【卫星】用于实时预测和跟踪地球静止轨道卫星的轨道附Matlab代码

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🔥 内容介绍

地球静止轨道卫星:轨道预测与跟踪的重要性

地球静止轨道位于赤道平面上空约 36000 公里处,运行于此轨道的卫星绕地球公转周期与地球自转周期严格同步,从地面上看,卫星就像 “悬停” 在天空某一固定位置。通信领域中,全球各地的电视信号、互联网数据传输,很大程度依赖这些卫星搭建起的 “太空桥梁”,实现跨洋、跨洲的信息快速传递。气象监测时,卫星能持续捕捉地球云图、温度、湿度等气象数据,为天气预报、灾害预警提供一手资料,帮助人类提前防范台风、暴雨等极端天气。军事侦察中,其凭借居高临下的视野优势,对地面目标进行全天候监控,守护国家安全。

但地球静止轨道并非 “平静地带”,卫星会受到地球非球形引力、日月引力摄动、太阳光压等多种复杂因素干扰,这些干扰日积月累,会使卫星逐渐偏离预定轨道。一旦轨道偏差超出允许范围,卫星通信信号可能中断、气象监测数据出现偏差、军事侦察精度大打折扣,后果不堪设想。所以,实时、精准预测和跟踪卫星轨道,及时调整卫星姿态与轨道参数,维持卫星稳定运行,成为航天领域亟待攻克的关键课题。

传统轨道预测与跟踪方法:困境与局限

在早期航天探索阶段,科学家主要依靠基于天体力学的经典轨道理论预测和跟踪卫星轨道。这些方法以开普勒定律为基础,结合牛顿万有引力定律,建立卫星运动方程,通过求解方程预测卫星位置。但实际应用中,传统方法暴露出诸多弊端。

复杂环境下,地球非球形引力会使卫星轨道产生复杂摄动,经典理论难以精确描述。太阳光压对卫星轨道的影响,因卫星形状、表面材料特性等因素变得复杂,传统模型无法准确考虑。这导致预测结果与卫星实际轨道偏差逐渐增大,长期预测精度严重不足。并且,传统方法在处理大量观测数据时效率低下。早期地面跟踪站收集的卫星观测数据,需人工整理、分析,计算过程繁琐,数据处理速度远远赶不上卫星轨道变化速度,难以满足实时性要求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%from celestrak.com automatically every programmable period of time and 

%propagate it with SGP4 code. With this program we can plot multiple satellites 

%simultaneously, also we can change many configurations and save it.

%Author: (Tony) Chao Huang

%Major: Electronic Engineer

%From: Santa Cruz - Bolivia

%Email: tony.c.huang@outlook.com (personal public email), chao.huang@abe.bo (only for official contact)

%LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tony-chao-huang-l-6a3a4929

%Current Work: Space Segment Engineer, Bolivian Space Agency - ABE (www.abe.bo)

%Current Study: Master Candidate in Space Technology Application - Remote Sensing and GIS

%BeiHang University, Regional Centre for Space Science and 

%Technology Education in Asia and the Pacific (China)(Affiliated to the United Nations) - RCSSTEAP

%Current City: Beijing - China

%January - 2016

function propagation_result=propagate_TLE(sat_cells,min_before_epoch,min_after_epoch,timestep,propagation_mode,wgs_const,leap_second)

%input

%sat_cells: struct with TLE

%min_before_epoch: propagate from minutes before TLE epoch (can be 0 or negative number)

%min_after_epoch: propagate to minutes after TLE epoch

%output

%propagation_result: struct with the propagation results

%base on:

% script testmat.m

%

% This script tests the SGP4 propagator.

% Author: 

%   Jeff Beck 

%   beckja@alumni.lehigh.edu 

% Version Info: 

%   1.0 (051019) - Initial version from Vallado C++ version. 

