空间碎片定轨方法、系统、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及天文定位领域，尤其涉及一种空间碎片定轨方法、系统、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.由于空间碎片和某些特殊卫星的精密定轨的重要性，各国都在大力发展和研发多种观测技术，以实现对空间碎片的有效探测，精确测定运行轨道，建立可跟踪的空间碎片动态数据库。在空间探测技术领域，以美国、俄罗斯为首的航天大国，建立了相对完善的空间目标监测系统，如美国空间监视网(ssn)和俄罗斯空间监视系统(sss)。然而，我国目前尚无全球覆盖的空间监测系统和较为完整的空间碎片数据库，因此在一定程度上依赖国外空间碎片轨道信息进行空间碰撞预警。这对于已有及新产生碎片(如在轨目标爆炸和分解)的快速监测，碎片与卫星、空间站逼近的精确预警和规避规划，造成了巨大困难。在我国北斗二代导航卫星系统、载人飞船和空间站等具有战略作用的空间基础设施的建设和发展中，在我国应用卫星数量快速增长、卫星应用日益广泛的大背景下，研究空间碎片精密定轨质量控制理论与方法、实现空间碎片轨道的精确预报与确定，进而发展独立自主的空间碎片监测和空间碰撞预警系统是我国作为空间大国保障国防及航天安全、促进空间可持续应用的必然选择。
3.作为服务于空间碎片高精度监测的前提，轨道确定(即，定轨)是基于观测数据来确定和改进空间目标轨道根数及一些物理参数的过程。目前常规空间碎片的观测手段主要有光电探测、雷达观测和激光测距，其中光电探测和雷达观测精度有限，利用其观测数据进行空间碎片定轨会导致定轨精度较低，不能满足日益旺盛的空间监视需求。而激光测距技术作为空间目标观测精度最高的一种空间技术，探测精度可以到达厘米级，因此，利用激光测距观测数据进行空间目标定轨，可以大幅提高定轨精度，但是对于空间碎片而言，由于激光测距观测数据及其稀疏，数据分布畸形，导致空间碎片精密定轨无法收敛。因此，联合空间碎片的激光测距数据、光学摄影数据和tle两行根数等多源数据，研究空间碎片的定轨模型及解算方法具有重要的应用价值和现实意义。
4.轨道确定按照处理过程可以分为初轨确定和轨道改进两部分。其中，初轨确定是在没有任何初始信息的前提下，利用短弧段的观测数据，采用比较简单的动力学模型计算出空间目标的初始轨道。初轨确定是轨道改进的前提，初轨精度的高低不仅与短弧段之间的数据关联有关，而且还与轨道改进的效率和定轨结果的精度相关。因此对于尚未编目、没有任何先验轨道信息的空间碎片，其初始轨道确定就显得尤为重要。因此空间碎片初轨确定仍然是一项重要研究。如果对已经编目的空间碎片进行精密定轨，其所需要的空间碎片的轨道根数可以从北美防空司令部提供的两行轨道根数结合sgp4轨道衍生器外推得到，初轨确定的重要性相对有限。现有轨道改进方法主要分为逐历元求解法方程的滤波算法和分批求解的最小二乘方法，可以利用观测数据对先验轨道进行改进。与初轨确定相比，空间碎片精密定轨面临着诸多困难：如，观测数据稀少、精度有限、碎片弹道系数或面质比参数未
知、大气质量密度模型精度不足等。上述困难会引起解算方程的病态和秩亏，破坏定轨解算结果的稳定性与唯一性。病态问题的主要特征是解的不稳定性，原始数据的微小变化都会造成解算结果的巨大变化，导致成果质量降低以致不可信。常用来解决病态问题的有直接解法和有偏估计法。岭估计是克服病态性常用的有偏估计，由于估计结果与岭参数的选择高度相关，参数选择具有一定的主观随意性，估计的结果不尽相同，无法满足空间碎片精密定轨的需求。另一方面，秩亏问题的特征是观测方程设计矩阵的秩小于待求参数的个数，解不唯一。目前常用的解决方法有自由网平差、拟稳平差、粗差拟准检定法、选群拟合法、拟合推估模型和半参数模型。由于半参数模型含有非参数分量，可以处理诸如滤波和gps的系统误差等实际问题。但半参数模型正则化矩阵的选取以及正则化参数的确定方面还需要深入探讨。以自由网平差和“拟稳平差”为例，自由网平差是一种强制符合，限制各点改正值的平方和极小，没有区分各点的差异，往往没有测量依据；“拟稳平差”则考虑到虽然误差不可避免，但总是存在相对变化小的数据，即相对稳定的点，称之为“拟稳点”。把它们作为基准，附加合理的、限制与有关的未知量改正值范数极小的约束条件，原来的秩亏问题可以得到准确的确定解。上述测量平差中的病态与秩亏问题通常一并称为不适定问题，解法也可分为tikhonov正则化、奇异值(svd)分解和截断奇异值分解(tsvd)法。这些方法的求解过程大同小异，可以用tikhonov正则化准则统一表达。所以实际问题不应僵硬地照搬已有的模式去解决，而应对具体问题具体分析，合理考虑先验因素，选择合适的方法。即，由于空间碎片观测台站稀疏、观测条件有限、目标弧段短等因素导致空间碎片观测数据量稀少且分布畸形，进而带来了待求参数数量受限，相关的系统误差难以解算或分离，解算结果难以收敛以及定轨精度低等问题。


