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.      

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.      

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.      

CHAMP和GRACE-A/B反演大气密度数据评估分析

利用Colorado大学公开发布的2001-2008年CHAMP和GRACE-A/B三颗卫星加速度计反演的400km高度上的大气密度数据,以大气模式NLRMSISE-00为参考,分析反演数据与模式值的误差特点、产生误差的原因、密度的变化及合理性,并通过卫星轨道两行根数（TLE）的反演结果进行验证,主要结论如下.CHAMP密度值整体稍高于GRACE-A/B,CHAMP密度与模式值之间的误差整体小于GRACE-A/B,2007-2008年 GRACE-A/B与模式的相对误差变化起伏较大.2001年CHAMP与模式存在整体偏差,通过相似空间环境条件下的密度变化比对以及利用TLE的反演结果验证,确定2001年的CHAMP反演密度整体偏低.CHAMP及GRACE-A/B密度变化个例显示,卫星密度值会出现一些个性化特征,使用时应根据需求进行分析处理.研究结果可为合理应用该数据提供参考.      

利用二维核回归估计的大气密度模式修正

传统经验大气密度模式预测大气密度存在的较大误差会引起低轨卫星轨道预报误差,对卫星的再入轨、控制计划、碰撞规避及精密定轨造成不利影响.利用天宫一号卫星探测数据,针对大气NRLMSISE-00模式计算的误差特点,在地磁相对平静(Ap ≤ 30)的时间段内,对相近地方时和纬度的模式误差分布进行分析发现,相近地方时和纬度的模式误差分布基本相同.利用二维核回归估计方法,对与预测点相近地方时和纬度的样本误差进行加权,估计预测点处的模式误差,进而按距离预测日期天数的长短,采用加权修正法对模式预测结果进行修正,修正后大气模式误差的均方差(RMS)由14.09%降至4.05%.研究结果表明,该修正方法可以显著提高大气密度预报精度.      

LSTM神经网络在太阳F10.7射电流量中期预报中的应用

F_10.7指数作为大气密度经验模型的重要输入参量,其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.研究发现,太阳活动表现出长时间尺度上平均11年和中短时间尺度平均27天的周期性变化特征.依据这一观测事实,基于长短期记忆单元（Long Short-term Memory,LSTM）递归神经网络方法进行F_10.7指数未来27天的中期预报.利用一个连续长时段F_10.7数据作为训练数据,构建LSTM神经网络训练和预测模型,分别预测太阳活动高低年未来27天的F_10.7指数.结果表明,太阳活动高年的第27天F_10.7指数预报平均相对误差最优可达10%以内,低年最优可达2%以内.      

基于轨道预报的热层模式评估

在太阳活动高低年的地磁平静/扰动环境下,利用不同热层大气模式J77,DTM78,MSIS00,JB2008和CHAMP加速度计反演密度,分析有无先验信息条件下的轨道预报误差.结果表明无先验信息的精密轨道预报中,热层模式的性能可能被弹道系数等参数偏差干扰,此时预报误差不能作为模式性能的评价标准.先验信息对轨道预报精度提升非常明显,尤其是地磁扰动期先进热层模式性能得以展现,轨道预报误差为无先验信息情况下的10%～25%.目前热层模式的主要缺陷存在于地磁扰动期.各模式之间的差异是:JB2008模式可以通过线性和单一频率周期项补偿,而J77及DTM78等模式还存在更多频率的误差.本文对不同情况下精密轨道预报的研究结果可为空间碎片碰撞预警等工程实践提供参考.      

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.      

一种NRLMSISE-00模型太阳辐射校正方法

根据空间天气的状态,调整大气模型的相关输入参数能够减小模型的计算误差.通过对比CHAMP卫星在轨大气密度探测数据与NRLMSISE-00模式的计算结果发现,通过调整F_10.7的输入,使轨道大气密度积分的模式计算结果与探测结果之间的误差达到最小,此时的F_10.7被称为理想F_10.7输入（F*）.进一步的分析发现,F*与太阳紫外辐射MgII指数存在很好的相关性,因此可以选择其他的太阳紫外辐射代理参数取代F_10.7,从而减小模型计算误差.本文采用神经网络技术,建立新的太阳紫外辐射代理参量F_euv与MgII,F_10.7等的对应模型,能够根据当日参数值计算F_euv.研究结果表明,新的代理参数能够有效减小NRLMSISE-00的计算误差.      

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%.     

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.      

临近空间大气环境落球探测中的科氏力影响

气象火箭落球探测技术是临近空间大气环境探测的重要方法.在落球探测数据处理过程中,通常忽略科氏力项的影响.本文利用经验预报模式构建落球探测正演仿真模型,并根据落球探测原理建立参数反演模型,在此基础上仿真模拟了落球探测数据处理过程中忽略科氏力项对大气参数反演精度的影响.在95～100 km高度范围内,忽略科氏力项将引起温度...     

