基于解体事件的空间碎片轨道演化算法研究

针对航天器解体事件所生成的空间碎片的演化过程,进行了数学分析,确定了新生成的空间碎片的速度增量,在该增量作用下碎片轨道会发生变更,本文根据该增量得出了空间碎片在轨道变更后的轨道根数,分析了在大气阻力摄动作用下,空间碎片的数目和轨道分布的演化情况,给出了相关结果,结果表明此算法可行.     

基于多项式近似的空间碎片群体轨道预报算法

快速准确地分析空间碎片群轨道演化行为对于其他在轨航天器碰撞规避至关重要。在各摄动力的作用下,空间碎片群演化运动呈现出复杂的非线性特征。空间碎片群体个体数量巨大,如果通过对空间碎片群中每个空间碎片进行轨道积分来分析群体预报的方法会导致计算量过大。针对该问题,提出一种基于多项式近似的轨道快速预报分析方法。该方法将空间碎片群分为少量的标称碎片和其他大量关联碎片。针对标称碎片的轨道预报采用数值积分求解保证预报精度;而针对其他大量的关联碎片轨道预报问题,采用多项式泰勒展开半解析方法求解,从而在保证预报精度的前提下有效减少空间碎片群轨道预报的计算量。为了验证方法的有效性,对不同空间碎片群进行了轨道预报仿真。仿真结果表明,当轨道预报精度设定在1m范围内时,多项式近似算法的计算量较蒙特卡洛方法计算效率提高了2.2~17.2倍,验证了所提出方法的有效性。     

空间站运行高度空间碎片的轨道特征

自1957年人类发射了第1颗人造地球卫星以来,世界各国共发射了大约5000多个航天器。在发射和运行过程中,航天器因被遗弃、破损、碰撞和爆炸而生成了大量的空间碎片,这些空间碎片严重威胁着在轨运行的航天器的安全。尤其是“国际空间站”,由于在轨运行时间长,遭受碎片碰撞的概率就更大。     

地球静止轨道空间碎片的防护与轨道保护策略

地球静止轨道是人类在太空仅有的一条独特轨道,是重要的空间资源。近年来,地球静止轨道使用状况不容乐观,面临着诸多的问题,为此,机构间空间碎片协调委员会制定了针对地球静止轨道的保护策略。1概述航天技术的高速发展,不仅是一个国家地位和综合实力的体现,更是推动经济社会进步的强大动     

基于天基雷达的空间目标轨道预测

根据天基雷达获取的空间目标位置和速度参数, 研究了计算空间目标轨道根数的方法, 以实现对空间目标的初定轨. 分析了雷达坐标系下对目标的观测误差给协议天球坐标系下的目标参数估计带来的影响. 提出了空间二体相遇问题的一种解决方案. 利用已知的空间站轨道, 仿真分析了空间目标在一周之内和空间站的相遇情况, 同时给出了目标轨道预测的误差分析.     

空间碎片自然衰减和太阳活动

分析研究了空间碎片数随太阳辐射流量Ｆ１０．７的变化;给出预报Ｆ１０．７长期变化的计算方法和预测空间碎片数的数学模型。结果显示：①强太阳活动造成空间碎片年增长率下降;②空间碎片数与太阳活动１１年变化密切相关,相关数为０．９;③空间碎片增长率约为发射率的两倍;④若发射率保持不变,则到２０２０年,大于１０ｃｍ的碎片数将达到１４５００;⑤若小碎片的增长为大碎片增长的两倍,则到２０２０年,大于１ｃｍ的碎片数可达１２５０００。     

基于驻留时间比的近地空间碎片环境建模

为分析近地空间碎片的分布规律,提出了一种以碎片在空间网格内驻留时间为基础的碎片环境统计建模方法.该方法利用多项式拟合和求根方法统计碎片在空间网格内的停留时间,获取模型基础数据,并据此采用多项式预测、插值和时间序列分析等技术,综合分析空间碎片的分布与演化规律.给出了一个基于双行根数(TLE,Two Line Elements)数据的建模实例,该实例通过了ORDEM2000模型的对比验证,并获得了一些更精细的近地空间碎片环境特征.所得建模方法和分析结论可为长期运行的近地航天器轨道设计、碰撞风险评估及防护等提供技术支撑.     

空间碎片云演变过程的阶段划分

根据碎片云从破碎点开始向空间扩散过程中碎片密度和形状的变化规律,以几何形状和起主要作用的因素为特征,定义了球形、椭球形、绳形、螺旋线形、全方位弥漫直至球壳形六个演变阶段.论述了在各个阶段的主要特征和对演变过程起主要作用的因素.总结了与演变过程相关的轨道运动理论和研究方法,分析了各个阶段演变的动力学原理.在球形阶段起主要作用的是分离速度;椭球形阶段可以利用线性化相对运动方程进行分析;绳形与螺旋线形在几何上有质变,但都有结点和结线,并可以利用速度增量理论分析和解释其存在的原因.轨道摄动力消除了结点和结线,导致碎片云的全方位弥漫,并最终使碎片云趋于球壳形.推导和罗列了各阶段转换标志点时刻的计算公式,利用计算机仿真的方法,给出了近地轨道各个阶段碎片云分布示意图,验证了演变过程阶段划分的合理性.     

