本发明涉及卫星技术领域，更具体地说涉及一种提高卫星轨道摄动力模型表示精度的方法。
背景技术：
卫星精密定轨是利用大量的测轨数据，结合卫星轨道摄动力模型，通过采用合适的非线性参数估计方法，来得到卫星轨道参数的过程。该过程包括了三个建模过程：状态模型的构建、观测模型的构建和估计模型的构建。因此卫星精密定轨问题可以归纳为一个多模型多结构的非线性参数估计问题。
状态模型，即卫星轨道摄动力模型，其精确性直接影响着卫星定轨精度。然后，在对卫星状态模型进行构建时，由于卫星在轨环境复杂，导致卫星摄动力模型复杂，涉及到的参数多且具有较强的随机性和不规则性，很难对其进行精确的模型和参数表达，无法得到其严格的解析解；此外，复杂的模型也会导致定轨计算量大，这些均会影响卫星的定轨精度。
对于卫星轨道摄动力物理模型或其参数不能完全确定的摄动力部分，现有方法一般采用经验加速度对其摄动力建模误差进行补偿或修正，如可将经验加速度假设为分段常值或者一阶gauss-markov随机过程来吸收卫星轨道摄动力模型误差，但现有卫星轨道摄动力补偿方法一般是基于人工经验和假设，这也将大大增加待估参数数量，且容易改变定轨法方程系数矩阵的性态，影响卫星定轨精度。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是：提供一种提高卫星轨道摄动力模型表示精度的方法。
本发明解决其技术问题的解决方案是：
一种提高卫星轨道摄动力模型表示精度的方法，所述卫星是近地的人造卫星，包括以下步骤：
步骤1.将卫星轨道摄动力模型分为三类，分别为可精确建模的引力模型、不确定性摄动力模型以及高频摄动力噪声，其中所述引力模型包括地球质点引力、低阶地球非球形引力以及日月引力，所述不确定性摄动力模型包括高阶地球非球形引力、大气阻力、太阳能光压力、地球潮汐力以及地球辐射压力；
步骤2.根据卫星轨道摄动力模型的分类，将卫星真实轨道分为三部分，分别为引力模型产生的第一轨道、不确定性摄动力模型产生的第二轨道以及高频摄动力噪声产生的第三轨道；
步骤3.获取由不确定性摄动力模型和高频摄动力噪声引起的卫星轨道摄动偏差；
步骤4.采用小波分析算法，建立卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型；
步骤5.利用小波基函数模型表示卫星轨道摄动偏差，获取卫星轨道摄动残差，基于时间序列建模算法，建立卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型；
步骤6.结合所述引力模型、卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型以及卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型，利用卫星精密定轨算法，实现卫星轨道摄动力模型的参数辨识以及精密定轨。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤1中所述卫星轨道摄动力模型如表达式1所示，
作为上述技术方案的进一步改进，步骤2中所述卫星真实轨道如表达式2所示，x(t)＝xa(fa,t)+xb(fb,t)+xc(fc,t)，其中xa(fa,t)为可精确建模的引力模型产生的轨道，xb(fb,t)为不确定性摄动力模型产生的轨道，xc(fc,t)为高频摄动力噪声产生的轨道。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤4中所述小波基函数模型如表达式3所示，
作为上述技术方案的进一步改进，步骤5中所述卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型如表达式4所示，
作为上述技术方案的进一步改进，所述卫星的轨道参数如下，地球赤道半径re＝6.378×106m，卫星轨道长半轴a＝7865km，偏心率e＝0.000572，轨道倾角i＝50.04°，升交点赤经ω＝220.05°，近心点幅角ω＝339.8°，平近心点角m＝84.8°。
作为上述技术方案的进一步改进，步骤4中所述卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型中的小波基函数为symlet8函数。
作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤6包括以下步骤：
步骤61.设定6个地面测控站的雷达测角和测距方式，测角随机误差10”，测距随机误差5m，采样间隔0.1min，观测时长48h，产生全部测轨数据；
步骤62.利用所述卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型、卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型，结合卫星精密定轨原理，在卫星轨道确定过程中，同时求解小波基函数模型的表示参数、平稳自回归时间序列模型的自回归参数，及卫星轨道参数；
步骤63.利用各地面测控站的测轨数据，利用卫星精密定轨算法，实现卫星轨道摄动力模型的参数辨识以及精密定轨。
本发明的有益效果是：本发明通过对卫星轨道摄动力模型进行分类表示，减少卫星轨道摄动力模型的待估参数，提高定轨的计算效率，同时有效辨识卫星轨道摄动力模型中的不确定性摄动力模型及高频摄动力噪声，提高卫星轨道摄动力的表示精度，进而提高卫星轨道确定精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单说明。显然，所描述的附图只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，本领域的技术人员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设计方案和附图。
图1是卫星真实轨道在可精确建模的摄动力模型作用下的卫星轨道摄动偏差位置的x方向分量图；
图2是卫星真实轨道在可精确建模的摄动力模型作用下的卫星轨道摄动偏差速度的x方向分量图；
图3是不同小波分解尺度下的卫星轨道摄动偏差的趋势项图(左)和对应的细节项图(右)；
图4是卫星轨道摄动残差的自相关函数(左)和偏相关函数(右)；
图5是本发明创造的方法流程图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。
