基于实时观测数据的大气密度模式修正

针对国际大气密度模式NRLMSISE-00, 以中国神舟飞船探测数据为基础, 提出一种基于实时大气密度观测数据的模式修正方法. 通过计算分析模式计算结果与探测数据的误差分布特征, 针对地磁相对平静期(Ap≤ 30)模式计算的误差特点, 建立了一种平均误差修正方法, 即认为在相对平静期, 在相同纬度和地方时, 模式误差基本相同, 某一时刻模式预测误差可以近似用与其相同纬度和地方时的平均误差来替代, 从而对模式预测结果进行修正. 以神舟4号探测数据为基础, 通过对模式预测结果采用两种方式进行修正, 可以看到模式误差得到了一定的改善. 采用误差库累积准实时修正, 修正后的误差由原来的20 %降至6 %; 采用误差库5天滑动预报修正后, 模式提前1, 2, 3天的预测误差由原来的20 %分别降至7.8 %, 9.4 %和10.5%.      

典型热层密度模式误差分析

以CHAMP卫星2001年5月15日至2008年12月31日期间2755天的加速度计反演热层大气密度数据为基准,对JB2008和MSISE00两种模式的反演误差进行了统计分析.发现这两种模式整体上均高估了热层大气密度,但JB2008模式的精度优于MSISE00模式.JB2008和MSISE00模式的平均相对误差分别为2.2%和17.6%.对空间环境简要分类,统计各类型事件下热层实测和模式密度的纬度和地方时特性,发现MSISE00模式具有较好的地方时特性,而JB2008模式具有较好的纬度特性.研究结果对掌握目前热层密度模式误差特性及指导模式改进方向具有一定意义.      

一种基于温度参数的热层密度修正方法

热层大气的阻力效应是影响低轨航天器大量空间操作的重要因素, 尤其是经验密度模式, 其固有的至少15%的内符合误差已严重制约航天器轨道计算精度的提高. 针对广泛应用的经验密度模式, 选择物理背景简明、关联参数较少的JACCHIA71模式, 以地磁平静条件下的全球散逸层顶温度最小值T_c及125 km高度拐点温度T_x为对象, 建立密度相对于上述温度参数的条件方程, 推导密度相对于温度参数的解析偏导数, 并给出其最小二乘解. 同时, 利用CHAMP卫星数据对模式进行修正, 模式平均误差从40%降低至3%左右. 通过TG01飞行器的轨道预报比较, 修正前后轨道预报位置精度从2 km提升至1 km左右. 经过CHAMP卫星和TG01飞行器的实测数据检验, 验证了修正算法的正确性和有效性.      

大气密度模型球谐修正研究

大气模型修正是提高模型精度的一种重要方法.利用CHAMP卫星高精度加速仪反演的密度数据,采用球谐函数的形式对NRLMSISE-00模型进行修正.为了消除轨道高度变化对密度修正结果的影响,将密度数据同化到同一高度处,计算修正之后的密度误差,进而对未来三天的密度进行预报.结果表明,经球谐修正后,修正误差和预报误差均有显著降低.在太阳活动高年,修正误差可降至10%左右,提前1~3天预报精度分别提高31.34%,21.39%和13.75%;太阳低年时修正误差可降至14%左右,提前1~3天预报精度分别提高55.03%,47.79%和43.60%.      

低轨航天器弹道系数估算及热层大气模型误差分析

利用低轨（LEO）航天器在轨期间两行轨道根数（TLEs）数据,结合经验大气密度模型NRLMSISE00,反演计算得到其在轨期间的弹道系数B’,以31年B’的平均值代替弹道系数真值,分别通过标准球形目标卫星对比以及物理参数基本相同的非球形目标卫星对比,对弹道系数真值进行了检验;利用不同外形目标卫星弹道系数在不同太阳活动周内的变化规律,结合太阳和地磁活动变化,估计经验大气密度模型的误差分布. 结果表明,利用反演弹道系数31年的平均值来代替真值,其在理论值的正常误差范围内;大气密度模型误差在210～526km高度范围内存在相同的变化趋势,且模型误差随高度增加而增大;在短周期内B’变化与太阳活动指数F_10.7存在反相关性;密度模型不能有效模拟2008年出现的大气密度异常低. 以上结果表明,经验大气密度模型结果需要修正,尤其是在太阳活动峰年和谷年,此外,磁暴期间模型误差的修正对卫星定轨和轨道预报等也具有重要意义.      

