两种机动力建模方法的适用性分析

分析了脉冲经验力和分段线性经验力两种机动力模型在GEO卫星机动期间定轨和机动后轨道预报中的适用性,同时比较了两种机动力建模方法与短弧动力学方法之间在轨道预报方面的优劣。实验结果表明,在机动定轨中,脉冲经验力模型比分段线性模型更优越。两种机动力建模方法东西机动期间单天弧段轨道拟合精度可优于5m,但线性模型轨道预报精度比脉冲经验力模型和短弧动力学方法差。C波段观测量能够改善机动期间定轨精度。     

机动力建模条件下的GEO卫星机动期间定轨

GEO卫星频繁的轨道机动对高精度、实时不间断的导航服务需求提出了更高要求。针对该问题,提出了基于机动力模型的轨道确定与外推方法,尝试利用机动期间的卫星推力信息建立机动力模型。从而实现连续的动力学定轨,保证了机动期间导航服务的实时性和高精度要求。利用北斗系统中GEO卫星实测数据进行了定轨试验与分析。结果表明:采用基于已知机动力模型的轨道位置确定精度优于50 m,明显优于目前几何法定轨的精度,为机动期间导航卫星定轨提供一种的新技术思路,对于提高导航服务精度和连续性具有一定的参考意义。     

一种地球静止轨道卫星的快速恢复定轨方法

地球静止轨道(GEO)卫星频繁的轨道机动对高精度、实时不间断的导航服务需求提出新的更高要求,如何在短弧跟踪条件下提高GEO卫星轨道快速恢复能力,是提升导航系统服务精度的关键因素。针对该问题,提出基于9参数星历拟合的GEO卫星短弧运动学定轨方法,详细推导定轨的数学模型与偏导模型,针对GEO卫星星历参数拟合中的奇异问题,提出相应的解决方法和措施。利用COMPASS GEO卫星实测自发自收数据进行短弧定轨试验与分析,结果表明:①10 min短弧运动学定轨的位置精度优于19 m,速度精度为4 mm/s,速度精度明显优于MEO卫星;②预报5 min的位置精度为17.760 m,预报10 min的位置精度为18.168 m;③解决GEO卫星频繁轨控所带来的轨道快速恢复问题,满足短弧跟踪条件下RDSS的服务需求。     

基于转发式的北斗卫星导航系统地球静止轨道卫星精密定轨试验

地球静止轨道卫星(GEO)在北斗卫星导航系统(Compass)的卫星导航中具有特别重要的作用,除了利用导航系统自身的伪距相位以外,利用其他的测轨系统对其进行精密定轨有着重要的意义。利用国家授时中心的转发式测轨网对Compass的GEO卫星进行观测,获取转发式测轨数据,利用该数据对Compass的GEO卫星进行精密定轨分析。分别从观测数据的观测精度,定轨残差以及轨道重叠误差等方面分析GEO卫星的定轨精度。     

基于预报钟差的轨道快速恢复

我国北斗卫星导航系统由GEO/IGSO/MEO混合星座构成,基本每7~10 d就会有一颗GEO卫星或IGSO卫星进行轨控操作。从卫星轨控开始,卫星存在5~6 h的不健康时期。造成机动卫星长期不健康的关键因素之一在于卫星和测站钟差数据的积累周期较长。本文提出了一种基于预报钟差的轨道快速恢复算法,通过结合星钟和站钟预报压缩机动卫星定轨观测数据积累的时间,从而缩短卫星恢复所需时间。6组机动试验结果表明:采用预报钟差策略在快速恢复初期的前几个小时对轨道预报的贡献尤为显著,对第1组定轨URE预报贡献最大可达84.82%。从3~8 h期间6组定轨平均情况来看,采用优化策略的预报URE,C01平均降低了26.06%,C04平均降低了31.58%,C03降低了9.95%。经测试该方法至少能将卫星不可用时间压缩1 h,对北斗系统建设具有重要工程应用价值。     