Preliminary calibration results of VEGA 1 and 2 SIGMA-3 gas chromatograph

SIGMA - 3 gas chromatograph on board VEGA 1 and 2 landing probes has been operated successfully in the 60 - 50 km altitude range, providing several in - situ chemical analysis of the gas and the aerosols of Venus cloud layers. Post flight calibration required to derive atmospheric abundancies from gas chromatograms were carried out using the SIGMA - 3 spare model. A Venus atmospheric aerosol simulation chamber was used in which sulfuric acid droplets were generated. Preliminary results of these calibration experiments indicate that the concentration of sulfuric acid in the upper part of the clouds ( 60 to 55 km) is about 1 mg/m³ and suggest that an additional constituant must be present in noticeable amount in the aerosols. From these experiments the mixing ratio upper limits of SO₂ is 100 ppmV and of H₂S and COS is few 10 ppmV.     

High accuracy satellite drag model (HASDM)

The dominant error source in force models used to predict low-perigee satellite trajectories is atmospheric drag. Errors in operational thermospheric density models cause significant errors in predicted satellite positions, since these models do not account for dynamic changes in atmospheric drag for orbit predictions. The Air Force Space Battlelab’s High Accuracy Satellite Drag Model (HASDM) estimates and predicts (out three days) a dynamically varying global density field. HASDM includes the Dynamic Calibration Atmosphere (DCA) algorithm that solves for the phases and amplitudes of the diurnal and semidiurnal variations of thermospheric density near real-time from the observed drag effects on a set of Low Earth Orbit (LEO) calibration satellites. The density correction is expressed as a function of latitude, local solar time and altitude. In HASDM, a time series prediction filter relates the extreme ultraviolet (EUV) energy index E_10.7 and the geomagnetic storm index a_p, to the DCA density correction parameters. The E_10.7 index is generated by the SOLAR2000 model, the first full spectrum model of solar irradiance. The estimated and predicted density fields will be used operationally to significantly improve the accuracy of predicted trajectories for all low-perigee satellites.     

Semi-empirical model of middle atmosphere wind from the ground to the lower thermosphere

During recent years, special attention has been paid to understanding the background circulation of the middle atmosphere. Particularly in the mesosphere/lower thermosphere (MLT) region, this has involved including data from a range of new radar measurements. It has also involved the comparison of existing empirical middle atmosphere wind models, such as CIRA-86 and HWM-93 to the new data. This has led to the construction of empirical models of MLT winds such as the Global Empirical Wind Model (GEWM). Further investigations are aimed at the construction of new empirical and semi-empirical wind models of the entire middle atmosphere including these new experimental results. The results of a new wind climatology (0–100 km) are presented here, based upon the GEWM, a reanalysis of stratospheric data, and a numerical model which is used to fill the gap between data from the stratospheric and MLT regions.     

Verification of IRI plasma temperature at great altitude by satellite data

Electron temperature data obtained aboard two satellites are compared with the IRI model. Our comparison may serve as an input to a future version of IRI. HINOTORI data show IRI90 to predict night time T_e quite well with the exception of a few peculiar phenomena, in particular a morning overshoot at height around 600 km and anomalous T_e observations of AKEBONO for the first time allowed to extend reliably the temperature profile up to − 8000km. This profile clearly depends on local time at all invariant latitudes. The data suggest strong influence of solar activity on electron temperature.     

Modelling the plasmasphere for the international reference ionosphere

The paper discusses how profiles of electron and/or ion distributions that are produced by two different computer models can be smoothly coupled together. The first of these models is the empirical International Reference Ionosphere which produces a vertical profile of ionospheric parameters up to an altitude of 1000 km. The second is a physically-based, diffusive equilibrium model of the plasmasphere based upon the theoretical work of Angerami and Thomas /1/, in which plasma is constrained to move parallel to the Earth's magnetic field lines. Some problems associated with this work are considered, as are some initial results.     

基于CO2测量数据的大气辐射传输模型LBLRTM优化

根据TIMED/SABER 2002—2018年的CO₂观测数据,分析CO₂浓度的变化特征.依据变化特征给出了CO₂浓度随时间、高度、纬度变化的月平均拟合公式,利用非线性最小二乘拟合法,对不同高度和不同纬度的CO₂浓度数据分别进行拟合,生成相应的拟合参数.然后,将所有拟合参数汇总并生成拟合参数文件,结合拟合公式构建全球CO₂浓度经验计算模块,并将该模块应用到大气辐射传输模型LBLRTM中,对该模型进行优化.将优化前与优化后的LBLRTM模型模拟结果分别与TIMED/SABER观测数据进行比较发现,优化前的LBLRTM模型模拟结果与观测值的均方根误差为15.4%,而优化后的LBLRTM模型模拟结果与观测值的均方根误差由15.4%下降至8.91%.结果表明该优化方法可以提高LBLRTM模型在红外波段的辐射模拟精度.      

内外参数精确建模的太阳敏感器标定

对数字式太阳敏感器标定,现有的多项式拟合和只有内部参数的简单建模方法标定精度低,为提高标定精度,提出一种基于内外参数精确建模的标定方法.通过分析太阳敏感器标定系统的内外参数,建立太阳敏感器标定模型,基于太阳模拟器和两轴转台获取标定点数据,采用最小二乘法分两步优化得到各模型参数.该方法不需要太阳光线与太阳敏感器成像面的初始对准,操作方便,同时通过精确分离太阳敏感器内外参数,避免了标定系统外部参数误差对太阳敏感器内部参数标定的影响,且通过两步优化,进一步提高了太阳敏感器的标定精度.实验结果表明:该方法的标定精度达0.005°(±60°视场),比常用的标定方法的标定精度(0.02°)提高约4倍.