利用卫星两行轨道根数反演热层密度

两行轨道根数（TLEs）是基于一般摄动理论产生的用于预报地球轨道飞行器位置和速度的一组轨道参数,通过求解大气阻力微分方程,可反演出热层大气密度. 本文选取近圆轨道CHAMP卫星和椭圆轨道Explorer8卫星,以两行轨道根数数据为基础,计算反弹道系数,并根据不同轨道特征采用两种不同反演方法对热层大气密度进行研究. 结果表明,这两种方法反演得到的大气密度与实测值均符合较好,其中CHAMP卫星的反演结果和经验模式值相对于实测值的误差分别为7.94%和13.94%,Explorer8卫星的误差分别为9.04%和14.32%. 相比模式值,利用两行轨道根数数据反演的热层大气密度更接近于实测值,说明该方法可以作为获取大量可靠大气密度数据的一种有效途径.      

基于电子密度同化的热层大气密度预报方法

采用热层电离层耦合模式TIEGCM和集合卡尔曼滤波同化方法,利用同化COSMIC电离层掩星电子密度数据优化热层电离层参量,并将模式预报的大气密度与CHAMP卫星大气密度数据进行对比,分别开展模拟和实测数据的同化预报实验.在模拟数据同化实验中,状态向量包含温度、风场和离子成分的实验结果表明,仅优化温度即可达到最优的热层大气密度预报效果.在实测数据同化实验中,将温度作为状态向量参数,优化结果表明,循环同化过程中模式预报的大气密度相对偏差的均方根误差在48h内从38%减小到27%,同化稳定时间至少需要30h.预报过程中大气密度预报效果的改善持续时间为34h.这表明电子密度同化能够改善热层大气密度的预报精度,设计的实验方案合理可行,可获得较长的预报时效.      

基于经验加速度的低轨卫星轨道预报新方法

研究将定轨过程中的经验加速度应用于地球低轨卫星轨道预报的新方法. 利用GPS伪距观测数据和简化动力学最小二乘批处理方法对地球低轨卫星定 轨, 其中卫星位置、速度及大气阻力系数和辐射光压系数可以直接用于轨道预报. 作为简化动力学最重要特征的经验加速度呈现准周期、余弦曲线特点, 可通过 傅里叶级数拟合建模. 确定性动力学模型与补偿大气阻力模型误差的切向经验 加速度级数拟合模型组成增强型动力学模型用于提高轨道预报精度. 应用 GRACE-A星载GPS伪距观测数据和IGS超快星历定轨并进行轨道预报, 结果表明 轨道预报初值位置精度达到0.2m, 速度精度达到1×10-4m·s-1, 预报3天位置精度优于60m, 比只利用确定性动力学模型进行预报精度平 均提高2.3倍. 先定轨后预报的模式可用在星上自主精确导航系统中.      

神舟2号大气密度探测器的探测结果(Ⅰ)日照和阴影区域热层大气密度变化

选用了神舟2号（SZ-2）大气密度探测器在2001年2—4月间的探测数据,进行日照和阴影区域热层大气密度变化的探讨.结果表明:在高度410km附近,日照和阴影区域大气密度变幅为2—3倍,变幅的大小与地磁活动程度呈负相关关系.日照面大气密度峰区位于星下点地方时1400—1500LT的纬度处,峰值大小与太阳活动程度呈正相关关系.阴影面大气密度谷区位于星下点地方时0400-0500的纬度处,同时在±10°纬度区域中还出现了阴影面峰区.     

