基于GPS测量数据的卫星在轨轨道预报算法研究

本文主要探讨了基于GPS测量数据的卫星在轨轨道预报算法，特别是对于近地轨道（LEO）的微型卫星轨道预报问题进行了深入研究。文章提出了使用Kalman滤波器结合分析轨道动力学模型和准均值元素方法的非奇异模型，该模型能够利用GPS数据进行轨道预报。在此基础上，开发了一种卫星在轨自主的轨道参数预报模型，使得卫星能够在轨自主完成轨道预报任务，这对于提高微型卫星轨道预报能力有着重要的意义。 为了实现上述目标，作者首先建立了一个基于Kalman滤波的非奇异轨道预报算法，并给出了算法的流程图。该算法流程包括以下几个步骤：通过外部标志判断滤波器的初始状态。若需要初始化，可以通过GPS数据、地面上传的轨道参数或上一次滤波得到的轨道参数来实施。初始化完成后，利用Kalman滤波处理轨道数据以获得新的轨道参数。文章还详细介绍了轨道预报、残差误差计算、测量计算和Bierman-UD分解等计算模式。通过模拟测试，结果表明，对于高度高于450公里的近圆形LEO卫星，该算法在7天内的预报精度可以保持在20公里以内。 该算法的特点包括具备自启动（self-initialization）能力，良好的收敛性，且不需要测量数据的采样频率，使其在工程上具有较好的应用可行性。此外，为了提高计算效率，避免出现奇异性问题，在算法设计中采用了准均值元素方法。 文章中还涉及到了一些关键的轨道预报参数，例如偏心率(e)、近点角(ω)、升交点赤经(Ω)和平近点角(M)等。这些参数的估计对于实现高精度的轨道预报至关重要。通过运用Kalman滤波技术，可以有效地结合GPS数据和其他可用的轨道参数，为卫星在轨轨道预报提供一个实用的解决方案。 在技术细节上，文章提到了轨道预报中用到的特定技术术语和数学表达式，比如轨道参数的新陈代谢、Bierman-UD分解等。这些都显示了在进行轨道预报时对算法精确性、实时性和可靠性的重要性。 文章还对研究背景和研究意义进行了说明，即在微型卫星领域，轨道预报是至关重要的任务，因为它涉及到卫星的长期运行，确保通信、气象监测、导航等服务的准确性。对轨道参数进行精确预测，可以优化卫星轨道控制策略，减少地面站的追踪和控制频率，从而提高卫星系统的整体效率和可靠性。 文章最后指出，提出的算法解决了微型卫星轨道预报中的几个关键问题，并为后续研究提供了理论和实践上的参考。作者通过实验验证了算法的有效性，其结果对工程实践具有指导意义，并为微型卫星的轨道预测技术提供了新的视角。尽管文章中的一些文字识别存在误差，但是通过上下文的连贯性可以理解，这并不影响对文章知识点的理解。