技术实现要素：

5.本发明提供一种空间碎片定轨方法、系统、电子设备及存储介质，克服了现有技术中空间碎片定轨精度无法满足空间碰撞预警需求的问题，进一步优化定轨模型与解算方法，充分利用多源观测数据来解决方程的不适定问题，提高了定轨结果的精度和可靠性。
6.具体地，本发明实施例提供了以下技术方案：
7.第一方面，本发明的实施例提供一种空间碎片定轨方法，包括：
8.获取空间碎片的多个观测数据，其中所述多个观测数据包括方向观测数据、距离观测数据和双行根数tle观测数据，并且所述双行根数tle观测数据构成第一精度空间碎片轨道信息；
9.将所述空间碎片的所述多个观测数据输入至空间碎片定轨模型中，得到所述空间碎片定轨模型输出的所述空间碎片的第二精度空间碎片轨道信息，所述空间碎片定轨模型用于基于方差分量估计法对所述多个观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据，通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，并通过将所述第一精度空间碎片轨道信息和所述加权的观测数据引入改进的tikhonov正则化方法来进行空间碎片定轨以得到所述第二精度空间碎片轨道信息，其中所述改进的tikhonov正则化方法至少包括利用自然样条函数法来确定正则化矩阵以及基于l曲线拟合法来确定平滑因子。
10.进一步地，该空间碎片定轨方法还包括：
11.所述空间碎片定轨模型包括融合定权层和tikhonov正则化层，
12.其中，所述融合定权层用于基于针对所述多个观测数据的方差分量估计法对所述不同观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据；以及
13.所述tikhonov正则化层用于基于所述第一精度空间碎片轨道信息，确定正则化矩阵和平滑因子，以得到第二精度空间碎片轨道信息。
14.进一步地，该空间碎片定轨方法还包括：
15.所述改进的tikhonov正则化方法，包括：
16.将碎片定轨误差方程中的观测值l的权矩阵单位化；
17.对系数矩阵a进行奇异值分解，以得到奇异值分解矩阵；
18.根据所述奇异值分解矩阵利用所述自然样条函数法来确定所述正则化矩阵；以及
19.采用所述l曲线拟合法确定所述平滑因子。
20.进一步地，该空间碎片定轨方法还包括：
21.所述通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，包括：
22.分别利用实测卫星观测数据和所述空间碎片的所述多个观测数据进行对比分析，并选择单站多圈和多站多圈观测数据进行空间碎片定轨。
23.进一地，该空间碎片定轨方法还包括：
24.所述方法还包括：基于预定质量监督及优化规则，评估所述第二精度空间碎片轨道信息，以控制空间碎片定轨精度。
25.第二方面，本发明的实施例还提供一种空间碎片定轨系统，包括：
26.观测数据获取模块，用于获取空间碎片的多个观测数据，其中所述多个观测数据包括方向观测数据、距离观测数据和双行根数tle观测数据，并且所述双行根数tle观测数据构成第一精度空间碎片轨道信息；
27.空间碎片定轨模块，用于将所述空间碎片的所述多个观测数据输入至空间碎片定轨模型中，得到所述空间碎片定轨模型输出的所述空间碎片的第二精度空间碎片轨道信息，所述空间碎片定轨模型用于基于方差分量估计法对所述多个观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据，通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，并通过将所述第一精度空间碎片轨道信息和所述加权的观测数据引入改进的tikhonov正则化方法来进行空间碎片定轨以得到所述第二精度空间碎片轨道信息，其中所述改进的tikhonov正则化方法至少包括利用自然样条函数法来确定正则化矩阵以及基于l曲线拟合法来确定平滑因子。
28.第三方面，本发明的实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述空间碎片定轨方法的步骤。
29.第四方面，本发明的实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述空间碎片定轨方法的步骤。
30.由上面技术方案可知，本发明实施例提供的一种空间碎片定轨方法、系统、电子设备及存储介质，克服了现有技术中空间碎片定轨精度无法满足空间碰撞预警需求的问题，进一步优化定轨模型与解算方法，充分利用多源观测数据来解决方程的不适定问题，提高了定轨结果的精度和可靠性。由于空间碎片可观测弧段时间短，数据量少，分布畸形，待求参数数量受限，法矩阵病态，相关的系统误差难以解算或分离，定轨难以收敛或者结果不稳
