Спутники
<<  4 октября 1957 года наша страна запустила на орбиту первый искусственный спутник Земли Искусственный спутник Земли - космический аппарат, вращающийся вокругЗемлипогеоцентрической орбите  >>
Определение и прогнозирование орбит низких спутников
Определение и прогнозирование орбит низких спутников
1. Введение
1. Введение
МНК разработан 200 лет назад, когда искусственных спутников еще не
МНК разработан 200 лет назад, когда искусственных спутников еще не
2. Усовершенствование методики определения начальных условий и
2. Усовершенствование методики определения начальных условий и
Вычисление матриц взаимной корреляции погрешностей прогнозирования
Вычисление матриц взаимной корреляции погрешностей прогнозирования
Рассмотрены три подхода к оценке вектора состояния, отличающихся
Рассмотрены три подхода к оценке вектора состояния, отличающихся
На основе метода ОФИ была разработана компьютерная программа для
На основе метода ОФИ была разработана компьютерная программа для
3. Определение и прогнозирование орбиты КА «Чибис»
3. Определение и прогнозирование орбиты КА «Чибис»
Оценки баллистического коэффициента изменяются, в основном, в
Оценки баллистического коэффициента изменяются, в основном, в
Сравнение оценок Sb метода ОФИ и оценок Bstar Хотя оценки Sb и Bstar
Сравнение оценок Sb метода ОФИ и оценок Bstar Хотя оценки Sb и Bstar
11
11
Определение времени существования КА Чибис
Определение времени существования КА Чибис
Заключение
Заключение
Литература
Литература

Презентация на тему: «Определение и прогнозирование орбит низких спутников». Автор: Admin. Файл: «Определение и прогнозирование орбит низких спутников.ppt». Размер zip-архива: 1030 КБ.

Определение и прогнозирование орбит низких спутников

содержание презентации «Определение и прогнозирование орбит низких спутников.ppt»
СлайдТекст
1 Определение и прогнозирование орбит низких спутников

Определение и прогнозирование орбит низких спутников

Д.т.н. проф. А.И. Назаренко (НТЦ "Космонит").

Введение Усовершенствование методики определения начальных условий и прогноза движения Определение и прогнозирование орбиты КА «Чибис» Литература

1

2 1. Введение

1. Введение

В течение нескольких последних десятилетий точность прогнозирования движения низких спутников остается неизменной. А именно, СКО погрешностей прогноза составляют ?10% от величины атмосферных возмущений. Этот факт объясняется двумя причинами.

Во-первых, все модели атмосферы построены по измерительной информации, накопленной на большом предшествующем интервале времени. Поэтому по содержанию они являются моделями климата. Очевидно, что погода (и в нижней, и в верхней атмосфере) не совпадает с данными климата. Во-вторых, аэродинамические характеристики большинства спутников являются очень разными по величине и меняются во времени непредвиденным образом.

2

3 МНК разработан 200 лет назад, когда искусственных спутников еще не

МНК разработан 200 лет назад, когда искусственных спутников еще не

было. Характерной особенностью движения околоземных ИСЗ является существенное влияние возмущающих факторов, оценка которых не поддается математическому описанию с необходимой точностью. Типичный пример такого рода возмущений – торможение в атмосфере. При использовании МНК влияние возмущающих факторов проявляется в необходимости выбора оптимального, т.н. мерного интервала.

Погрешностей определения и про-гнозирования орбит низких спутни-ков обусловлены непредсказуемы-ми вариациями торможения на интервале обработки измерений и при прогнозе, а также невозмож-ностью корректного учета этих вариаций в методе наименьших квадратов.

3

4 2. Усовершенствование методики определения начальных условий и

2. Усовершенствование методики определения начальных условий и

прогноза движения

Основы усовершенствованной методики опубликованы автором почти 40 лет назад. В 70-х годах эта методика была реализована в Российском центре космического пространства для определения и прогнозирования орбит низких спутников. В дальнейшем эта методика была усовершенствована. Характерной особенностью развитой методики является учет статистических характеристик атмосферных возмущений на интервале обработки измерений и при прогнозировании движения. Результаты изучения атмосферных возмущений опубликованы в ряде статей. Расчет статистических характеристик атмосферных возмущений при прогнозировании движения реализован в виде специального программного модуля. Принимается, что автокорреляционная функция атмосферных возмущений имеет вид

4

5 Вычисление матриц взаимной корреляции погрешностей прогнозирования

Вычисление матриц взаимной корреляции погрешностей прогнозирования

вектора состояния на моменты времени (ti и tl) выполняется по формуле

Задача оценки вектора состояния x (n?1) по измерениям Z (k?1) рассматривается в классической постановке. Учитывается возможность существования неких мешающих параметров q (m?1). В соответствии с ММП искомая оценка выражается следующим образом

Значение мешающих параметров (шумов) вычисляется после построения оценки x на основе остаточных невязок с использованием соотношения вида где F - некоторая матрица.

5

6 Рассмотрены три подхода к оценке вектора состояния, отличающихся

Рассмотрены три подхода к оценке вектора состояния, отличающихся

способом учета мешающих параметров (например, торможения в атмосфере):

Установлены сравнительные соотношения между погрешно-стями оценок вектора состояния при использовании различ-ных методов уточнения начальных условий по изменениям. Результаты анализа представлены на рисунке.

1. Без учета мешающих параметров. В процессе оценки вектора состояния влияние мешающих параметров не учитывается. 2. Параметризация. Вектор мешающих параметров вводится в состав расширенного вектора состояния и затем применяется МНК. 3. Без параметризации (оптимальная фильтрация измерений, ОФМ).