参照图1～图5，本发明创造公开了一种提高卫星轨道摄动力模型表示精度的方法，所述卫星是近地的人造卫星，包括以下步骤：
步骤1.将卫星轨道摄动力模型分为三类，分别为可精确建模的引力模型、不确定性摄动力模型以及高频摄动力噪声，其中所述引力模型包括地球质点引力、低阶地球非球形引力以及日月引力，所述不确定性摄动力模型包括高阶地球非球形引力、大气阻力、太阳能光压力、地球潮汐力以及地球辐射压力；
步骤2.根据卫星轨道摄动力模型的分类，将卫星真实轨道分为三部分，分别为引力模型产生的第一轨道、不确定性摄动力模型产生的第二轨道以及高频摄动力噪声产生的第三轨道；
步骤3.获取由不确定性摄动力模型和高频摄动力噪声引起的卫星轨道摄动偏差；
步骤4.采用小波分析算法，建立卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型；
步骤5.利用小波基函数模型表示卫星轨道摄动偏差，获取卫星轨道摄动残差，基于时间序列建模算法，建立卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型；
步骤6.结合所述引力模型、卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型以及卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型，利用卫星精密定轨算法，实现卫星轨道摄动力模型的参数辨识以及精密定轨。
具体地，本发明通过对卫星轨道摄动力模型进行分类表示，减少卫星轨道摄动力模型的待估参数，提高定轨的计算效率，同时有效辨识卫星轨道摄动力模型中的不确定性摄动力模型及高频摄动力噪声，提高卫星轨道摄动力的表示精度，进而提高卫星轨道确定精度。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，步骤1中所述卫星轨道摄动力模型如表达式1所示，
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，步骤2中所述卫星真实轨道如表达式2所示，x(t)＝xa(fa,t)+xb(fb,t)+xc(fc,t)，其中xa(fa,t)为可精确建模的引力模型产生的轨道，xb(fb,t)为不确定性摄动力模型产生的轨道，xc(fc,t)为高频摄动力噪声产生的轨道。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，步骤4中所述小波基函数模型如表达式3所示，
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，步骤5中所述卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型如表达式4所示，
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，所述卫星的轨道参数如下，地球赤道半径re＝6.378×106m，卫星轨道长半轴a＝7865km，偏心率e＝0.000572，轨道倾角i＝50.04°，升交点赤经ω＝220.05°，近心点幅角ω＝339.8°，平近心点角m＝84.8°。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，步骤4中所述卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型中的小波基函数为symlet8函数。
进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体方式中，所述步骤6包括以下步骤：
步骤61.设定6个地面测控站的雷达测角和测距方式，测角随机误差10”，测距随机误差5m，采样间隔0.1min，观测时长48h，产生全部测轨数据；
步骤62.利用所述卫星轨道摄动偏差的小波基函数模型、卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型，结合卫星精密定轨原理，在卫星轨道确定过程中，同时求解小波基函数模型的表示参数、平稳自回归时间序列模型的自回归参数，及卫星轨道参数；
步骤63.利用各地面测控站的测轨数据，利用卫星精密定轨算法，实现卫星轨道摄动力模型的参数辨识以及精密定轨。
此处举一具体地实施例对本发明创造进行说明。
本实施例中，卫星的轨道参数如下，地球赤道半径re＝6.378×106m，卫星轨道长半轴a＝7865km，偏心率e＝0.000572，轨道倾角i＝50.04°，升交点赤经ω＝220.05°，近心点幅角ω＝339.8°，平近心点角m＝84.8°，结合卫星轨道全部摄动力模型(包括地球引力场jgm100×100模型、日月引力、大气阻力、太阳光压、地球潮汐力、地球辐射压力)，产生卫星真实轨道x(t)；
利用卫星轨道摄动力模型中的可精确建模的引力模型(包括地球引力场jgm8×8模型、日月引力)，产生可精确建模的引力模型作用下的卫星轨道，并由此得到卫星轨道摄动偏差，如图1和图2所示。
对得到的卫星轨道摄动偏差，采用symlet8小波基函数，采用基于小波变换的数据特征提取算法，得到卫星轨道摄动偏差不同分解层下的趋势项和细节项，如图3所示。经过细节项的平稳性检验，确定小波变换的最终分解层数，nb＝8，进而确定卫星轨道摄动偏差的小波基函数参数模型如表达式5所示，
对小波分解后的细节项，进行相关性分析，得到卫星轨道摄动残差的自相关函数和偏相关函数，如图4所示。根据自相关函数和偏相关函数的特性，确定平稳自回归时间序列参数模型的阶数，p＝3，进而得到卫星轨道摄动残差的平稳自回归时间序列参数模型如表达式6所示，
利用分类建模后的卫星轨道摄动力模型，结合卫星测轨数据，利用卫星精密定轨原理，在卫星轨道确定的过程中，同时求解小波基函数的模型表示系数、平稳自回归时间序列模型的自回归参数，及卫星轨道参数；
采用6个地面测控站的雷达测角和测距方式产生测轨数据，其中：测角随机误差10”，测距随机误差5m，采样间隔0.1min，观测时长48h。
利用仿真的地面站测轨数据，不进行卫星轨道摄动力模型的分类表示，利用卫星轨道摄动力模型的分类参数化表示，得到的卫星定轨结果比较见表1。
从表1可以看出，经过卫星轨道摄动力模型的分类参数化表示后，卫星定轨精度提高了28％以上，计算效率提高了30％以上。
以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。