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    一种 大气 密度 修正 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410069903.5

    申请日:

    2014.02.28

    公开号:

    CN103793618A

    公开日:

    2014.05.14

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140228授权公告日:20170118终止日期:20170228|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140228|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 北京航天飞行控制中心
    发明人: 周率; 李嘉巍; 李黎; 黄聪; 曹建峰; 张效信; 王劲松; 程国胜; 李勰; 李翠兰; 陈光明; 李星祥
    地址: 100094 北京市海淀区北清路26号
    优先权:
    专利代理机构: 国防专利服务中心 11043 代理人: 李清
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410069903.5

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2018.03.16|||2017.01.18|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明属于空间物理技术领域,公开了一种热层大气密度修正方法。本发明通过选择计算热层大气密度的模式,并采用核回归方法计算选择的采用热层大气密度模式计算的热层大气密度误差,最后对热层大气密度进行修正。采用本发明提高了热层大气密度精度,从而提高了以载人飞船为代表的低轨道航天器的定轨和预报精度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种热层大气密度修正方法,其特征在于:包括如下步骤:
    步骤一、选取计算热层大气密度的模式
    计算各个热层大气密度模式的轨道解算精度,轨道解算精度最高的热层大气密度模式选取为计算热层大气密度的模式;
    步骤二、采用核回归方法计算通过选择的热层大气密度模式计算热层大气密度的误差;
    步骤三、确定修正后的大气密度值

    其中,表示纬度和地方时处修正后的大气密度值,表示纬度和地方时处采用步骤一选择的热层大气密度模式计算的热层大气密度值,是步骤二计算的纬度和地方时处的热层大气密度误差值。

    2.  根据权利要求1所述的热层大气密度修正方法,其特征在于:所述的采用核回归方法计算热层大气密度模式计算的热层大气密度的误差的具体方法如下:

    其中,是纬度和地方时处的热层大气密度误差值,是纬度和地方时处的第i个点的热层大气密度误差值,i=1,2,3…n,n是热层大气密度数据的个数,是纬度和地方时处采用步骤一选取的热层大气密度模式计算出的第i个点大气密度值,是纬度和地方时处的热层大气密度基准值λi是第i个点的权重值,n确定后,即可确定权重系数λi,λi的计算公式如下:

    其中,K是核函数,h1和h2分别代表纬度和地方时T所选取的带宽,i=1,2, 3…n,n是热层大气密度数据的个数;K是核函数,核函数K满足K(z)≥0,同时满足以下约束:
    ∫K(z)dz=1,∫zK(z)dz=0,∫z2K(z)dz>0.]]>
    其中,z是核函数的变量。

    说明书

    说明书一种热层大气密度修正方法
    技术领域
    本发明属于空间物理技术领域,尤其涉及一种热层大气密度修正方法。
    背景技术
    以载人航天器为代表的低轨道航天器(LEO),其轨道预报精度主要受大气阻力的影响,而热层大气密度模型误差是影响轨道预报精度的首要误差源。我国自1992年启动载人航天这一重大工程以来,测定轨中使用的是国外几十年来陆续公布的大气密度模式,其模式精度在空间环境平静期至少存在15%~30%的误差,活动期误差甚至超过100%,严重影响轨道预报精度。因此,提高热层大气密度计算精度成为提高低轨道航天器轨道预报精度的一个关键科学问题。
    发明内容
    本发明需要解决的技术问题是:提供一种热层大气密度修正方法,提高大气密度计算精度。
    为解决上述技术问题,本发明提出了一种热层大气密度修正方法,包括以下步骤:
    步骤一、选取计算热层大气密度的模式
    计算各个热层大气密度模式的轨道解算精度,轨道解算精度最高的热层大气密度模式选取为计算热层大气密度的模式;
    步骤二、采用核回归方法计算通过选择的热层大气密度模式计算热层大气密度的误差;
    步骤三、确定修正后的大气密度值

    其中,表示纬度和地方时处修正后的大气密度值,表示纬度和地方时处采用步骤一选择的热层大气密度模式计算的热层大气密度值,是步骤二计算的纬度和地方时处的热层大气密度误差值。
    进一步,所述的采用核回归方法计算热层大气密度模式计算的热层大气密度的误差的具体方法如下:

    其中,是纬度和地方时处的热层大气密度误差值,是纬度和地方时处的第i个点的热层大气密度误差值,i=1,2,3…n,n是热层大气密度数据的个数,是纬度和地方时处采用步骤一选取的热层大气密度模式计算出的第i个点大气密度值,是纬度和地方时处的热层大气密度基准值,λi是第i个点的权重值,n确定后,即可确定权重系数λi,λi的计算公式如下:

