨道的主要数据源,然而使用TLE-SGP4模型得到的低轨空间碎片轨道预报精度并不高。联合多个两行根数进行轨道预报的方法可以实现提高低轨空间碎片轨道预报精度的目的。该方法首先从多个连续两行根数历元附近产生伪观测值,然后利用这些伪观测值进行轨道确定,最后得到轨道预报结果。选取2009年5个轨道高度500-600 km空间碎片的两行根数数据对该方法进行测试,利用更新后的两行根数作为参考轨道,对该方法和TLESGP4模型得到的轨道预报结果进行对比。实验结果表明使用该方法时,这5个碎片轨道预报10天的最大位置误差都在5 km以内,相比于TLE-SGP4模型得到的10天轨道预报误差降低显著。

关键词：轨道预报空间碎片两行根数弹道系数 SGP4

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基于LSTM神经网络的轨道预报算法研究

科学技术创新 2022年第21期 88-91页

作者：韩雨恒中南大学航空航天学院湖南长沙410083

传统的轨道预报方法,主要分为数值法和解析法,数值法计算精度高但计算速度慢,星载计算机的算力要求很高;解析法计算精度低但计算速度快,对星载计算机的算力要求较低。随着卫星技术的发展,卫星的自主定轨和智能化变得越来越重要,而传统... 详细信息

传统的轨道预报方法,主要分为数值法和解析法,数值法计算精度高但计算速度慢,星载计算机的算力要求很高;解析法计算精度低但计算速度快,对星载计算机的算力要求较低。随着卫星技术的发展,卫星的自主定轨和智能化变得越来越重要,而传统的轨道预报方法不能很好的满足这一要求,即兼顾计算精度和计算速度。针对这一问题,提出一种基于LSTM神经网络的轨道预报算法,该方法通过使用LSTM神经网络对解析法的预测值与卫星的真实位置的误差进行训练,从而来预测解析法在未来时刻的预报误差,通过对误差的修正来提高预测的准确性,且具有较快的计算速度。

关键词：轨道预报神经网络 LSTM神经网络

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大型航天器无控飞行轨道衰降预报初步研究

飞行力学 2020年第6期38卷 70-76页

作者：高兴龙陈钦李志辉丁娣中国空气动力研究与发展中心空气动力国家重点实验室四川绵阳621000 中国空气动力研究与发展中心设备设计及测试技术研究所四川绵阳621000 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所四川绵阳621000 国家计算流体力学实验室北京100191 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所四川绵阳621000

针对寿命末期大型航天器无控再入大气层前的轨道衰降问题,提出一种经卡尔曼滤波误差分析与参数辨识气动一体化计算改进的轨道摄动模型。基于参数辨识方法生成两行根数(TLE)格式的初始轨道元参数;考虑航天器在低轨道大气环境受到的稀薄... 详细信息

针对寿命末期大型航天器无控再入大气层前的轨道衰降问题,提出一种经卡尔曼滤波误差分析与参数辨识气动一体化计算改进的轨道摄动模型。基于参数辨识方法生成两行根数(TLE)格式的初始轨道元参数;考虑航天器在低轨道大气环境受到的稀薄跨流域空气动力作用,采用气动特性当地化统一算法计算目标航天器不同轨道高度的气动阻力系数,并解算相应轨道高度下简化根数摄动模型(SGP4)中的未知阻力项;最后基于无损卡尔曼滤波(UKF)方法和外测轨道星历数据对TLE+SGP4模型进行中长期轨道摄动外推计算,分别针对350~300 km和300~150 km高度范围内的大型航天器轨道衰降演化进行跟踪仿真,预报趋势与目标航天器外测轨道星历观测数据结果相符。研究证实寿命末期大型航天器无控再入气动一体化算法结合轨道摄动模型的改进发展,能大幅提高中长期轨道预报模拟能力,推动近地轨道空间目标气动融合轨道数值预报领域发展。

关键词：无控航天器轨道预报跨流域空气动力学无损卡尔曼滤波 SGP4

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卫星轨道预报的一种分析方法

天文学报 2005年第3期46卷 307-313页

作者：刘林王彦荣南京大学天文系南京210093 南京大学空间环境与航天动力学研究所南京210093

人造地球卫星的轨道预报是空间环境监测和实时跟踪测量中一个重要环节,由于监测对象众多,要求精度也不太高,通常采用分析法预报.在已有分析法得到t时刻平均根数的基础上给出一种轨道预报方法,由t时刻的平均根数给出该时刻卫星的位置和速... 详细信息

