利用TLE数据分析LEO卫星轨道异常的新方法——————综合判据法

及时准确地发现在轨卫星的轨道异常意义重大. 通过有效的异常算法, 能够找出发生轨道异常的碎片或航天器, 为空间碎片碰撞预警系统分析和验证碰撞事件提供数据支持. 通过对利用TLE (Two Line Elements)数据分析LEO在轨卫星轨道异常的方法研究, 提出了一个利用单个卫星相邻根数时间差控制加综合判据的判别方法. 分析表明, 相对于取单一因素阈值的判别方法, 综合判据法能够最大限度地减少漏判, 并且保持相对较高的判断准确率.      

TLE数据误差与基于TLE数据的交会预报分析

目前普遍使用TLE数据进行在轨物体的危险交会预报. TLE数据误差不仅会影响交会预报的准确性, 还是计算碰撞概率的必要参数, 因此, 只有准确估计TLE数据误差, 才能得到可信的碰撞概率数值. 本文采用两种方法, 即TLE数据自比和与高精度轨道预报数据相比较的方法, 计算TLE数据误差, 并分别利用TLE数据和高精度数据计算同一交会, 比较两种数据预报的交会结果差异. 结果表明, 采用TLE根数自比方法的计算误差偏小, 而使用精轨数据作为校准数据所得到的TLE误差更接近真实误差, 计算碰撞概率更为合理, 有利于减少虚警.      

卫星规避方案量化分析方法研究

空间碎片数量日益增多,为保护在轨卫星的运行安全,需要针对碎片碰撞制定规避方案,用来规避碰撞风险.本文在调研国外卫星规避机动流程的基础上,分别研究了卫星规避相关的轨道机动方式、轨道预报模型以及交会风险计算模型,建立了卫星规避方案量化分析方法,为规避方案的选择提供参考.