%   1.0 (aug 14, 2006) - update for paper

%   2.0 (apr 2, 2007) - update for manual operations

%   3.0 (3 jul, 2008) - update for opsmode operation afspc or improved

%   3.1 (2 dec, 2008) - fix tsince/1440.0 in jd update

   % these are set in sgp4init

   global tumin mu radiusearthkm xke j2 j3 j4 j3oj2  

   global opsmode

   propagation_result = sat_cells;

% // ------------------------  implementation   --------------------------

%   add operation smode for afspc (a) or improved (i)

    % afspc='a', improved= 'i'  initl.m

    opsmode= propagation_mode; %'i'; %improved mode - Config

    whichconst = wgs_const; %84; %WGS-84 getgravc.m  - config 

%         //typerun = 'c' compare 1 year of full satcat data

%         //typerun = 'v' verification run, requires modified elm file with

%         //typerun = 'm' maunual operation- either mfe, epoch, or dayof yr

%         //              start stop and delta times

    %typerun = 'v'; %v=verification run without input().... for  twoline2rv .. sugestion: modiy this function

    %we use this mode because we don't need the startmfe, stopmfe, deltamin

    %output information from twoline2rv()

    typerun = 'c'; %use typerun = 'c' catalog mode (propagates at 20 min timesteps from one day before epoch to one day after)

    typeinput='e'; %any value; check twoline2rv.m

    rad = 180.0 / pi;

%         // ---------------- setup files for operation ------------------

%         // input 2-line element set file

%     infilename = 'tk.txt';

%     infile = fopen(infilename, 'r');

%     if (infile == -1)

%         fprintf(1,'Failed to open file: %s\n', infilename);

%         return;

%     end

%     outfile = fopen('tmatver.out', 'wt');

     error_log=fopen('TLE_Data\progation_error.txt', 'a');

%    global idebug dbgfile

%        // ----------------- test simple propagation -------------------

    total_sat=size(sat_cells,2);

    for (sat_n=1:total_sat)

    %while (~feof(infile))

%         longstr1 = fgets(infile, 130);

%         while ( (longstr1(1) == '#') && (feof(infile) == 0) )

%             longstr1 = fgets(infile, 130);

%         end

%         if (feof(infile) == 0)

%             

%             longstr2 = fgets(infile, 130);

%     if idebug

%         catno = strtrim(longstr1(3:7));

%         dbgfile = fopen(strcat('sgp4test.dbg.',catno), 'wt');

%         fprintf(dbgfile,'this is the debug output\n\n' );

%     end

%                // convert the char string to sgp4 elements

%                // includes initialization of sgp4

    %we use typerun = 'c' because we don't need the startmfe, stopmfe, deltamin

    %output information from twoline2rv()

            [satrec, startmfe, stopmfe, deltamin] = twoline2rv( whichconst, ...

                       sat_cells{sat_n}.line1, sat_cells{sat_n}.line2, typerun, typeinput);

                   startmfe = min_before_epoch;

                   stopmfe = min_after_epoch;

                   deltamin = timestep;

%             fprintf(outfile, '%d xx\n', satrec.satnum);

%             fprintf(1,' %d\n', satrec.satnum);

 %               // call the propagator to get the initial state vector value

            [satrec, ro ,vo] = sgp4 (satrec,  0.0);

%             fprintf(outfile, ' %16.8f %16.8f %16.8f %16.8f %12.9f %12.9f %12.9f\n',...

%                  satrec.t,ro(1),ro(2),ro(3),vo(1),vo(2),vo(3));

%            fprintf(1, ' %16.8f %16.8f %16.8f %16.8f %12.9f %12.9f %12.9f\n',...

