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碰撞风险评估标准适用性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
随着空间碎片数量的不断增加,空间目标碰撞预警技术已经受到人们越来越多的关注.早期普遍使用几何区域(BOX)判定法对空间目标的碰撞风险进行评估,但它是一种比较保守的方法,工程实用性低;90年代后开始广泛地研究和采用碰撞概率判定法,这种方法综合考虑空间目标交会时刻的多个参数,但是由于其数学模型对轨道误差数据的依赖程度很高,所以在某些情况下会导致预警结果不准确.通过仿真的方法,模拟两条确定交会的标准精密轨道,由程序生成随机误差加入到标准轨道生成有误差的轨道,计算最接近距离和碰撞概率,并分析二者之间的关系.结果表明,当轨道预报精度较差时,碰撞概率判定法可能会失效,需要结合几何区域判定法进行综合判定,以避免碰撞预警过程中的"误判"和"漏判". 相似文献
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SGP4/SDP4模型精度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于最新发布的SGP4/SDP4(Simplified General Perturbation Version 4/Simplified Deep-space Perturbation Version 4)模型设计了一套定轨方案,从空间目标库中挑选出不同类型和轨道参数的1120个目标进行计算,定量给出了SGP4/SDP4模型处理不同类型空间目标的定轨预报精度.结果表明:近地目标定轨精度为百米量级;半同步和同步轨道定轨精度平均为0.7和1.9km.椭圆轨道目标的定轨精度与偏心率有关,除少数e>0.8的椭圆轨道目标,绝大多数椭圆轨道目标定轨误差均小于10km.用SGP4/SDP4模型对近地目标预报3天,半同步轨道预报30天,同步轨道预报15天,椭圆轨道预报1天,预报误差一般不超过40km. 相似文献
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赵长印 《紫金山天文台台刊》1997,16(4):246-250
本文从几个方面给出了动力天文中三种常用的多步积分方法的比较结果,为积分器的选择提供了依据。 相似文献
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将未编目的空间碎片正确分类是空间态势感知的重要组成部分. 基于光变曲线, 通过仿真和实测实验, 探讨了空间碎片基本类型的机器学习分类方法. 在数据集中的仿真光变来自形状或材料不同的4类碎片, 实测光变从Mini-Mega TORTORA (MMT)数据库中提取, 实验以深度神经网络作为分类模型, 并和其他机器学习方法进行了比较. 结果显示深度卷积网络优于其他算法, 在仿真实验中对不同材料的圆柱体都能准确识别, 对其余两类卫星的识别率在90%左右; 实测实验中对火箭体和失效卫星的2分类准确率超过99%, 然而在进一步的型号/平台分类中, 准确率有所降低. 相似文献
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