空间碎片环境工程模式参数分析

为了评估空间碎片对航天器造成的危害 ,必须建立空间碎片环境工程模式。文章介绍了空间碎片环境的特点及其工程模式表征方法 ,并比较、分析了几种主要空间碎片环境工程模式的参数 ;从数学建模及风险评估应用的需求出发 ,提出了空间碎片环境工程模式参数的建议方案     

带电粒子云的演变过程

根据带电粒子云从破碎点开始向空间扩散过程中粒子云密度和形状的变化规律,以几何形状和起主要作用的因素为特征,定义了球形、椭球形、绳形、螺旋线形、全方位弥漫直至球壳形6个演变阶段.论述了在各个阶段的主要特征和对演变过程起主要作用的因素.分析了在各个阶段电磁场对带电粒子的摄动影响,比较了带电粒子云与不带电粒子云在演化过程上的差异.在球形阶段起主要作用的是分离速度,带电碎片之间的排斥力加快了碎片扩散的速度.从椭球形阶段到球壳形阶段,带电粒子和不带电粒子的演化规律基本一致.带电粒子的演化过程加快或减慢取决于粒子带正电或带负电.将电场摄动力等效于改变地球引力的大小,罗列了阶段转换标志点时刻的计算公式.利用计算机仿真的方法,给出了各个阶段不带电碎片云和带电碎片云分布示意图,验证了演变过程阶段划分和电磁场摄动分析的合理性.     

一种高效的计算卫星轨道寿命的方法

关于在大气阻力作用下卫星生存寿命的估计 ,提出了一种高效的数值方法 ,称为微分 -积分法。它的实质是以轨道要素的平均变化率为基础的微分方程 ,而方程的右端包含定积分。与传统方法比较验证了此新方法的正确性 ,并且显示了它的极高效率。在诸如空间碎片减缓这种需要非常大量的计算卫星寿命的问题中 ,新方法的价值得到充分体现。     

An adaptive strategy for active debris removal

Many parameters influence the evolution of the near-Earth debris population, including launch, solar, explosion and mitigation activities, as well as other future uncertainties such as advances in space technology or changes in social and economic drivers that effect the utilisation of space activities. These factors lead to uncertainty in the long-term debris population. This uncertainty makes it difficult to identify potential remediation strategies, involving active debris removal (ADR), that will perform effectively in all possible future cases. Strategies that cannot perform effectively, because of this uncertainty, risk either not achieving their intended purpose, or becoming a hindrance to the efforts of spacecraft manufactures and operators to address the challenges posed by space debris.     

Identification of a debris cloud from the nuclear powered SNAPSHOT satellite with haystack radar measurements

Data from the Massachusetts Institute of Technology Lincoln Laboratory Long Range Imaging Radar (known as the Haystack radar) have been used in the past to examine families of objects from individual satellite breakups or families of orbiting objects that can be isolated in altitude and inclination. This is possible because, for some time after a breakup, the debris cloud of particles can remain grouped together in similar orbit planes. This cloud will be visible to the radar, in fixed staring mode, for a short time twice each day, as the orbit plane moves through the field of view. There should be a unique three-dimensional pattern in observation time, range, and range rate which can identify the cloud. Eventually, through slightly differing precession rates of the right ascension of ascending node of the debris cloud, the observation time becomes distributed so that event identification becomes much more difficult.     

Faster algorithm of debris cloud orbital character from spacecraft collision breakup

Space debris is polluting the space environment. Collision fragment is its important source. NASA standard breakup model, including size distributions, area-to-mass distributions, and delta velocity distributions, is a statistic experimental model used widely. The general algorithm based on the model is introduced. But this algorithm is difficult when debris quantity is more than hundreds or thousands. So a new faster algorithm for calculating debris cloud orbital lifetime and character from spacecraft collision breakup is presented first. For validating the faster algorithm, USA 193 satellite breakup event is simulated and compared with general algorithm. Contrast result indicates that calculation speed and efficiency of faster algorithm is very good. When debris size is in 0.01–0.05 m, the faster algorithm is almost a hundred times faster than general algorithm. And at the same time, its calculation precision is held well. The difference between corresponding orbital debris ratios from two algorithms is less than 1% generally.     

Satellite collision probability estimation using polynomial chaos expansions

This paper presents the application of polynomial chaos (PC) to estimating the probability of collision between two spacecraft. Common methods of quantifying this probability for conjunction assessment use either Monte Carlo analyses or include simplifying assumptions to improve tractability. A PC expansion, or PCE, provides a means for approximating the solution to a large set of stochastic ordinary differential equations, which includes orbit propagation. When compared to Monte Carlo methods, non-intrusive, i.e., sampling-based, PCE generation techniques may greatly reduce the number of orbit propagations required to approximate the possibly non-Gaussian, a posteriori probability density function. The presented PC-based method of computing collision probability requires no fundamental simplifying assumptions, and reduces the computation time compared to Monte Carlo. This paper considers two cases where the common conjunction assessment assumptions are no longer valid. The results indeed demonstrate a reduction in computation time when compared to Monte Carlo, and improved accuracy when compared to simplified techniques.