%                 satrec.t,ro(1),ro(2),ro(3),vo(1),vo(2),vo(3));

            %tsince = startmfe;

            tsince = startmfe - deltamin;

%                // check so the first value isn't written twice

%             if ( abs(tsince) > 1.0e-8 )

%                 tsince = tsince - deltamin;

%             end

%                // loop to perform the propagation

            n=1; % output data line 1 first epoch

            output_data=zeros(1,23);

            while ((tsince < stopmfe) && (satrec.error == 0))

                tsince = tsince + deltamin;

                if(tsince > stopmfe)

                    tsince = stopmfe;

                end

                [satrec, ro, vo] = sgp4 (satrec,  tsince); %ECI\TEME coordinate

                if (satrec.error > 0)

                   fprintf(error_log,'# *** error: t:= %f *** code = %3i\n', tsince, satrec.error);

                end  

                if (satrec.error == 0)

                        jd = satrec.jdsatepoch + tsince/1440.0;

                        [year,mon,day,hr,minute,sec] = invjday ( jd );

                        output_data(n,1:7) = [tsince,ro(1),ro(2),ro(3),vo(1),vo(2),vo(3)]; %change code to improve velocity - preallocate

%                         fprintf(outfile, ' %16.8f %16.8f %16.8f %16.8f %12.9f %12.9f %12.9f',...

%                             tsince,ro(1),ro(2),ro(3),vo(1),vo(2),vo(3));

%                        fprintf(1, ' %16.8f %16.8f %16.8f %16.8f %12.9f %12.9f %12.9f \n',...

%                            tsince,ro(1),ro(2),ro(3),vo(1),vo(2),vo(3));

                        [p,a,ecc,incl,node,argp,nu,m,arglat,truelon,lonper] = rv2coe (ro,vo,mu); %ECI\TEME coordinate

                        output_data(n,8:21) = [ a, ecc, incl*rad, node*rad, argp*rad, nu*rad, m*rad,year,mon,day,hr,minute,sec,jd]; %change code to improve velocity - preallocate

%                         fprintf(outfile, ' %14.6f %8.6f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %10.5f %5i%3i%3i %2i:%2i:%9.6f \n',...

%                             a, ecc, incl*rad, node*rad, argp*rad, nu*rad, m*rad,year,mon,day,hr,minute,sec );

                        %improve this using iers.org data

                        %Polar Motion Data December-18 2015

                        %http://datacenter.iers.org/eop/-/somos/5Rgv/getTX/6/bulletina-xxviii-051.txt

                        timezone = 0;

                          dut1 = 0.10536;    % ut1 - utc             sec

                          dat  = leap_second;            %leap second tai - utc             sec

                          lod  =  0.0015;    %lod         - excess length of day           sec

                          xp   = 0.0818/3600*pi/180;     %xp          - polar motion coefficient       rad

                          yp   =  0.2496/3600*pi/180;     %yp          - polar motion coefficient       rad

                         [ut1, tut1, jdut1, utc, tai, tt, ttt, jdtt, tdb, ttdb, jdtdb ] ...

                        = convtime ( year, mon, day, hr, minute, sec, timezone, dut1, dat );

                    [r_ecef,v_ecef,a_ecef] = teme2ecef( ro',vo',[0 0 0]',ttt,jdut1,lod,xp,yp ); % acceleration no need

                    [latgc,latgd,lon,hellp] = ijk2ll (r_ecef); %atan22 to atan2 (I have changed) error?

                    output_data(n,22:23) = [lon latgd]; 

                end %// if satrec.error == 0

                n=n+1;

            end %// while propagating the orbit

            propagation_result{sat_n}.propagation = output_data;

    end %for (sat_n=1:total_sat)

%             if (idebug && (dbgfile ~= -1))

%                 fclose(dbgfile);

%             end

%         end %// if not eof

%end %// while through the input file

    %save('satrec.mat','-struct','satrec');

 %   save('output_data.mat','output_data');

%     fclose(infile);

%     fclose(outfile);

    fclose(error_log);

%     figure

%     plot3(output_data(:,2),output_data(:,3),output_data(:,4));  %3d

%    figure

%     polar((output_data(:,11)+output_data(:,12))*pi/180,output_data(:,9)) %ecc

%    figure

%    plot(output_data(:,22)*180/pi) %long

%    figure

%    plot(output_data(:,22)*180/pi,output_data(:,23)*180/pi) %lon vs lat

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
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2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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