卫星运行三维场景及星下点轨迹可视化研究

应用可视化技术构造卫星运行的虚拟场景,实时显示卫星运行状态及星下点轨迹,可为卫星轨道设计、卫星运行状态监控及卫星应用提供直观的分析和指导。通过对卫星轨道计算方法、几何建模、虚拟场景装配及虚拟场景驱动方法研究,本文开发了卫星运行三维场景及星下点轨迹可视化软件。本文详细给出了地球模型、卫星模型的建模及由此模型组装卫星运行场景的方法,卫星轨道计算及星下点轨迹可视化方法。该软件可实时模拟卫星在太空中的运行场景,给出卫星的即时经纬度坐标及星下点位置坐标。该软件已在实践中得到应用。     

基于OpenGL的卫星轨道可视化技术研究

在VC 6.0环境中运用OpenGL开发实现具有交互功能的卫星轨道预测并进行三维显示.介绍了实现可视化过程所需的几个关键技术.     

卫星组网可视化仿真系统设计与实现

卫星组网是满足未来空间通信需求的有效方式,为实现空间卫星组网的可视化,设计了一种卫星组网可视化仿真系统;系统由星座设计分系统、星座覆盖性能分析分系统、数据处理分系统和可视化分系统组成;在组网过程中,首先在星座设计分系统中设置星座的参数,根据轨道参数模型计算出星座中每颗卫星的轨道参数,并将计算结果输出给星座覆盖性能分析分系统,完成对纬度、区域和全球覆盖效果的分析、评估和显示;仿真结果表明:系统能够对卫星组网进行实时计算和显示,计算精度比STK仿真软件提高12%,系统运行稳定,界面良好。     

基于OpenGL的小卫星在轨运行仿真系统研究

传统的航天工业仿真技术主要用于分析计算航天器的飞行轨道与姿态运动,这种仿真方式通常不支持三维可视化仿真功能;文章结合卫星轨道、姿态动力学和计算机图形学,设计基于三维实时动态显示技术的小卫星在轨运行仿真系统,对卫星轨道、姿态进行可视化仿真,实时动画演示星内敏感器的工作状态,提供图形曲线和文本形式的分析数据,并能与卫星地面站进行数据通讯,实现小卫星的在轨监测功能;仿真结果表明,仿真系统能正确实时接收地面站的数据,支持二维、三维动画输出,可以成功完成小卫星系统的仿真与监测功能.     

基于Unity3D的卫星运行可视化系统设计与实现

在航天工程中,人造卫星有着十分广泛的用途,比如导航定位、通信、科研及军事等应用。而人造卫星的这些应用往往离不开卫星状态的各个参数数据,其中卫星的运行轨道和运行姿态是决定卫星应用功能的两个主要因素,是卫星系统工程设计的重要组成部分。因此,本文应用可视化技术,设计出了一套基于Unity3D的卫星运行可视化系统。该系统可以实时显示卫星轨道运行的全过程,为卫星实时管理提供了重要的辅助决策。     

基于OpenGL实现火箭弹道及卫星轨道三维可视化

基于OpenGL和Visual C 编程技术,开发了火箭弹道及卫星轨道三维可视化系统.软件含接口、控制、仿真等模块,具有较强的可移植性和人机交互能力.论述了软件的系统结构、关键技术、实现步骤.     

基于Cesium的空间目标观测三维可视化平台

为满足测站对空间目标的跟踪测量需求, 针对现有的空间目标观测软件在三维可视化、跨平台能力和操作易用性等方面的不足, 设计开发了基于Cesium的空间目标观测三维可视化平台. 介绍了软件开发框架, 利用两行轨道根数(TLE)和最新的简化常规摄动模型4 (SGP4)进行轨道预报, 结合空间坐标系转换, 实现了空间目标的轨道计算、实时位置动态显示和测站可见性分析的平台功能, 并通过卫星工具包(STK)对平台计算结果进行了验证.应用结果表明, 该可视化软件操作使用方便, 具有良好的跨平台性能, 计算结果满足精度要求, 为软件设计开发的可视化与实用性相结合提供了有益探索.     

三轴稳定卫星的三维数字仿真平台的设计

虚拟现实技术是仿真领域的一个重要发展方向，将它引入卫星领域，实现卫星运动的可视化可以提高设计人员的工作效率。本文介绍了一个基于OpenGL的三轴稳定卫星的三维数字仿真平台的设计。它将卫星的三维仿真分为姿态仿真和轨道仿真，并详细描述了它们的三维场景及数据流程。然后选择了软件工具，并对软件进行了总体结构设计。     

可视化卫星测试交互软件的设计及应用

航天工程和信息技术是当今两大蓬勃发展的产业,将现代计算机可视化技术完美地融入到卫星综合测试之中,必将大幅度提高测试的质量和效率。根据对卫星测试可视化的总体构想,引入计算机可视化的关键技术,并将其与卫星地面综合测试技术深入结合。利用完整的实例,详细介绍了可视化卫星综合测试的实现并给出了远景展望。     

基于ArcGIS Engine的卫星轨迹可视化仿真

ArcGIS Engine是一种嵌入式GIS开发组件库,本文首先介绍了其二维和三维可视化控件,然后分析了待显示的数据,包括地理数据和卫星轨道数据。其中地理数据由其它途径获取,卫星轨道数据则利用卫星的TLE数据,采用SGP4/SDP4模型计算而得,其结果包含星历时刻、经度、纬度、高度。使用ArcGIS Engine对该结果及地理数据进行了二维和三维可视化仿真显示,并对该显示过程之中的关键步骤和方法进行了详细说明,列出了部分关键代码,最后给出了二维和三维的仿真显示结果。     

