经典的初轨确定方法包括Laplace方法和Gauss方法以及它们的各种变化形式.除这些经典方法之外,基于当今光学观测数据的特点,学者们也陆续提出了一些其他的初轨确定方法,包括双r(目标距离观测者的距离)方法和可行域方法.双r方法的一种实...经典的初轨确定方法包括Laplace方法和Gauss方法以及它们的各种变化形式.除这些经典方法之外,基于当今光学观测数据的特点,学者们也陆续提出了一些其他的初轨确定方法,包括双r(目标距离观测者的距离)方法和可行域方法.双r方法的一种实现方式是通过猜测某两个时刻(通常是定轨弧段的首、末时刻)目标离观测者的距离,结合观测者在空间中的位置矢量,即可求解相应的Lambert弧段作为目标轨道的初始猜测.进一步,以其他观测时刻的RMS(Root Mean Square)为优化变量可以改进初始猜测从而确定初轨.可行域方法则是针对一组初始观测参数(包括赤经、赤纬及其变率),根据一些初始假设将目标(离观测者的)距离及其变率约束在可行域内,并通过三角划分逐步逼近的方式寻找到使观测RMS最小的猜测解.针对一系列模拟观测数据以及实测数据,将智能优化算法(粒子群算法)应用于这两种初轨方法,并将结果与改进的Laplace算法的结果进行比较.由于双r方法不仅可以用于短弧定轨还可用于长弧关联,所以进一步给出了针对长弧段数据的关联结果.展开更多
文摘经典的初轨确定方法包括Laplace方法和Gauss方法以及它们的各种变化形式.除这些经典方法之外,基于当今光学观测数据的特点,学者们也陆续提出了一些其他的初轨确定方法,包括双r(目标距离观测者的距离)方法和可行域方法.双r方法的一种实现方式是通过猜测某两个时刻(通常是定轨弧段的首、末时刻)目标离观测者的距离,结合观测者在空间中的位置矢量,即可求解相应的Lambert弧段作为目标轨道的初始猜测.进一步,以其他观测时刻的RMS(Root Mean Square)为优化变量可以改进初始猜测从而确定初轨.可行域方法则是针对一组初始观测参数(包括赤经、赤纬及其变率),根据一些初始假设将目标(离观测者的)距离及其变率约束在可行域内,并通过三角划分逐步逼近的方式寻找到使观测RMS最小的猜测解.针对一系列模拟观测数据以及实测数据,将智能优化算法(粒子群算法)应用于这两种初轨方法,并将结果与改进的Laplace算法的结果进行比较.由于双r方法不仅可以用于短弧定轨还可用于长弧关联,所以进一步给出了针对长弧段数据的关联结果.