低轨航天器长期轨道预报的初步研究.pdf

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1、第33卷第1期飞行器测控学报VoI．33No．12014年1月JournalofSpacecraftTT&CTechnologyJan．2014引用格式：汤靖师，刘林．低轨航天器长期轨道预报的初步研究EJ]．飞行器测控学报，2014，33(1)：59—64．TangJingshi，LiuLin．OnLong—TermOrbitPredictionforLowEarthOrbitSpacecraft[J]．JournalofSpacecraftTT&CTechnology，2014，33(1)：59—64．低轨航天

2、器长期轨道预报的初步研究汤靖师。，刘林。(1．南京大学天文与空间科学学院·南京·210093；2．南京大学空间环境与航天动力学研究所·南京·210093；3．航天飞行动力学技术重点实验室·北京·100094)摘要：低轨航天器的长期管理和维护需要较高精度的长期轨道预报，影响长期预报精度最主要的因素来自低轨航天器所受的大气阻力摄动。借助平均大气密度模型，以340km高度的低轨航天器为例，研究了低轨长期轨道预报问题。利用基于长弧段的逐天精密定轨，可以修正参考点的平均密度。根据目前积累的数据，通过引入太阳自转周期27d和

3、半年180d这2个周期拟舍平均密度序列，未来的平均密度可以预报到较高精度。目前的计算结果表明，在此基础上低轨航天器的长期轨道预报精度可以得到保证，在不同算例中表现基本稳定可靠。关键词：低轨航天器；长期轨道预报；平均密度模型；模型补偿中图分类号：V412．41文献标志码：A文章编号：1674—5620(2014)01—0059—06I)()I：10．7642／j．issn．1674—5620．2014一O1—0059—06OnLong—TermOrbitPredictionforLowEarthOrbitSpace

4、craftTANGJingshi'。．u．LIULin'，。(1．SchoolofAstronomyandSpaceScience，NanjingUniversity，Nanjing210093；2．InstituteofSpaceEnvironmentandAstrodynamics。NanjingUniversity，Nanjing210093；3．ScienceandTechnologyonAerospaceFlightDynamicsLaboratory，Beijing1O0094)Abstract：Lo

5、ng—termoperationandmaintenanceoflowearthorbitspacecraftgenerallyrequireslong-termpredictedorbitwithsufficientlyhighaccuracy．However，thisisseriouslylimitedbythehighuncertaintyinatmospheredrag．Alowearthorbitspacecraftwithanaltitudeof340kmistakenasanexampleinthi

6、spaperanditslong—termorbitispredictedbasedonstudieswithmeanatmospheredensitymode1．With24一hourPOD(PreciseOrbitDetermination)andsufficientlylonghistoricaldata，themeandensityatthereferencealtitudeiscorrectedondailybasis．Withcur—rentlyavailabledata，itisshownthatw

7、iththesolarrotationperiodof27daysandthesemi—annualperiodof180days，thedensityseriescanbewellfittedandpredicted．Preliminaryresearchwithtwotestsindicatesthattheorbitspredictedwiththisapproacharereasonablyaccurateandstable．Keywords：lowearthorbitspacecraft；long—te

8、rmorbitforecast；meanatmospheredensitymodel；modelcorrection误差；再加上航天器有效面质比也可能存在一定误0引言差，这些使得依赖先验信息的大气阻力摄动的计算在低轨航天器的轨道计算中，大气阻力摄动是难免包含误差，甚至有时这种先验的、未加修正的结最大的误差源。受目前大气模型以及影响大气的某果偏离较大。为应对大气阻力模型中的