A tropical cyclone application for virtual globes

Within the past ten years, a wide variety of publicly available environmental satellite-based data have become available to users and gained popular exposure in meteorological applications. For example, the Naval Research Laboratory (NRL) has maintained a well accepted web-based tropical cyclone (TC) website (NRL TC-Web) with a diverse selection of environmental satellite imagery and products covering worldwide tropical cyclones extending back to 1997. The rapid development of virtual globe technologies provides for an effective framework to efficiently demonstrate meteorological and oceanographic concepts to not only specialized weather forecasters but also to students and the general public. With their emphasis upon geolocated data, virtual globes represent the next evolution beyond the traditional web browser by allowing one to define how, where, and when various data are displayed and dynamically updated.In this article, we describe a virtual globe implementation of the NRL TC-Web satellite data processing system. The resulting NRL Tropical Cyclones on Earth (TC-Earth) application is designed to exploit the capabilities of virtual globe technology to facilitate the display, animation, and layering of multiple environmental satellite imaging and sounding sensors for effective visualization of tropical cyclone evolution. As with the NRL TC-Web, the TC-Earth application is a dynamic, realtime application, driven by the locations of active and historical tropical cyclones. TC-Earth has a simple interface that is designed around a series of placemarks that follow the storm track history. The position coordinates along the storm track are used to map-register imagery and subset other types of information, allowing the user a wide range of freedom to choose data types, overlay combinations, and animations with a minimum number of clicks. TC-Earth enables the user to quickly select and navigate to the storm of interest from the multiple TCs active at anytime around the world or to peruse data from archived storms.     

基于红外卫星云图的云的三维表现

分析红外卫星云图结构特点,阐明其三维化原理。借鉴LOD思想,利用多种采样间隔获得不同精度数据网格。根据云团真实感效果制定颜色及透明度映射规则。结合三维地形可视化方法,设计并实现了红外卫星云图的三维可视化。     

FY-2C风云卫星轨道数据提取方法及图像显示

风云2号作为民用卫星,在民用研究中起着很重要的作用,它的各个轨道中探测的数据应用于地质、气象等多个领域。文中对风云2号所探测数据在各个轨道上的意义进行了说明,并以红外图像数据段IR1为例进行了轨道数据的提取和图像显示。     

大范围云导风的直接可视化方法

针对传统大范围云导风生成及显示过程中存在较大计算冗余的问题,提出一种快速风场可视化算法,可使用卫星云图序列直接生成便于人眼观察的大范围云导风态势展示视频。该算法首先使用稀疏像素块匹配分析得到相邻帧之间的运动信息,再使用匹配结果形成图像形变网格,最后使用该网格对噪声纹理图像进行形变和颜色混合叠加操作,从而输出风场运动轨迹的动态视频。由于无须复杂的光流计算和额外流场可视化后处理等步骤,该算法在程序实现时更加便捷,对计算硬件依赖性较小。实验结果显示,这种直接可视化算法可以生成易于辨识的、时间一致性强的云导风动态可视化视频,能应对红外、可见光和水汽等各种波段的卫星图像数据,对云层无规则消散、生成等干扰具有较高鲁棒性。     

卫星网络可视化要素的研究

论文针对空间网络的特点,提出了卫星网络可视化的基本方法。重点分析了时间及空间的定位、卫星网络运行环境的可视化、覆盖和网络拓扑结构的可视化、数据包传输的可视化、网络参数的可视化等可视化要素,并通过对一个低轨道小卫星网络可视化实现验证了方案的可行性。     

Visualizing meteorological data for a lay audience

The Triton system for visualizing meteorological data is discussed. Triton supports visualization of satellite data showing weather development in the past, scalar data such as temperature, snow height, or ozone concentration, vector data such as wind direction and strength, data related to cloud formations, contextual information such as geographical data, and additional information. A television weather forecast must present a lot of this information in a very short time, possibly resulting in information overload. Triton uses intuitive visualization to help viewers understand the information     

一种通用遥感图像三维移动窗系统的设计

遥感卫星实时移动窗显示系统能够很直观地监视卫星数据接收质量,也能够及时发现感兴趣的信息点,因此成为地面系统的重要组成部分。本文利用JOGL技术、World Wind Java SDK技术和RCP技术实现一种通用三维移动窗显示系统,能够将卫星数据以及星下点轨迹进行实时3D滚动显示。此外,系统具有波段设置、全分辨率显示等功能,并可轻松实现跨平台移植。     

A hierarchical latent variable model for data visualization

Visualization has proven to be a powerful and widely-applicable tool for the analysis and interpretation of multivariate data. Most visualization algorithms aim to find a projection from the data space down to a two-dimensional visualization space. However, for complex data sets living in a high-dimensional space, it is unlikely that a single two-dimensional projection can reveal all of the interesting structure. We therefore introduce a hierarchical visualization algorithm which allows the complete data set to be visualized at the top level, with clusters and subclusters of data points visualized at deeper levels. The algorithm is based on a hierarchical mixture of latent variable models, whose parameters are estimated using the expectation-maximization algorithm. We demonstrate the principle of the approach on a toy data set, and we then apply the algorithm to the visualization of a synthetic data set in 12 dimensions obtained from a simulation of multiphase flows in oil pipelines, and to data in 36 dimensions derived from satellite images