共线平动点附近周期轨道的分析研究方法

首先介绍了圆型限制性三体问题的非线性常微分运动方程组,利用定性分析方法、级数解法和数值解法,系统地介绍了这个问题的求解分析方法,相应地给出了共线平动点附近的力学特性、条件周期(和拟周期)轨道,并通过分析一个周期处的状态转移矩阵(Monodromy矩阵)分析了各类轨道的稳定性以及几种周期和拟周期轨道之间的关系。另外,还给出了圆型限制型三体模型下Halo轨道的牛顿迭代算法。     

利用遗传算法实现导航星座局部优化设计

以异构区域导航星座(5GEO+5IGSO+4MEO)轨道参数为基础,以部分轨道参数为控制变量,建立以服务区域的网格采样点的加权PDOP值为目标函数,利用遗传算法对星座中对星座轨道参数进行了优化。利用优化结果计算了服务区域星座周期(7个恒星日)内的覆盖重数、PDOP值、覆盖连续性。为优先保证重点服务区域的星座性能,对目标函数进行了改进。改进的优化结果表明,原始星座在重点区域的高精度定位仍有一定的提高空间。     

单中继星单低轨卫星的联合定轨精度分析

针对由单中继星和单低轨卫星组成的联合定轨系统,给出了系统内不同轨道卫星摄动项的选取方案和卫星间的可见性判别模型。在模拟出含有白噪声的四程测距观测数据文件的基础上,研究了测距精度和采样弧段对联合定轨中高、低轨卫星定轨精度的影响。得出如下结论：联合定轨更有利于对低轨卫星的轨道改进;同样的采样时间条件下,测距噪声越小定轨精度越高,并且采样时间越短它的影响越明显;同样的测距噪声条件下,所用资料的采样时间越长精度越高,但当测距精度很高时,TDRS达到最好定轨精度所需的采样时间相应有所缩短。并在定出轨道后进行了轨道预报,分析了轨道预报的趋势及精度。     

南昌厚田沙地沉积物的粒度特征及其影响因素

厚田沙地是亚热带湿润地区的典型风沙化土地,分析不同地貌部位沉积物的粒度特征,有助于探讨其分布规律与影响因素。结果表明：厚田沙地沉积物主要由中沙和粗沙组成,平均粒径为1.28 Ф,分选性较差,呈正偏和窄峰态分布,整体表现为距赣江越远,细颗粒含量增多,粗颗粒含量减少,平均粒径逐渐变细。不同地貌部位沉积物的粒度特征存在较大差异：迎风坡风力作用强劲,侵蚀强烈,导致细颗粒较少、平均粒径较粗,表层相对20 cm深度更粗;背风坡由于风力涡旋而沉积较多细颗粒,平均粒径较细,表层相对20 cm深度更细;前丘顶与平沙地不仅受到风力侵蚀,也是人工活动强烈区,导致平均粒径变化较大,但大部分表层比20 cm深度更粗。     

LEO广播星历参数设计的无奇点根数法

针对LEO卫星的广播星历参数设计,在分析低地球轨道(LEO)卫星轨道根数变化特征的基础上,从第二类无奇点根数出发,对标准GPS广播星历的轨道及其摄动表征进行改造,提出一套专用于LEO卫星的23参数星历表示法,并推导了相应的用户卫星位置计算公式。拟合试验表明,20 min星历拟合的用户距离误差(URE)的均方根优于0.05 m。     

低轨导航增强卫星的轨道状态型星历参数设计

导航增强卫星从高轨拓展到低轨,需要设计可靠的低轨道LEO广播星历参数。GLONASS广播星历模型能够利用9个状态参数高精度描述30min内中高轨卫星的摄动运动,但不能直接用于低轨卫星。为了适应LEO的摄动力的短期快变化,设计了基于轨道状态型的21参数广播星历模型。分析了低轨卫星主要摄动力的短期变化规律,选取了二次多项式和基于轨道半周期的三角函数来补偿大气阻力等主要摄动在3个方向上的累计。基于星历拟合试验讨论了拟合参数个数、拟合时段和数据间隔对500~1200km轨道高度的LEO圆轨道的拟合精度影响。试验表明,当拟合时段为20min(约1/5个轨道周期)时,轨道高度大于700km的近圆轨道,拟合用户距离误差(FURE)精度优于0.05m;高度为1000km时,FURE平均精度达到0.03m。     

地月系Halo轨道族的分岔研究

讨论了利用单值矩阵的特征值研究Halo周期轨道稳定性和分岔特性的方法;建立了稳定阶数用于对周期轨道稳定性进行定性评判;系统地研究了对周期轨道拟周期分岔、正切分岔和n倍周期分岔。最后计算了地月系L1点附近Halo轨道族的稳定性和分岔,指出分岔轨道将在深空探测轨道设计中发挥独特的作用。     

CEI确定导航卫星轨道的精度分析

研究了CEI技术在导航卫星中的应用情况,分析了其对三类卫星GEO、IGSO、MEO的定轨精度,并以仿真结果进行了验证。     

地月系Halo轨道族的分岔研究

讨论了利用单值矩阵的特征值研究Halo周期轨道稳定性和分岔特性的方法;建立了稳定阶数用于对周期轨道稳定性进行定性评判;系统地研究了对周期轨道拟周期分岔、正切分岔和n倍周期分岔.最后计算了地月系L1点附近Halo轨道族的稳定性和分岔,指出分岔轨道将在深空探测轨道设计中发挥独特的作用.     

多星定轨条件下北斗卫星钟差的周期性变化

基于地面监测网的多星精密定轨可以同时解算出北斗卫星轨道和卫星钟差。由于轨道和钟差的耦合影响,卫星钟差时序难免会出现周期性波动。此外,受限于目前并不完善的北斗全球监测网络分布、系统导航文件缺失以及定轨后处理软件的设置问题,3类卫星的钟差均存在大量数据间断问题。本文利用适用于间断数据的谱分析方法,对多星定轨条件下的北斗卫星钟差数据进行了周期项提取,并利用周期项改进后的钟差预报模型评估了24h以内的预报精度。基于近一年的数据分析表明,北斗GEO卫星钟差3个主周期依次为12、24和8h,IGSO卫星钟差的3个主周期依次为24、12和8h,而MEO卫星钟差的3个主周期依次为12.91、6.44和24h。与改进前相比,周期项改进后的钟差预报模型将北斗卫星钟差在24h以内的预报精度提高了20%~40%。