超低轨道热层大气密度原位探测

超低轨道（VLEO）由于其轨道较低,在该轨道运行的航天器在对地观测、科学研究方面具有独特优势,但对该轨道的大气密度变化特性认知不足。在阐述国内外超低轨道大气密度原位探测发展历史及现状的基础上,总结了现有超低轨道大气密度原位探测技术,对中国超低轨道大气密度原位结果进行了初步分析和讨论。结果表明:在2020年10月空间环境平静期,250 km和350 km高度大气密度相差一个量级;升降轨期间,超低轨道大气密度每千米分别下降0.025×10-12 kg/m3和0.041×10-12 kg/m3,均小于模式值的0.5倍;北纬40°时,处于午夜的升轨段（约250 km）大气密度是处于正午的降轨段（约420 km）大气密度的11.2倍,高度的影响大于地方时的影响;不同纬度下,实测日均值和模式日均值的比值从高纬的0.49降为低纬的0.39,模式值偏大。在超低轨道上,实测值总体上比模式值小,可为大气物理研究和应用研究提供基础数据。      

Use of two-line element data for thermosphere neutral density model calibration

Traditional empirical thermospheric density models are widely used in orbit determination and prediction of low-Earth satellites. Unfortunately, these models often exhibit large density errors of up to around 30% RMS. Density errors translate into orbit errors, adversely affecting applications such as re-entry operations, manoeuvre planning, collision avoidance and precise orbit determination for geodetic missions. The extensive database of two-line element (TLE) orbit data contains a wealth of information on satellite drag, at a sufficiently high spatial and temporal resolution to allow a calibration of existing neutral density models with a latency of one to two days. In our calibration software, new TLE data for selected objects is converted to satellite drag data on a daily basis. The resulting drag data is then used in a daily adjustment of density model calibration parameters, which modify the output of an existing empirical density model with the aim of increasing its accuracy. Two different calibration schemes have been tested using TLE data for about 50 objects during the year 2000. The schemes involve either height-dependent scale factors to the density or corrections to CIRA-72 model temperatures, which affect the density output based on a physical model. Both schemes have been applied with different spherical harmonic expansions of the parameters in latitude and local solar time. Five TLE objects, varying in perigee altitude between 280 and 530 km, were deliberately not used during calibration, in order to provide independent validation. Even with a single daily parameter, the RMS density model error along their tracks can already be reduced from the 30% to the 15% level. Adding additional parameters results in RMS errors lower than 12%.     

利用星地差分GPS的地基测控系统实时标校方法

针对地基测控系统传统标校方法和基于差分GPS事后标校方法的不足，提出了一种基于低轨卫星与地面测控站之间星地差分GPS的地基测控系统测量误差实时标校方法。与基于差分GPS的事后标校相比，实时标校能使地基测控系统及时获取标校后的测量数据，从而实时进行轨道解算和预报，并及时上注以提升卫星运行性能。针对星地长基线、高动态和实时标校场景，系统地分析了影响星地基线估计性能的各项误差及修正效果，并提出相对位置精度因子的概念，由此得到星地基线估计精度预算。采用基于抗差自适应卡尔曼滤波的实时星地基线估计算法，并利用加权最小二乘法求解测控系统测量误差，从而获得校准结果。利用星载双频GPS接收机和导航信号模拟器构建半实物仿真平台，仿真结果表明，实时标校后测距系统误差残差降低到40cm左右，测速系统误差残差降低到1cm/s以下，与理论分析结果一致，可以较好地满足未来航天任务的测控需求。     

Performance of GPS-based accelerometry: A simulation experiment

Recent studies have shown that with the availability of high-quality CHAMP and GRACE gravity field models, it is feasible to determine accurate non-gravitational accelerations for low Earth orbiting satellites indirectly from precise GPS satellite-to-satellite observations. Possible applications of this so-called GPS-based accelerometry approach consist of accelerometer calibration and atmospheric density and wind computations. With the growing number of high-quality space-borne GPS receivers, this method could be applied to a large range of satellites. In this paper an extensive simulation study has been carried out, based on real accelerometer data from the GRACE mission, in order to determine the optimal processing strategy and the resulting accuracy of the estimated non-gravitational accelerations. It is shown that the optimal processing strategy consists of a piecewise linear parameterization of the estimated empirical accelerations, together with short 6-h orbit arcs. The GPS-based accelerometry approach makes use of triple-differenced GPS observations and the impact of considering the correlated observation noise was found to be marginal in the presence of other error sources such as GPS ephemeris errors. Using a priori non-gravitational force models improves the recovery of low temporal resolution accelerations, except during huge geomagnetic storms. With this strategy, non-gravitational accelerations can be recovered during high solar activity with an accuracy of better than 10% of the total signal in along-track direction and around 25–40% in cross-track direction, at time resolutions of around 8–20 min. During solar minimum conditions, the relative recovery error will increase to approximately 50% in along-track direction and around 60–70% in cross-track direction, due to the reduced atmospheric drag signal. Unfortunately, GPS-based accelerometry is hardly sensitive in the radial direction.     