    其中,K是核函数,h1和h2分别代表纬度和地方时T所选取的带宽,i=1,2,3…n,n是热层大气密度数据的个数;K是核函数,核函数K满足K(z)≥0,同时满足以下约束:
    ∫K(z)dz=1,∫zK(z)dz=0,∫z2K(z)dz>0.]]>
    其中,z是核函数的变量。
    本发明技术有益效果:
    由于本发明采用核回归方法计算通过选择的热层大气密度模式计算的热层大气密度的误差,核回归方法通过给距离待估点更近的样本点赋予更大的权重,提高了待估点大气密度误差的精度,本发明通过选择的热层大气密度模式和获得的大气密度误差值确定修正后的热层大气密度,所以提高了热层大气密度精度,从而提高了以载人飞船为代表的低轨道航天器的定轨和预报精度。
    附图说明
    图1是实施例中采用二维核回归计算的不同地方时大气密度误差效果示意图。
    图2是实施例中采用二维核回归计算的不同纬度大气密度误差效果示意图。
    图3是采用本发明方法确定的大气密度与采用NRLMSISE-00模式计算的大气密度精度对比图。
    图4是本发明的热层大气密度修正方法过程流程图。
    具体实施方式
    下面结合附图和一次载人航天飞行任务期间的实例对本发明做进一步描述。
    目前在航天测控、通信导航及相关技术领域中,涉及航天器测定轨时使用热层大气密度模式计算大气密度。在载人航天飞行任务中,所用的热层大气密度模式包括Jacchia系列、MSIS系列、DTM三类。如图4所示,采用本发明方法对热层大气密度修正具体如下:
    步骤一、选取计算热层大气密度的模式
    计算各个热层大气密度模式的轨道解算精度,轨道解算精度最高的热层大气密度模式选取为计算热层大气密度的模式。
    计算热层大气密度模式的轨道解算精度方法如下:
    航天工程中轨道解算精度是轨道的内符合精度,轨道的内符合精度是轨道测量数据拟合残差的均方根误差分之一。轨道测量数据拟合残差的均方根误差RMS为:
    RMS=Σi=1m(ri-r)2m]]>
    其中,m是轨道测量数据的个数,r是轨道测量数据的基准,ri是第i个点的轨道测量数据值,i=1,2,3…m。
    由于轨道的内符合精度是轨道测量数据拟合残差的均方根误差分之一,所以RMS值越小轨道解算精度越高,则选取RMS最小值对应的热层大气密度的模式选取为计算热层大气密度的模式。
    本实施例中选取一个空间环境扰动日(Ap=30,F107=180,F107P=136),采用NRLMSISE-00、DTM、J77三种热层大气密度模式,计算国内5个陆基测控站测距残差的均方根误差RMS,计算结果如表1所示,对比任务中所用的NRLMSISE-00、DTM、J77三种热层大气密度模式的轨道精度。
    表1各测控站不同大气密度模式RMS统计表(单位-米)

    由表1可见,对比各热层大气密度模式的轨道解算精度,以NRLMSISE-00模式误差最小。因此,选取NRLMSISE-00模式为热层大气密度计算模式。
    步骤二、计算采用选择的热层大气密度模式计算热层大气密度的误差;
    核回归方法的核心思想是使用局部加权平均计算误差,则本发明采用核回归方法计算选择的热层大气密度模式的误差,具体如下:

    其中,是纬度和地方时处的热层大气密度误差值,是纬度和地方时处的第i个点的热层大气密度误差值,i=1,2,3…n,n是热层大气密度数据的个数,是纬度和地方时处采用步骤一选取的热层大气密度模式计算出的第i个点大气密度值,是纬度和地方时处的热层大气密度基准值,λi是第i个点的权重值,n确定后,即可确定权重系数λi。λi的计算公式如下:

    其中,K是核函数,h1和h2分别代表纬度和地方时T所选取的带宽,i=1,2,3…n,n是热层大气密度数据的个数。局部加权平均理解为对待估计点处距离 (h1,h2)范围内的那些值进行加权平均。K是核函数,核函数K满足K(z)≥0,同时满足以下约束:
    ∫K(z)dz=1,∫zK(z)dz=0,∫z2K(z)dz>0.]]>
    其中,z是核函数的变量。
    常用的核函数见表2:
    表2常用的核函数表达式

    上表中,I(z)为示性函数。而核函数通过对距离待测点的远近赋予相应权重,距离越近权重值越大,利用局部加权平均的思想来修正模型计算值。
    本实施例中采用Epanechnikov核函数,带宽的选取为hT=1,采用核回归方法计算的大气密度误差效果如图1、图2所示,在图1、图2中,显示了载人航天器在地磁扰动日采用NRLMSISE-00模式计算的热层大气密度误差和采用核回归方法计算的热层大气密度误差关于地方时和纬度的分布,可以看出采用核回归方法计算有效减小了热层大气密度计算的误差。
    步骤三、确定修正后的大气密度值

    其中,表示纬度和地方时处修正后的大气密度值,表示纬度和地方时处采用步骤一选择的热层大气密度模式计算的热层大气密度值,是采用步骤二的方法计算的纬度和地方时处的热层大气密度误差值。
    图3为采用本发明方法确定的大气密度和采用NRLMSISE-00模式计算的大气密度精 度对比图,由图可见采用本发明方法确定的大气密度比采用NRLMSISE-00模式计算的大气密度更加接近实测数据,则表明采用本发明方法确定的大气密度精度明显提高。

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