LEO空间碎片甚短弧角度数据初轨确定方法对比

光学观测是空间目标观测中最常见的一种观测方式。采用扫描模式工作时光学观测得到的观测弧段弧长通常很短,有时甚至不到被观测空间目标运行周期的1%,这样的角度数据被称为甚短弧角度数据。基于近圆LEO空间碎片地基实测场景,研究比较仅利用角度数据进行初始轨道确定常用方法的性能差异,分析观测弧长对不同初轨确定算法的定轨成功率和误差的影响,为初轨确定工作提供参考。对比分析了常用的几种方法,包括Laplace方法、Gauss方法、Gooding方法和近几年提出的距离搜索算法等。大规模实测数据处理结果显示,距离搜索算法的成功率高于90%,初轨半长轴统计误差仅为25 km。初轨结果表明,距离搜索算法定轨成功率高于其他算法。研究成果可为解决空间碎片初轨确定问题提供参考。      

基于期望最大算法的空间事件及异常值探测

美国ELSET数据库提供的TLE数据是目前使用最广泛的数据,在热层大气密度反演、弹道系数估计、碰撞预警等领域具有重要作用。受空间环境扰动、空间事件以及TLE产生过程等共同影响,ELSET数据库包含大量亟待清理的异常值和识别的空间事件,例如发布错误的TLE、轨道根数异常和Bstar异常。现有方法在清理异常轨道根数时缺乏统一性,需要使用不同的技术,清理流程较为繁杂,并且仅适用于特定轨道区域的少数目标。为克服现有方法的弊端,提出了一种基于期望最大算法的滑动窗口–多项式拟合预报方法,对含有轨道机动的碎片以及受空间环境影响的碎片进行异常值与空间事件探测。研究表明,该方法能够灵活处理不同空间环境下的异常值与空间事件探测,具有普适性,适用于所有轨道碎片。