CN104792299B

CN104792299B - 一种基于测角数据的小行星轨道识别方法

Info

Publication number: CN104792299B
Application number: CN201510164571.3A
Authority: CN
Inventors: 杨志涛; 刘静
Original assignee: National Astronomical Observatories of CAS
Current assignee: National Astronomical Observatories of CAS
Priority date: 2015-04-09
Filing date: 2015-04-09
Publication date: 2017-05-10
Anticipated expiration: 2035-04-09
Also published as: CN104792299A

Abstract

本发明公开了一种基于测角数据的小行星轨道识别方法，包括：变化率计算，即测角数据随时间变化率的计算；角速度计算；角速度筛选，将当前观测弧段的角速度与给定的阈值比较，初步判断该段数据属于小行星、人造地球卫星还是待定；关联判断，利用编目的人造地球卫星的轨道根数进行观测预报，比较各观测历元的理论计算值与实测值，若误差足够小则判定为属于该人造地球卫星，否则该弧段属于小行星。本发明的方法简便易行，可适用于与天文观测相关的多个研究领域，可适用于近地小行星的快速识别，为后续工作争取宝贵的预警及应急时间。

Description

一种基于测角数据的小行星轨道识别方法

技术领域

本发明涉及空间目标监测预警领域，更具体地涉及一种基于测角数据的小行星轨道识别方法，用于判断目标天体轨道属于小行星还是人造地球卫星。

背景技术

使用地基光学望远镜进行观测时，拍摄的图像中包括了星系、恒星、太阳系内的各大行星、小行星、彗星等自然天体以及人造地球卫星和空间碎片等人造天体。通过图像我们可以获得天体的方向信息，通常用赤经和赤纬两个测角量来描述。一般而言，可以通过视向角速度(以下简称角速度)来区分图像中各类目标：在惯性坐标系下，太阳系外天体(星系、星团、系外恒星等)的指向在几天的观测中均可视为是不动的，对于系内天体，通常人造天体(人造地球卫星和空间碎片)的角速度通常比自然天体(各大行星、小行星、彗星等)的角速度大一到两个量级。但是，同样存在部分近地小天体而言，其角速度有可能与高轨卫星(或碎片)的角速度在同一量级，甚至更小一些，因此，针对这些太阳系内移动目标的观测数据，需要一定的方法来区分其类别，判断其属于绕日运动的小行星还是绕地运动的人造地球卫星。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的主要目的在于提供一种基于测角数据的小行星轨道识别方法，以简捷方便地识别出该目标天体轨道是属于小行星还是人造天体，如人造地球卫星或空间碎片。

为了实现上述目的，本发明的解决方案是：

一种基于测角数据的小行星轨道识别方法，包括以下步骤：

步骤1，利用目标天体的一组连续测角数据，通过差分法计算观测角度随时间的变化率，作为下一步计算所用的数据；

步骤2，利用所述测角数据及其变化率，计算所述目标天体相对于观测设备的角速度；

步骤3，将所述目标天体所述测角数据所表示的轨道弧段的角速度与给定的阈值比较，初步判断所述测角数据属于小行星、人造地球卫星还是待定，若为待定则跳转到步骤4，否则输出结果，流程结束；

步骤4，利用编目的人造地球卫星的轨道根数进行观测预报，比较各观测历元的理论计算值和实测值，若误差足够小则判定所述测角数据属于该人造地球卫星，否则所述测角数据属于小行星。

其中，步骤1包括；

(1)首尾点变化率的计算：

将观测序列按时间升序排列，记为{(t_i，α_i，δ_i)|i＝1，…，N}，其中N表示此观测序列的点数，(t_i，α_i，δ_i)表示第i个点的历元、赤经和赤纬；首尾点的变化率用相邻两点的观测值差分计算，公式如下：