6

7 На основе метода ОФИ была разработана компьютерная программа для

На основе метода ОФИ была разработана компьютерная программа для

определения НУ по исходным TLE и про-гнозирования движения низких спутников. Вектор состояния включает проекции радиуса-вектора (R) на оси инерциальной геоцен-трической системы координат, соответствующие компоненты вектора скорости (V) в заданный момент времени t и оценку баллистического коэф-фициента Sb.

7

8 3. Определение и прогнозирование орбиты КА «Чибис»

3. Определение и прогнозирование орбиты КА «Чибис»

Данные о солнечной и геомагнитной активности в 1014г

8

9 Оценки баллистического коэффициента изменяются, в основном, в

Оценки баллистического коэффициента изменяются, в основном, в

соответствии с вариациями индексов солнечной и геомагнитной активности. Для метода ОФИ и МНК средние значения Sb соответственно составили 0.0126 и 0.0148 м2/ кг. Для метода ОФИ и МНК СКО отклонений оценок Sb от среднего соответственно составили 0.0026 и 0.0054 м2/ кг (20% и 36%).

9

10 Сравнение оценок Sb метода ОФИ и оценок Bstar Хотя оценки Sb и Bstar

Сравнение оценок Sb метода ОФИ и оценок Bstar Хотя оценки Sb и Bstar

отличаются на порядок (по-видимому, они имеют разную размерность), их вариации является похожими: моменты времени максимумов и минимумов практически совпадают. Нормированные СКО от среднего равны: 20% для Sb и 30% для Bstar. Таким образом, из приведенных выше материалов сравнения можно сделать вывод, что применение метода ОФИ обеспечивает получение более корректных оценок баллистического коэффициента по сравнению с данными TLE и результатами применения МНК.

10

11 11

11

12 Определение времени существования КА Чибис

Определение времени существования КА Чибис

Из этих данных видно, что оценки времени существования находятся в противофазе с колебаниями индекса F10.7. Существенное приближение расчетного времени падения по НУ за март и апрель объясняется непредвиденным увеличением солнечной активности в марте.

12

13 Заключение

Заключение

История разработки изложенного выше метода связана с именем П.Е. Эльясберга. Более 40 лет назад основные положения метода впервые были доложены и обсуждены на его семинарах в ИКИ и МГУ. В 1973 г П.Е опубликовал нашу большую статью на эту тему в сборнике «Прикладные задачи космической баллистики». Последующее развитие метода применительно к учету атмосферных возмущений, его испытания по модельной и реальной информации подтвердили реальную возможность существенного повышения точности определения и прогнозирования орбит низких спутников. Содержание рассматриваемого метода, учитывающего взаимосвязь результатов уточнения и прогнозирования параметров орбиты, позволяет расширить область его применения, а именно, использовать для прогнозирования движения более высоких спутников.

13

14 Литература

Литература

1. А.И. Назаренко, Л.Г. Маркова. Методы определения и прогнозирования орбит ИСЗ при наличии погрешностей в математическом описании движения. Сб. Прикладные задачи космической баллистики. Изд-во «НАУКА» Москва 1973, с.с. 36-67. 2. A.I. Nazarenko. Determination and Prediction of Satellite Motion at the End of the Lifetime // International Workshop on Salyut-7/Kosmos-1686 Reentry, ESOC, Darmstadt (G), 9 April 1991. 3. A.I. Nazarenko. Determination and Prediction of Orbits with Due Account of Disturbances as a «Color» Noise // AAS/AIAA Space Flight Mechanics Meeting. Monterey, CA, February 1998. AAS 98-191. 4.A.I. Nazarenko. Accuracy of Determination and Prediction Orbits in LEO // Estimation Errors Depending on Accuracy and Amount of Measurements, Seventh US/Russian Space Surveillance Workshop, Monterey, October-November 2007. 5. A.I. Nazarenko, Accuracy of orbit determination and prediction for SOs in LEO. Dependence of estimate errors from accuracy and number of measurements. 26-th IADC, Moscow, (2008) 6. A.I. Nazarenko, Increasing the accuracy of orbit forecasting on the basis of improvement of statistical methods for processing measurements. Fifth European Conference on Space Debris, ESA SP-672, 2009. 7. V.S. Yurasov, A.I. Nazarenko, P.J. Cefola and K.T. Alfriend, "Results and Issues of Atmospheric Density Correction, "Journal of Astronautical Society, Vol. 52, No. 3, July-September 2004. 8. А.И. Назаренко. Применение метода оптимальной фильтрации измерений для уточнения и прогнозирования орбит космических аппаратов. Вестник, научно-технический журнал ФГУП НПО им. С.А. Лавочкина. № 2, 2012. 9. А.И. Назаренко. Погрешности прогнозирования движения спутников в гравитационном поле Земли, Москва, Институт космических исследований РАН, 2010. 10. А.И. Назаренко, А. Г. Клименко. Патент на изобретение 2463223, Российская Федерация. Способ определения и прогнозирования движения космического аппарата на низких орбитах, подверженного влиянию торможения в атмосфере. ОАО «Российские космические системы». Заявка № 2011112179, приоритет изобретения 30.03.2011. 11. http://www.space-track.org. 12. http://www.swpc.noaa.gov 13. Hoots, F.R. and R.L. Roehrich. Models for Propagation of NORAD Element Sets. Spacetrack Report No. 3, Aerospace Defense Command, United States Air Force, December 1980.

14

«Определение и прогнозирование орбит низких спутников»
http://900igr.net/prezentacija/astronomija/opredelenie-i-prognozirovanie-orbit-nizkikh-sputnikov-239189.html
cсылка на страницу
Урок

Астрономия

26 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по астрономии > Спутники > Определение и прогнозирование орбит низких спутников