SDP4模型用于北斗导航卫星轨道预报的精度分析

为了实现对北斗导航卫星的监测与跟踪,需要对其轨道进行预报。利用双行星历(TLE)采用SDP4模型对北斗导航系统的3类卫星(GEO、IGSO、MEO)进行轨道预报,并对比了Trimble公司的接收机历书星历和HPOP高精度轨道外推模型预报出的星历,采用GFZ公布的北斗精密星历对其预报精度进行了评估。分析表明,SDP4模型计算速度快,可以实现对于北斗导航卫星的轨道预报,满足跟踪和监测的精度要求,具有实用价值;该模型对于MEO卫星轨道预报效果最好,IGSO卫星次之,GEO卫星最差;3日以内的短期轨道预报可以采用历书星历或者HPOP外推模型预报的星历,但是3日以上轨道预报利用SDP4模型更好;对不同预报时间下的预报轨道可以使用的领域提出了建议。     

星蚀期北斗卫星轨道性能分析——SLR检核结果

星蚀期北斗卫星的轨道性能是北斗卫星导航系统性能分析的重要部分。了解北斗卫星导航系统星历中星蚀期轨道的精度,不仅可为系统服务性能评估提供支持,还有助于了解星蚀期精密定轨中相关模型可能存在的问题,进而为精密定轨函数模型改进提供参考。本文基于2014年1月至2015年7月的卫星激光测距资料,重点分析了星蚀期对北斗不同类型卫星轨道的影响,同时也对北斗广播星历和精密星历中整体轨道径向精度进行检核。结果表明:星蚀期内(尤其是偏航机动期间),IGSO/MEO卫星的广播星历和精密星历轨道均存在明显的精度下降;广播星历轨道径向误差达1.5~2.0m,精密星历轨道径向误差超过10.0cm。但仅从轨道径向残差序列中难以发现星蚀期对GEO卫星轨道是否有显著影响。非星蚀期间,IGSO/MEO卫星和GEO卫星的广播星历轨道径向精度分别优于0.5 m和0.9 m。IGSO/MEO卫星的精密星历轨道径向精度优于10.0cm,GEO卫星的轨道径向精度约50.0cm,且存在40.0cm左右的系统性偏差。     

利用C波段转发数据实现GEO卫星轨道确定

为了提高我国卫星导航系统GEO卫星定轨能力,针对我国卫星导航系统所特有的新数据和新方法,利用CAPS系统的C波段转发式测距数据进行了单GEO卫星定轨实验.在分析该方法技术特点的基础上,从定轨残差和轨道重叠弧段比较等方面,对定轨结果进行了分析.由于设备转发时延是影响该方法定轨精度的重要因素,因此同时还分析了系统偏差对定轨精度的影响,得出了一些有益的结论.     

导航卫星自主定轨时轨道机动问题的处理方法

在各种摄动因素的作用下,导航卫星将逐渐偏离其预定轨道,因而需要通过轨道机动的方法来予以纠正。但轨道机动后,由预报轨道所提供的轨道先验信息将失去作用,这是用星间距离观测值和先验轨道信息进行导航卫星自主定轨时必须要解决的问题。提出机动后,机动卫星采用几何法来确定自己的位置,然后用动力学法来进行轨道拟合和轨道预报,在机动后第二天就能恢复正常的自主定轨。即使有多个卫星在同一天发生机动,个别卫星因可观测卫星不足4个而无法定轨,在第二天就能实现几何法定位,不会影响整个系统的导航定位功能。     

神经网络在北斗导航卫星轨道预报中的应用

导航卫星的自主定轨是提高卫星导航系统生存能力的一个重要手段,在解决导航星座自主定轨中涉及到高精度的轨道预报,提高轨道预报精度对于自主定轨精度有着重要意义。针对利用动力学模型得到的预报轨道随时间推移精度衰减较快的问题,本文提出了一种改进北斗导航卫星中长期轨道预报精度的新方法。利用神经网络作为建立预报模型的工具,在动力学模型的基础上建立神经网络模型,通过对历史时刻预报误差的学习及训练,掌握其变化规律,再用于补偿和改进当前时刻的预报轨道,以达到提高预报精度的目的。本文制定了导航卫星轨道中长期预报方案,并利用实测数据进行了实验分析,结果表明,采用神经网络模型补偿预报轨道误差时,不同卫星在不同初始时刻下的改进效果是不同的。预报15d导航卫星的轨道精度由318m提高至19m,预报30d轨道精度由1 757m提高至49m。预报15d、30d轨道改进幅度分别为41%~80%、32%~88%。     