(2)中间点变化率的计算：

中间点的变化率用其前后两点的观测值差分得到，公式如下：

上述公式中依次表示赤经和赤纬观测量的变化率。

其中，步骤1中所述的一组连续测角数据来自于光学望远镜、射电望远镜或雷达设备的观测数据。

其中，步骤2包括：

用(t_i，α_i，δ_i，n_i)依次表示第i个点的历元、赤经、赤纬、赤经变化率、赤纬变化率及角速度，其中i为从1到N之间的自然数，N表示此观测序列的点数；角速度的计算公式如下：

用上式逐一计算出各点的角速度。

其中，步骤3包括：

(1)确定筛选阈值

根据实际需要选定上界阈值N_up和下界阈值N_down；

(2)筛选

将通过步骤2计算得到的各时刻的角速度按升序排列并选出最大值n_max，然后将其与选定的阈值N_up和N_down比较；若n_max≥N_up则该弧段属于人造地球卫星，输出结果，流程结束；若n_max≤N_down则该弧段属于小行星，输出结果，流程结束；若n_max介于两个阈值之间则将其归类为待定并跳转到步骤4。

其中，所述阈值取值为：上界阈值N_up＝10″/s；下界阈值N_down＝0.1″/s。

其中，步骤4包括：

逐一选取所有高轨人造地球卫星的最新编目轨道数据进行轨道预报，得到在各观测历元时刻卫星的星历，进而综合观测设备的坐标，算出在各观测历元时刻赤经和赤纬量的理论值，然后通过与实测值的比较统计得到绝对误差的平均值x，最后比较x与关联阈值y，若x＜y则认为所述测角数据与此卫星关联成功，输出结果，流程结束，否则属关联失败；

若所述测角数据与所有高轨人造地球卫星均关联失败，则判定其属于近地小行星。

其中，所述人造地球卫星的最新编目轨道数据为根数历元最接近观测弧段的轨道数据。

其中，所述人造地球卫星的最新编目轨道数据还包括空间碎片的轨道数据。

其中，在确定所述测角数据属于小行星时，将所述测角数据上传到互联网上的小行星数据库，并与其中数据进行比对，以判断是否登记在册，如果未登记则提交登记和命名申请。

基于上述技术方案可知，本发明的小行星轨道识别方法具有以下几项优点：首先，本发明的方法简便易行：对于绝大多数观测弧段，均可以仅通过角速度筛选便判断出其归属，而在关联判断法中，需要进行关联计算的人造地球卫星数量亦只在十几颗的量级；其次，本发明的方法可适用于与天文观测相关的多个研究领域：在小行星监测预警、空间碎片监测预警以及太阳系外天体研究等领域，研究人员均需要快速地识别观测数据的归属情况以消除不相关数据的干扰；最后，本发明的方法可适用于近地小行星的快速识别，为后续工作争取宝贵的预警及应急时间：因为在地球轨道附近存在大量未被编目的近地小行星，由于他们尺寸较小，通常只在距离很近时才能被观测到，一旦被发现为危险天体，预警及应急的时间便会异常急迫。

附图说明

图1是本发明的小行星轨道识别方法计算步骤的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

本发明公开了一种基于测角数据的小行星轨道识别方法，包括以下步骤：

(1)变化率计算。即测角数据随时间变化率的计算，利用目标天体的一组连续的光学测角数据，通过差分法计算观测角度量随时间的变化率，作为下一步计算所用的数据。

(2)角速度计算。即目标天体相对于观测设备的角速度的计算，利用测角数据及其变化率，计算目标天体相对于观测设备的角速度。

(3)角速度筛选。即将当前观测弧段的角速度与给定的阈值比较，初步判断该段数据属于小行星、人造地球卫星还是待定，若为待定则进行下一步判断。

(4)关联判断法。即利用编目的人造地球卫星的轨道根数进行观测预报，比较各观测历元的理论计算值和实测值，若误差足够小(如赤经、赤纬的误差均小于2度)则判定为属于该人造地球卫星，否则该弧段属于小行星。