基于粒子群寻优的高精度星敏感器在轨标定方法

星敏感器结构设计与安装过程会产生多种误差，主要误差源有星敏感器像平面主点误差、主距误差、倾斜误差与旋转误差，这些误差影响了星敏感器在轨标定的精度。本文根据星敏感器的误差模型，提出了一种高精度的星敏感器在轨标定方法。在已知含有误差的像平面的基础上，构造一个虚拟的像平面。当粒子群优化算法使含有误差的像点投影到虚拟像平面上的坐标与无误差时像点的坐标一致时，再利用Quest解算出三轴姿态角求得两个像平面之间的姿态矩阵，得出两像平面之间的关系。结果表明：星敏感器姿态确定精度较高且比较稳定。这种方法与传统标定方法的优势在于不依靠陀螺信息，原理简单，提高了数据的准确性。     

NRLMSISE-00大气模型与GRACE和CHAMP卫星大气密度数据的对比分析

利用GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)和CHAMP(Challenging Mini-Satellite Payload)卫星2002-2008年的大气密度数据与NRLMSISE-00大气模型密度结果进行比较,分析了模型密度误差及其特点.结果显示,NRLMSISE-00大气模型计算的密度值普遍偏大,其相对误差随经纬度变化,在高纬度相对较小;相对误差随地方时变化,在02:00LT和15:00LT左右较大,10:00LT和20:00LT左右较小.通过模型密度相对误差与太阳F_10.7指数的对比分析发现,在太阳活动低年模型相对误差最大,而在太阳活动高年相对误差较小;将模型结果分别与GRACEA/B双星和CHAMP卫星的密度数据进行比较,发现对于轨道高度更高的GRACE卫星轨道,模型相对误差更大;在地磁平静期,相对误差与地磁ap指数(当前3h)相关性不强,但是在大磁暴发生时,误差急剧增大.      

乏信息材料布氏硬度测量误差的灰自助预报

乏信息材料布氏硬度测量误差的预报是硬度计量领域的新兴课题,有别于传统的统计学理论,综合灰色系统理论和自助法的理论知识,提出一种实现乏信息材料布氏硬度测量误差预报新方法.对小样本空间的材料布氏硬度测量数据中各误差源影响进行标定,计算各误差源对测量结果的误差传递系数,并对各误差源数据序列进行自助法抽样,通过灰自助融合建模获得误差源标定预测值;按照误差合成的方法实现乏信息材料布氏硬度测量误差的灰自助预报.通过具体的实例进行计算,所得的预报结果与采用标准硬度机所得测量结果一致,验证了乏信息材料布氏硬度测量误差灰自助预报新方法.     

基于仅光学观测的短弧关联分析方法

初始轨道确定是空间目标编目的一个重要部分，尤其在光学仅角度观测下是极具挑战性的。光学观测在短弧的情况下很难进行有效的初轨确定，解决短弧问题的一个重要手段是将不同时刻获取到的短弧数据进行关联匹配，找到属于同一个目标的观测数据。以容许域的方法为基础，通过找到拟合多组观测数据的最优轨道的方式来确定角度预测值和角度测量真实值之间的最小误差。其次，根据对观测误差统计特性的研究，从理论上验证了线性化误差传播方式在短弧数据应用上的可行性，并给出合理的误差限，通过卡方检验的方式确定弧段之间的关联性。同时，给出了所提出的短弧关联分析方法应用于LEO，HEO，MEO，GEO轨道的结果，并描述了应用于长间隔低轨道目标观测数据上的困难，提出了用角度预报值的误差特性规律对低轨目标关联进行改进的方法，结果表明对于LEO观测短弧的关联性识别的成功率由原来的87%提升到99%。