發(fā)布時(shí)間：2021-07-12 05:33

　　軌道機(jī)動(dòng)會(huì)引起在軌衛(wèi)星的軌道異常,是空間態(tài)勢(shì)感知的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。為此,提出一種從衛(wèi)星的兩行軌道要素編目數(shù)據(jù)中檢測(cè)歷史機(jī)動(dòng)的方法。通過(guò)分析預(yù)報(bào)誤差檢測(cè)軌道參數(shù)的異常編目值,進(jìn)而獲得相應(yīng)的歷史機(jī)動(dòng)信息。對(duì)衛(wèi)星的兩行軌道要素編目數(shù)據(jù)兩兩預(yù)報(bào)求差得到預(yù)報(bào)誤差的樣本數(shù)據(jù)后,利用期望最大化算法可以擬合得到以高斯混合模型表達(dá)的預(yù)報(bào)誤差的概率分布模型;以此為基礎(chǔ),可以確定利用預(yù)報(bào)誤差檢測(cè)軌道參數(shù)異常編目值的門限;利用軌道機(jī)動(dòng)與異常編目值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,最終實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)檢測(cè)。對(duì)典型活動(dòng)衛(wèi)星的機(jī)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果表明,所提方法能夠在準(zhǔn)確檢出歷史機(jī)動(dòng)事件的同時(shí)保持較低的誤檢率。 

【文章來(lái)源】：國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,42(02)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

生成預(yù)報(bào)誤差樣本數(shù)據(jù)的示意圖

但是,考慮到預(yù)報(bào)誤差的真實(shí)分布,即擬合得到的概率分布函數(shù)frk(Δa)并不一定滿足高斯分布,因此直接應(yīng)用n-σ法則進(jìn)行異常值檢測(cè)并不合適。這里參照n-σ法則提出一種改進(jìn)的異常值檢測(cè)法則,并命名為n-P法則,如圖2所示。n-P法則將超出區(qū)間[lbn,ubn]的數(shù)據(jù)視作異常值,類似地,n=1、2、3依次對(duì)應(yīng)P1=0.682 7、P2=0.954 5、P3=0.997 3。區(qū)間[lbn,ubn]則根據(jù)概率Pn及擬合得到的概率密度函數(shù)frk(Δa)計(jì)算得到。記與frk(Δa)對(duì)應(yīng)的累積概率分布函數(shù)為Frk,則lbn和ubn的計(jì)算公式如下

以27424號(hào)衛(wèi)星為例對(duì)機(jī)動(dòng)檢測(cè)的詳細(xì)過(guò)程說(shuō)明如下。利用2003年1月1日至2016年12月31日的歷史TLE數(shù)據(jù),共得到128925個(gè)軌道參數(shù)預(yù)報(bào)誤差數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)按照其對(duì)應(yīng)的預(yù)報(bào)時(shí)間被分成196個(gè)數(shù)據(jù)組。圖3給出了典型數(shù)據(jù)組的柱狀圖。隨后,這些預(yù)報(bào)誤差數(shù)據(jù)組被用于擬合得到分別由高斯混合模型及高斯模型表示的概率分布模型,它們構(gòu)成了軌道參數(shù)異常值檢測(cè)的基礎(chǔ)。對(duì)前述數(shù)據(jù)組擬合得到的概率密度函數(shù)如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于預(yù)報(bào)偏差的LEO航天器軌道異常檢測(cè)[J]. 張濤濤,白顯宗,郝嘉,陳磊.  中國(guó)空間科學(xué)技術(shù). 2012(05)
[2]利用TLE數(shù)據(jù)分析LEO衛(wèi)星軌道異常的新方法——綜合判據(jù)法[J]. 楊旭,劉靜,吳相彬,王榮蘭,于友成,王人冬,張耀,李大衛(wèi).  空間科學(xué)學(xué)報(bào). 2011(02)



本文編號(hào)：3279311