基于不同空间尺度测站网的BDS-3 GEO卫星轨道机动实时监测

地球静止轨道(GEO)卫星为保持地球同步特性,需要频繁进行轨道机动,及时准确的对卫星轨道机动的状态进行动态监测,有助于对卫星真实轨道进行修复,使其在机动过程中仍能提供基本可用的轨道参数. 利用基于历元差分测速原理的卫星轨道监测模型,对北斗三号卫星导航系统(BDS-3)的2颗GEO卫星各12次历史机动进行了分析. 结果表明:所选不同空间尺度测站网均可以对C59卫星的机动时间与轨道动态变化进行实时监测,且监测结果基本一致. 另外,本文所选的不同空间尺度测站网均可对C60卫星机动时间进行精准探测,但在对其轨道状态进行实时监测时,空间尺度较大的测站网监测结果更优.      

基于TLE时序的GEO目标东西机动预报

赤道带GEO非合作目标的频繁机动监测是空间态势感知的重要工作.文中给出了GEO卫星东西漂移律和周期性位置保持机动原理,指出相关轨道特征参数有规律性跃变;利用公开下载的双行轨道根数TLE(Two-line Element),提出基于平经度及其漂移率的GEO东西机动周期提取和预报方法.为了提高数据源质量,利用SDP4模型将TLE平根数转换为瞬时同步根数;在等间隔数据插值处理后进行快速傅立叶变换提取轨道机动周期并预报.选取北斗GEO卫星进行验证,C02、C03、C59卫星东西机动周期预测结果分别为36.60、22.88、33.27 d,机动预报时刻的偏差在3 d以内,这与TLE更新间隔密切相关.     

北斗卫星导航系统混合星座的光压摄动建模和精度分析

卫星帆板及本体受照情况变化复杂,导致卫星光压摄动力的变化难以准确模制,既是动力学定轨的最大误差源,也是定轨预报精度降低的主要原因。针对此问题,采用北斗地面系统的区域监测网数据,详细比较了3种主要的经验模型（T20模型、ECOM5参数模型、ECOM9参数模型）对不同卫星的适用性情况。结果显示,在春秋分前后,地球同步轨道（geosynchronous earth orbit,GEO）卫星使用ECOM9参数模型最好,其解算的卫星钟差与星地双向钟差的互差标准差优于2 ns;对于倾斜地球同步轨道（inclined geosynchronous satellite orbit,IGSO）卫星和中地球轨道（medium earth orbit,MEO）卫星,无论是在动偏期间还是姿态模式转换期间,T20模型表现出更好的适用性。不同于此前国内外学者的相关研究,试验表明,对BDS混合星座的不同类型卫星、同一卫星的不同时段,应采用不同的经验太阳光压模型,以获得更高的定轨和预报精度。     

北斗卫星超短弧运动学定轨方法优化与试验分析

针对北斗卫星姿轨控后的轨道快速确定难题,系统地研究了基于多项式拟合和基于星历拟合两种运动学定轨方法,推导建立了相应的运动学定轨模型。同时针对接收机系统差和顽固多径问题,利用基于并置比对的接收机系统差解算方法和CNMC的多径削弱方法,实现了超短弧跟踪条件下接收机数据质量的有效控制。利用北斗GEO/IGSO/MEO卫星的实测伪距数据进行了试验验证,结果表明在10min超短弧跟踪条件下,GEO、IGSO和MEO卫星的运动学定轨位置精度分别为3.27m、8.19m和5.90m,实现了超短弧跟踪条件下的北斗卫星快速定轨,满足了卫星机动期间的北斗RDSS服务对轨道精度的需求,为北斗RDSS服务走向全球提供了技术支撑。     