定，因此本发明利用有限的先验信息和稀疏的观测数据实现空间碎片定轨，其核心即为病态法方程的参数估计。
附图说明
31.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
32.图1为本发明一实施例提供的空间碎片定轨方法的流程图；
33.图2为本发明一实施例提供的空间碎片定轨系统的结构示意图；以及
34.图3为本发明一实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
35.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
36.本发明使用的各种术语或短语具有本领域普通技术人员公知的一般含义，即便如此，本发明仍然希望在此对这些术语或短语作更详尽的说明和解释。如果本文涉及的术语和短语有与公知含义不一致的，则以本发明所表述的含义为准；并且如果在本技术中没有定义，则其具有本领域普通技术人员通常理解的含义。
37.在现有技术中，针对空间碎片的精密定轨存在诸多困难，如观测数据稀少、精度有限、碎片弹道系数或面质比参数未知、大气质量密度模型精度不足等，进而引起解算方程的病态和秩亏(即不适定问题)，从而破坏定轨解算结果的稳定性与唯一性。基于此，如何利用有限的先验信息(如轨道预报信息、测距系统偏差等)和稀疏条件下的观测数据实现高精度定轨是本发明研究的关键问题。
38.针对于此，第一方面，本发明的一实施例提出一种空间碎片定轨方法，克服了现有技术中空间碎片定轨精度无法满足空间碰撞预警需求的问题，进一步优化定轨模型与解算方法，充分利用多源观测数据来解决方程的不适定问题，提高了定轨结果的精度和可靠性。由于空间碎片可观测弧段时间短，数据量少，分布畸形，待求参数数量受限，法矩阵病态，相关的系统误差难以解算或分离，定轨难以收敛或者结果不稳定，因此本发明利用有限的先验信息和稀疏的观测数据实现空间碎片高精度定轨，其核心即为病态法方程的参数估计。
39.下面结合图1描述本发明的空间碎片定轨方法。
40.图1为本发明一实施例提供的空间碎片定轨方法的流程图。
41.在本实施例中，需要说明的是，该空间碎片定轨方法可以包括以下步骤：
42.s1：获取空间碎片的多个观测数据，其中多个观测数据包括方向观测数据、距离观测数据和双行根数tle观测数据，并且双行根数tle观测数据构成第一精度空间碎片轨道信息；
43.s2：将空间碎片的多个观测数据输入至空间碎片定轨模型中，得到空间碎片定轨
模型输出的空间碎片的第二精度空间碎片轨道信息，空间碎片定轨模型用于基于方差分量估计法对多个观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据，通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，并通过将第一精度空间碎片轨道信息和加权的观测数据引入改进的tikhonov正则化方法来进行空间碎片定轨以得到第二精度空间碎片轨道信息，其中所述改进的tikhonov正则化方法至少包括利用自然样条函数法来确定正则化矩阵以及基于l曲线拟合法来确定平滑因子。
44.在本实施例中，需要说明的是，该空间碎片定轨方法还可以包括：空间碎片定轨模型包括融合定权层和tikhonov正则化层，其中，融合定权层用于基于针对多个观测数据的方差分量估计法对不同观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据；以及tikhonov正则化层用于基于第一精度空间碎片轨道信息，确定正则化矩阵和平滑因子，以得到第二精度空间碎片轨道信息。
45.具体地，针对tikhonov正则化层：分析单站多圈观测数据及多站多圈观测数据交叉融合模式下的定轨dop(精度因子)值，充分利用轨道确定时段内空间碎片的多组二行根数计算定轨时段内的碎片位置，辅助空间碎片精密定轨，简化并补偿空间碎片摄动力模型(包括函数模型和随机模型)，解决空间碎片轨道解算收敛问题，提高定轨精度。
46.具体地，针对融合定权层：对于图像数据、激光测距数据和tle两行轨道根数三种不同类型的多个观测数据。根据数据观测类型和数据精度，构建合理的空间碎片精密定轨求定权值，进而联合处理方向观测值、距离观测值和tle观测数据，实现空间碎片精密定轨多源数据的有效融合。
