根据所提供的文件信息，下面是对知识点的详细说明：
分布式协同实时滤波定轨算法是一种用于估计和预测轨道物体位置和速度的方法。在该文件中，讨论了一种在多终端环境下实现的分布式协同实时滤波定轨算法，其特点为仅使用测速数据，即不依赖于传统集中式滤波系统的信息融合中心。分布式系统架构在处理大规模数据流和保证系统稳定性方面具有独特优势，尤其适合于信息融合中心单点故障可能导致整个系统崩溃的场合。
球面单纯形-径向容积准则（3-SSRCR）是一种计算高斯加权积分的技术，它在处理多维非线性问题时尤为有效。利用3-SSRCR能够提高滤波算法的精度，并且能够嵌入到扩展卡尔曼滤波（EKCF）算法的更新方程中。算法的实现表明，将多维非线性系统的分布式滤波精度从一阶提升到三阶，同时保持了较高的数值计算稳定性。
所谓分布式滤波，是指将数据处理过程分散到系统中的多个节点（终端）上，各节点相互协作，共享信息，共同完成数据处理任务。每个终端节点仅仅需要处理和融合其邻居终端发送的信息，无需建立一个中心信息处理节点。这样的处理方式避免了单点故障的风险，增强了系统的鲁棒性和生存能力。
在文档中提到的“带项摄动的轨道动力学模型”，是指在传统的轨道模型基础上，加入了J2摄动项。J2摄动是由于地球非球形结构引起的轨道摄动，特别是在高度较低的轨道上更为显著。通过考虑J2摄动项，能够更准确地描述实际轨道情况，提高定轨的精度和实时性。
实时定轨数学模型的建立，是基于状态方程和量测方程。状态方程通常采用轨道动力学模型，而量测方程则描述了观测值与轨道状态之间的关系。在本研究中，测速元（速度测量单元）与轨道状态之间的非线性关系被用作量测方程。通过这样的模型，可以对轨道物体的位置和速度进行实时估计。
在分布式系统和算法设计方面，需要特别注意系统的通信拓扑结构。在文中提到的算法中，每个终端节点仅与邻近的其他终端节点交换信息，而不需要一个中心化的信息融合中心。这种设计不仅提高了系统的鲁棒性，也减少了通信负载和处理延迟，对于需要在不确定环境中运行的实时系统尤其重要。
为了验证算法的有效性，文中还提到了仿真结果。结果显示，即使系统中任何一个终端失效，也不会导致整个系统的崩溃。这是因为在算法设计中已经考虑了容错性，确保了系统的连续运行和任务的完成。
文档中还提到了关键词如“球面单纯形”，“手持终端”，“分布式滤波”和“定轨”，这些词汇体现了算法在不同领域的应用和其技术特点。
总结来说，本文件介绍的多终端仅测速分布式协同实时滤波定轨算法，为解决传统集中式滤波系统存在的问题提供了一种有效的技术方案。利用了3-SSRCR技术和EKCF算法的优势，提高了分布式滤波精度，并通过去中心化的通信拓扑结构增强了系统的稳定性和鲁棒性。这项技术在航天、通信、监测等需要高可靠性和实时数据处理的领域有着广泛的应用前景。