人造地球卫星的轨道预报是空间环境监测和实时跟踪测量中一个重要环节,由于监测对象众多,要求精度也不太高,通常采用分析法预报.在已有分析法得到t时刻平均根数的基础上给出一种轨道预报方法,由t时刻的平均根数给出该时刻卫星的位置和速度,在此基础上将地球非球形引力摄动的周期项直接用卫星直角坐标的位置和速度分量表示,这样可以避免在计算轨道根数变化的周期项时出现的奇点问题,从而对根数的选择无特殊要求,可适用于各种轨道,简化预报程序和相应的软件,提高预报效率.

关键词：天体力学轨道根数轨道预报

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北斗卫星轨道预报精度分析及改进

测绘科学技术学报 2017年第2期34卷 124-129,134页

作者：毛悦宋小勇胡小工贾小林地理信息工程国家重点实验室陕西西安710054 西安测绘研究所陕西西安710054 中国科学院上海天文台上海200030

针对北斗GEO、IGSO、MEO的3种卫星类型和动态偏航、零偏航两种姿态控制模式,进行了以ECOM光压模型为基础的轨道预报精度分析。确定了北斗3类卫星的短期、中期、长期预报光压参数选择策略。采用光压参数修正法,通过对北斗卫星光压参数长... 详细信息

针对北斗GEO、IGSO、MEO的3种卫星类型和动态偏航、零偏航两种姿态控制模式,进行了以ECOM光压模型为基础的轨道预报精度分析。确定了北斗3类卫星的短期、中期、长期预报光压参数选择策略。采用光压参数修正法,通过对北斗卫星光压参数长期变化规律建模,有效提升了地影段轨道长期预报精度。研究结果可同时服务于北斗卫星轨道确定及历书参数生成。

关键词：北斗卫星导航系统自主导航轨道预报光压模型精度分析

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北斗卫星轨道预报方法分析

测绘科学 2020年第7期45卷 18-25,32页

作者：吉长东张萌王强辽宁工程技术大学辽宁阜新123000

针对动力学模型预报轨道误差随弧长增加而发散的问题,用深度学习长短期记忆神经网络模型对预报误差进行补偿,且对LSTM模型逐点迭代产生的误差积累问题,提出了总体经验模态分解和LSTM模型组合的EEMD-LSTM预报模型。采用LSTM模型补偿GEO、... 详细信息

针对动力学模型预报轨道误差随弧长增加而发散的问题,用深度学习长短期记忆神经网络模型对预报误差进行补偿,且对LSTM模型逐点迭代产生的误差积累问题,提出了总体经验模态分解和LSTM模型组合的EEMD-LSTM预报模型。采用LSTM模型补偿GEO、IGSO和MEO轨道误差较BP神经网络更能完备地学习误差特性,在短、中和长期预报中,两者均方根误差差值随预报弧长增大而增大,同时误差平均改进率(Imp)也明显提高,30 d内预报中增大的(Imp)高达28.6%。且EEMD-LSTM模型较好地抑制LSTM模型误差累积,在中长期的预报中RMSE和(Imp)的差值再变化,前者高达到21.13 m,后者高达到4.24%。EEMD-LSTM组合模型补偿功能的实现对未来GNSS卫星轨道预报方法研究提供了一种参考。

关键词：轨道预报总体经验模态分解长短时记忆神经网络动力学模型

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高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计

测绘科学技术学报 2015年第6期32卷 559-564页

作者：黄金张宇喆张正强谷冰李晓杰解放军国际关系学院江苏南京210039 北京市遥感信息研究所北京100192 北京卫星导航中心北京100094

高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经... 详细信息

高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经网络作为建立预报模型的工具,将某历史时刻的轨道预报误差作为训练样本,利用训练好的神经网络模型补偿当前时刻的预报轨道以提高轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的各因素进行了详细分析,制定了适应于高轨卫星短期、中期和长期预报的神经网络最优模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明：预报8,15及30 d应选择的训练步长分别为10,20及25 min;轨道预报8-30 d时,训练噪声均选取0.01。神经网络模型有效地改进了高轨卫星的轨道预报精度,预报4-30 d,轨道精度提高幅度为34.67%-82.37%不等。

关键词：神经网络轨道预报训练噪声训练步长地球静止轨道卫星倾斜地球同步轨道卫星