47.更具体地，由于数据源包括光学测角数据、激光测距数据和tle数据，因此对于多种不同类型的数据，权重的大小直接决定精密定轨的精度。其中，针对激光测距数据精度，可以根据国际激光网给出的每个测站的观测精度获得；针对测角数据，可以利用卫星的精密星历和观测数据获得卫星的方位角残差和高度角残差时间序列，求解序列的均方误差，即为测角精度；针对tle数据的误差，以卫星的cpf(激光网发布的卫星激光测距预报轨道)数据作为参考，评估tle数据的误差，获得tle数据的位置误差。
48.然而，尽管依靠观测数据精度可以对不同类型的观测数据进行融合定权，但是由于观测手段及数据结构不同这种先验权信息不一定准确。基于此，本发明采用针对不同类型观测数据的方差分量估计方法对三类观测值进行合理定权，以期获得最优解。
49.在本实施例中，需要说明的是，该空间碎片定轨方法还可以包括：改进的tikhonov正则化方法，包括：将碎片定轨误差方程中的观测值l的权矩阵单位化；对系数矩阵a进行奇异值分解，以得到奇异值分解矩阵；根据奇异值分解矩阵利用自然样条函数法来确定正则化矩阵；以及采用l曲线拟合法确定平滑因子。
50.具体地，针对现有技术中的在稀疏数据条件下空间碎片轨道确定法方程病态问题，本发明充分利用空间碎片的方向观测值及初始轨道信息辅助定轨，选取最优正则化参数，参数估计中引入改进的tikhonov正则化模型，降低模型复杂度，同时将奇异协方差矩阵转变为非奇异矩阵，改善非满秩法方程的求解。
51.具体地，针对稀疏数据条件下空间碎片轨道确定法方程病态问题，本发明的改进之处在于构建最优参数选取的tikhonov正则化模型，并在加权最小二乘中引入改进的tikhonov正则化模型，降低模型复杂度，同时将奇异协方差矩阵转变为非奇异矩阵，改善非
满秩法方程的求解，实现稀疏数据条件下的空间碎片精密定轨。
52.更具体地，设碎片定轨误差方程如下；
53.ax＝l+v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
54.式中，l为观测值，a是系数矩阵，x是未知参数，v是残差。对于上式的秩亏观测方程，根据tikhonov正则化理论，相应的估计准则为：
[0055][0056]
式中，为x的估值，α为平滑因子，r为正则化矩阵，||
·
||表示欧氏二范数。tikhonov正则化方法的本质是通过附加全部或部分参数加权平方和极小的条件,也即相当于增加约束,补充先验信息,将秩亏问题转化为适定问题,使解唯一，但在解决具体问题时，合理的选择正则化矩阵和平滑因子是问题的关键。正则化矩阵的确定主要分为两步，第一步是将式(2)中观测值的权矩阵单位化，第二步对系数矩阵进行奇异值分解，最后根据奇异值分解矩阵构造正则化矩阵。在确定正则化矩阵之后，应用l曲线法通过大量的实验分析，确定效果最好的平滑因子数值。
[0057]
进一步地，针对加权最小二乘法：加权最小二乘法是广义最小二乘法的一种特殊情形，而普通最小二乘法是一种特殊的加权最小二乘法。
[0058]
具体地，如果存在外部协方差，即协方差阵不是对角阵，就是广义最小二乘。如果协方差阵是对角阵，且对角线各不相等，就是加权最小二乘。如果协方差阵是对角阵，且对角线相同，就是普通最小二乘。
[0059]
更具体地，针对最小二乘法模型：
[0060][0061]
其中，l是n*1观测向量，x为m*1未知参数向量，a是n*m的设计矩阵，δ是n*1的观测误差向量，m为自然数，n为自然数。最小二乘实质上由极大似然估计准则导出：
[0062][0063]
上式就是最小二乘估计准则，考虑则最小二乘可写为：
[0064]
v
t
pv＝min
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0065]
上式即为最常见的最小二乘估计准则。
[0066]
然而，普通最小二乘一般认为不同参数对观测值的影响是等权的，即p为单位矩阵，此时x的极大似然估计结果
[0067][0068]
其中，n＝a
t
a，w＝a
t
l。
[0069]
然而，加权最小二乘法认为参数之间对观测值的影响不是等权的，即权阵p不是单位矩阵时，p的逆p
‑1记作：
[0070][0071]
其中，ω
i
是第i个观测量的权重。从上式看出，具有较大权的样本具有较小的方差。此时x的极大似然估计结果记为：
[0072][0073]
其中，n＝a
t
pa，w＝a
t
pl。
[0074]
进一步地，针对奇异协方差矩阵与非奇异矩阵的转换。
[0075]
具体地，首先，确定矩阵是不是方阵(即行数和列数相等的矩阵，若行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵)；然后，再看此矩阵的行列式|a|是否等于0，若等于0，称矩阵a为奇异矩阵；若不等于0，称矩阵a为非奇异矩阵。
[0076]
进一步地，针对正则化矩阵和平滑因子的确定。
[0077]
具体地，针对权矩阵单位化：根据tikhonov正则化原理：