高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计

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。     

GEO导航卫星定轨观测模型

根据GEO导航卫星的轨道特性,给出了严密的伪距观测和载波相位观测数学模型;讨论了其轨道和星钟差的解算条件,以及多星组差定轨的可行性。结果表明:在利用伪距时,如果测站钟差已知,需要4个以上站的数据才能进行定轨和星钟解算;如果站钟、星钟钟差已知,需要3个以上站的数据才能确定轨道。在利用站间组差伪距时,须有4个以上测站的钟差信息才能进行轨道和星钟解算;利用GEO卫星与MEO(IGSO)卫星组差定轨时,需要GEO卫星钟差已知且有3组星间组差数据。利用GEO卫星载波相位观测资料,不能单独解算轨道。     

北斗GEO/IGSO/MEO卫星定轨地面站构型影响分析及其优化

GNSS卫星定轨精度主要取决于卫星动力学模型精度和GNSS几何观测信息。由于北斗GEO/IGSO卫星静地、高轨特性,以及力学模型不精确等原因,地面几何观测信息对轨道改进至关重要。本文讨论了北斗GEO/IGSO/MEO卫星定轨地面站分布影响及优化改进方法。在简化动力学定轨模型基础上,探讨多历元几何观测信息累积对轨道的改进;研究了北斗导航卫星定轨理想几何构型条件,得到影响定轨精度的几何因子,包括测站数量、覆盖范围、分布密度;利用离散概率密度方法研究地面站构型,分析了3类卫星轨道改进机理和优化方法。通过算例,讨论了增加5个中国区域基准站改善离散概率密度指标,优化全球北斗卫星定轨构型,发现GEO和IGSO卫星精度改善最为明显,MEO卫星改善最小;其中GEO卫星提高了10%,IGSO卫星提高了16%,MEO卫星提高了4%。     

GEO导航卫星定轨观测模型

根据GEO导航卫星的轨道特性,给出了严密的伪距观测和载波相位观测数学模型;讨论了其轨道和星钟差的解算条件,以及多星组差定轨的可行性.结果表明:在利用伪距时,如果测站钟差已知,需要4个以上站的数据才能进行定轨和星钟解算;如果站钟、星钟钟差已知,需要3个以上站的数据才能确定轨道.在利用站间组差伪距时,须有4个以上测站的钟差信息才能进行轨道和星钟解算;利用GEO卫星与MEO(IGSO)卫星组差定轨时,需要GEO卫星钟差已知且有3组星间组差数据.利用GEO卫星载波相位观测资料,不能单独解算轨道.     

小型化LEO星座与BDS-3全星座联合定轨仿真

受限于区域监测站及地球静止轨道(geosynchronous earth orbit,GEO)卫星的静地特性,北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)定轨精度较差,加入低轨卫星(low earth orbit,LEO)星载数据可显著提升定轨精度.使用一种由24颗L...     

基于自发自收测距的GEO卫星精密定轨

对于基于伪距测量模式的GEO卫星定轨,需要星地时间同步和站问时间同步的支持,因此卫星钟差和接收机钟差的精度直接制约了GEO卫星的定轨精度.自发自收式测距的观测数据并不含有卫星钟差和接收机钟差信患,定轨解算中避免了钟差精度带来的影响,可以实现GEO卫星的精密定轨.此处采用GEO卫星的自发自收武测距数据进行精密定轨试验,分析和讨论了基于自发自收式测距的GEO卫星精密定轨策略,提出了卫星轨控后轨道快速恢复的定轨策略.试验结果表明:轨道的内符R方向精度为1.615 m,位置精度为11.642m,定轨残差为0.279m;轨道恢复1 h后的定轨位置精度优于60m,恢复6 h后的定轨位置精度优于15m,定轨残差在0.15 m左右.