Advanced ensemble modeling method for space object state prediction accounting for uncertainty in atmospheric density

For objects in the low Earth orbit region, uncertainty in atmospheric density estimation is an important source of orbit prediction error, which is critical for space traffic management activities such as the satellite conjunction analysis. This paper investigates the evolution of orbit error distribution in the presence of atmospheric density uncertainties, which are modeled using probabilistic machine learning techniques. The recently proposed “HASDM-ML,” “CHAMP-ML,” and “MSIS-UQ” machine learning models for density estimation (Licata and Mehta, 2022b; Licata et al., 2022b) are used in this work. The investigation is convoluted because of the spatial and temporal correlation of the atmospheric density values. We develop several Monte Carlo methods, each capturing a different spatiotemporal density correlation, to study the effects of density uncertainty on orbit uncertainty propagation. However, Monte Carlo analysis is computationally expensive, so a faster method based on the Kalman filtering technique for orbit uncertainty propagation is also explored. It is difficult to translate the uncertainty in atmospheric density to the uncertainty in orbital states under a standard extended Kalman filter or unscented Kalman filter framework. This work uses the so-called “consider covariance sigma point (CCSP)” filter that can account for the density uncertainties during orbit propagation. As a test-bed for validation purposes, a comparison between CCSP and Monte Carlo methods of orbit uncertainty propagation is carried out. Finally, using the HASDM-ML, CHAMP-ML, and MSIS-UQ density models, we propose an ensemble approach for orbit uncertainty quantification for four different space weather conditions.     

星座碰撞规避的迭代学习构型保持方法CSCD

针对低轨卫星星座运行中地球引力摄动的周期特性,基于迭代学习控制(ILC)方法,提出了星座碰撞规避的迭代学习构型保持方法。该方法由反馈控制和ILC两部分构成,分别抑制卫星运行过程中的非周期摄动和周期摄动对构型保持精度的影响,进而在地球非球形引力摄动未知条件下,通过相对构型的精确保持实现对星座卫星碰撞的有效规避。仿真结果表明,在地球J摄动影响下,与传统反馈控制相比,ILC方法以更小的控制输入实现了轨道保持精度的显著提升,进而在星座卫星轨道高度相近的情形下显著降低了碰撞风险,且控制器可在保证收敛性能的前提下,实现启动时间的灵活选择。     

气象海洋卫星地面遥感站

气象海洋卫星地面遥感站主要是用于接收各类气象、海洋、环境卫星的遥感原始数据,并实现数据存储及相关数据处理,从中提取可用的空间环境资料。5.2m天线根据轨道预报捕获并跟踪目标,接收L/S/X三频段射频信号,将信号放大变频后送解调器,解调器从中频信号中恢复出原始遥感数据帧,由记录器对数据进行存储,快视设备实时对原始数据进行去格式处理后显示遥感图像,通过网络传输给各个用户。     

卫星轨道摄动频谱分析

本文基于Ｌｉｅ级数的方法对卫星轨道摄动进行了频谱分析。这种摄动是由地球引力场的所有带谱调和项和田谐调和项引起的。为了适用小偏心率轨道，采用了Ｈｉｌｌ变量来描述卫星轨道，并在所获得的谱分析式中保留了所有与偏心率ｅ无关的项。在这个基础上又经过简单的变换给出了卫星位置摄动三分量的谱分析式。     

交会相对运动确定的新方法

本文叙述空间交会过程中相对运动参数测定的新算法。在测量目标的相对距离和方向的基础上,借助于追踪航天器上的地球敏感器和太阳敏感器,就能直接确定在目标轨道坐标系中相对运动的参数。为此,测量系统可以不含陀螺惯性平台。     

近圆轨道编队飞行星座相对构型稳定性分析

在近圆轨道编队飞行的假设条件下 ,根据动力学关系推导出了环绕卫星相对参考卫星的运动学简化模型 ,并以此简化模型为基础 ,研究了半长轴入轨偏差δa ,轨道倾角偏差δi ,轨道偏心率偏差δe在地球扁率摄动条件下对编队飞行星座相对构型稳定性影响 ,深入分析了各种因素的规律和特点 ,并以此对编队飞行星座轨道设计提出建议。     

空间飞行器追踪区设计

重点介绍了空间飞行器通过一次变轨机动与目标交会的可行机动方案，在对飞行时间普适公式分析的基础上，建立了一般性的轨道转移预测模型， 给出了一种寻求空间飞行器可行变轨点集的方法，并提出了追踪区的概念。通过仿真计算，分别对各种时间和燃料资源限制条件下的追踪区大小变化进行了分析，结果表明，利用该方法求出的变轨点能够满足空间交会对燃料和时间等各方面的要求，且方法简捷，易于实现。     

单站多普勒跟踪定轨的优化算法

由于低轨道小卫星应用的日益广泛，在轨卫星数目的迅速膨胀，对传统的多个地面站相互协调管理卫星领域模式提出了挑战。小卫星的低成本特性必然要求存在与之相应的地面站设施降低复杂性、降低成本。本文针对当前已提出的单站多普勒定轨方案，进一步研究了多普勒定轨的有关方法，提出和建立了多普勒定轨的优化算法与模型，最后进行了仿真分析与模型的有效性验证。     

太阳同步卫星的轨道设计

在轨道六要素的基础上，分析了卫星太阳同步轨道设计时降(升)交点地方时、升交点赤经，以及冻结轨道参数等的确定方法。并给出了在轨道交点周期、回归圈数、回归周期、重复周期和其他因素等约束条件下的轨道设计要点。最后给出了一个轨道高度750～800km，卫星太阳同步轨道、冻结轨道和回归轨道的算例。