[0078][0079]
首先对tikhonov正则化原理左边部分进行处理，||ax
‑
l||由下列方程导出：
[0080][0081]
其中，将p矩阵单位化，则方程l＝ax+δ变为：
[0082][0083]
其中，是p矩阵的平方根分解矩阵。令：
[0084][0085]
则变为：
[0086]
[0087]
其中，并且该方程的解为：
[0088][0089]
由此可见，不等权的方程l＝ax+δ可变为等权的方程
[0090]
具体地，针对截断奇异值分解(svd)和构造正则化矩阵：
[0091]
(1)对变化后的设计矩阵进行奇异值分解：
[0092]
假设是一个m*n的矩阵，其中元素全部属于域k，域k是实数域或复数域，则存在一个分解使得：
[0093][0094]
其中，u是m*m阶矩阵；∑是m*n阶非负实数对角矩阵；v
t
为v的转置，v为n*n阶矩阵。上述分解成为奇异值分解，∑对角线上的元素λ
ij
为a的奇异值。
[0095][0096]
式中，d为n*n矩阵。本发明将奇异值由大到小排列，此时即使u与v
t
尚不能确定，但∑奇异值λ
i
仍能由唯一确定。
[0097]
截断奇异值分解将引起不稳定的λ
i
舍去，重新构造系数阵，避免较小的λ
i
对参数估计的影响。具体而言是保留前k项λ
i
，得到新的
[0098][0099]
将u∑v按以下形式分块：
[0100][0101]
最后可得：
[0102][0103]
(2)构造正则化矩阵：
[0104]
此时tikhonov正则化原理变为：
[0105][0106]
此时需要处理tikhonov正则化原理右部分该部分解的关键是是选择合适的正则化矩阵r和平滑因子α；针对正则化矩阵r的选取，本发明使用自然样条函数法，通过利用自然样条函数拟合随时间变化的信号：
[0107]
r＝qk
‑1q
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
[0108]
其中，q＝(q
ij
)和k＝(k
ij
)分别是n*(n
‑
2)和(n
‑
2)*(n
‑
2)的矩阵，其由观测时刻的t
i
之间的间隔决定。设h
ij
＝t
i+1
‑
t
i
(i＝1,2,
…
,n
‑
1)，那么：
[0109][0110]
其中，j＝1,
…
,n
‑
2；i＝1,
…
,n。
[0111][0112]
其中，矩阵k是一个正定的三对角矩阵。所以正则化矩阵r＝qk
‑1q
t
是一个带宽为5
的带状矩阵。
[0113]
具体地，针对平滑因子的确定：
[0114]
参照公式(20)，其中仅剩平滑因子α尚为确定。本发明采用l曲线法来确定或选取平滑因子。
[0115]
更具体地，由于||ax
‑
l||与都是平滑因子α的函数，因此以||ax
‑
l||为横坐标，以为纵坐标，经过拟合法获取形状如同“l”的曲线。此时l曲线上曲率最大的点便是所求关键点，α的值便是该关键点所对应的最大曲率值。
[0116]
在本实施例中，需要说明的是，该空间碎片定轨方法还可以包括：通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，包括：分别利用实测卫星观测数据和空间碎片的多个观测数据进行对比分析，并选择单站多圈和多站多圈观测数据进行空间碎片定轨。
[0117]
具体地，根据空间碎片观测数据情况，制定定轨策略。空间碎片定轨采用的算法与卫星精密定轨相同，即动力学定轨算法，但考虑到空间碎片观测数据十分有限，因此在解算策略上略有不同，力学模型主要考虑影响量级较大的几个摄动力，观测模型方面主要考虑大气折射改正。至于是否解算动力学参数，根据观测数据量来决定。
[0118]
更具体地，本发明分别利用实测卫星观测数据和碎片观测数据进行试验和对比分析，并选择单站多圈和多站多圈观测数据等模式进行定轨试验。
[0119]
在本实施例中，需要说明的是，该空间碎片定轨方法还可以包括：基于预定质量监督及优化规则，评估第二精度空间碎片轨道信息，以控制空间碎片定轨精度。
[0120]
具体地：
[0121]
adu
i
＝k
i
l
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
[0122]
其中，adu
i
为像元i对应的灰度值，k
i
为像元对光照的敏感度，l为光照条件。
[0123]
基于同样的发明构思，另一方面，本发明的一实施例提出一种空间碎片定轨系统。
[0124]
下面结合图2对本发明提供的空间碎片定轨系统进行描述，下文描述的空间碎片定轨系统与上文描述的空间碎片定轨方法可相互对应参照。
[0125]
图2为本发明一实施例提供的空间碎片定轨系统的结构示意图。
[0126]
在本实施例中，需要说明的是，该空间碎片定轨系统1包括：观测数据获取模块10，用于获取空间碎片的多个观测数据，其中多个观测数据包括方向观测数据、距离观测数据和双行根数tle观测数据，并且双行根数tle观测数据构成第一精度空间碎片轨道信息；空间碎片定轨模块20，用于将空间碎片的多个观测数据输入至空间碎片定轨模型中，得到空间碎片定轨模型输出的空间碎片的第二精度空间碎片轨道信息，空间碎片定轨模型用于基于方差分量估计法对多个观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据，通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，并通过将第一精度空间碎片轨道信息和加权的观测数据引入改进的tikhonov正则化方法来进行空间碎片定轨以得到第二精度空间碎片轨道信息，其中改进的tikhonov正则化方法至少包括利用自然样条函数法来确定正则化矩阵以及基于l曲线拟合法来确定平滑因子。
[0127]
由于本发明实施例提供的空间碎片定轨系统可以用于执行上述实施例所述的空间碎片定轨方法，其工作原理和有益效果类似，故此处不再详述，具体内容可参见上述实施例的介绍。
[0128]
在本实施例中，需要说明的是，本发明实施例的装置中的各个模块可以集成于一体，也可以分离部署。上述模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0129]
又一方面，基于相同的发明构思，本发明又一实施例提供了一种电子设备。
[0130]
图3为本发明一实施例提供的电子设备的示意图。
[0131]
在本实施例中，需要说明的是，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(communications interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行空间碎片定轨方法，该方法包括：获取空间碎片的多个观测数据，其中多个观测数据包括方向观测数据、距离观测数据和双行根数tle观测数据，并且双行根数tle观测数据构成第一精度空间碎片轨道信息；将空间碎片的多个观测数据输入至空间碎片定轨模型中，得到空间碎片定轨模型输出的空间碎片的第二精度空间碎片轨道信息，空间碎片定轨模型用于基于方差分量估计法对多个观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据，通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，并通过将第一精度空间碎片轨道信息和加权的观测数据引入改进的tikhonov正则化方法来进行空间碎片定轨以得到第二精度空间碎片轨道信息，其中改进的tikhonov正则化方法至少包括利用自然样条函数法来确定正则化矩阵以及基于l曲线拟合法来确定平滑因子。
[0132]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0133]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0134]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行空间碎片定轨方法，该方法包括：获取空间碎片的多个观测数据，其中多个观测数据包括方向观测数据、距离观测数据和双行根数tle观测数据，并且双行根数tle观测数据构成第一精度空间碎片轨道信息；将空间碎片的多个观测数据输入至空间碎片定轨模型中，得到空间碎片定轨模型输出的空间碎片的第二精度空间碎片轨道信息，空间碎片定轨模型用于基于方差分量估计法对多个观测数据进行融合定权以得到加权的观测数据，通过多个定轨模式进行空间碎片定轨，并通过将第一精度空间碎片轨道信息和加权的观测数据引入改进的tikhonov正则化方法来进行空间碎片定轨以得到第二精度空间碎片轨道信息，其中改进的tikhonov正则化方法至少包括利用自然样条函数法来确定正则化矩阵以及基于l曲线拟合法来确定平滑因子。
[0135]
此外，在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何
这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0136]
此外，在本发明中，参考术语“实施例”、“本实施例”、“又一实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0137]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。