本发明方法中涉及的轨道预报及观测预报的技术细节属于本领域的公知常识，在此不再赘述。

下面结合附图对本发明的技术方案进行进一步的阐述说明。

如图1所示，本发明的基于测角数据的小行星轨道识别方法，包括以下步骤：

步骤1，计算变化率

将观测序列按时间升序排列，记为{(t_i，α_i，δ_i)|i＝1，…，N}，其中N表示此观测序列的点数，(t_i，α_i，δ_i)表示第i个点的历元、赤经和赤纬。

首尾点的变化率用相邻两点的观测值差分得到，公式如下：

步骤2，计算角速度

用(t_i，α_i，δ_i，n_i)依次表示第i个点的历元、赤经、赤纬、赤经变化率、赤纬变化率及角速度。通过推导可以得到角速度与赤经、赤纬及二者变化率的关系，公式如下：

用上式逐一计算出各点的角速度n。

步骤3，角速度的筛选

(1)确定筛选阈值

本发明中所述的角速度阈值包含两个：上界阈值N_up和下界阈值N_down。经过大量的计算与分析后，本发明方法确定的阈值取值为：N_up＝10″/s；N_down＝0.1″/s。

(2)筛选

将通过步骤2计算得到的各时刻角速度按升序排列并选出最大值n_max，然后将其与选定的阈值N_up和N_down比较。若n_max≥N_up则该弧段属于人造地球卫星；若n_max≤N_down则该弧段属于小行星；若n_max介于两个阈值之间则将其归类为待定并进入步骤4。

步骤4，关联判断法

逐一选取所有角速度n满足关系n_max＜N_up的高轨人造地球卫星的最新(根数历元最接近观测弧段)编目轨道数据进行轨道预报，得到在各观测历元时刻卫星的星历，进而综合观测设备的坐标，算出在各观测历元时刻赤经和赤纬量的理论值，然后通过与实测值的比较统计得到绝对误差的平均值x，最后比较x与关联阈值y，若x＜y则认为该段观测数据与此卫星关联成功，否则属关联失败。

若该段观测数据与所有高轨人造地球卫星均关联失败，则判定其属于近地小行星；否则，我们可判定该段观测数据属于哪一颗人造地球卫星。

本发明的识别方法虽然是基于光学测角数据的应用背景而提出，但其应用并不限于光学测角数据。只要是天文观测中的测角数据(例如雷达、射电望远镜、无线电等设备观测得到的测角数据)，均可使用本发明的方法进行识别，判断观测目标是小行星还是人造地球卫星(或空间碎片)。

在确定测角数据属于小行星时，还可以将测角数据上传到互联网，例如小天体中心的网站上的小行星数据库，并与其中数据进行比对，以判断是否登记在册，如果未登记则提交登记和命名申请。

在本发明的方法中需要用到以下方面的理论知识：

(1)天体测量与天体力学理论。在对待定弧段进行关联法判断时，需要利用人造地球卫星的编目轨道数据预报其在观测历元的星历，然后计算观测量的理论值，由此方可与实测值比较并判断其属于人造地球卫星还是近地小行星。

(2)球面几何。观测量赤经和赤纬是观测方向在历元J2000.0平赤道坐标系下的两个球坐标分量，要由此计算目标天体相对地球运动的角速度，需要用到球面几何的相关知识。

(3)差分法。测角数据的观测量一般为观测历元、赤经和赤纬，要得到观测量随时间的变化率，通常需要使用差分法计算。

下面结合具体实施例对本发明进行进一步说明。

实施例一

选取小天体中心(MPC)网站上公布的编号为53917的小行星在2014年2月20日的一段观测数据(见表1)，以其为例进行识别，步骤如下所述。

下文中YJD代表观测历元从2000年1月1日起算的天数，lon代表赤经，lat代表赤纬，deg表示单位是角度。

表1 小行星53917观测数据

YJD	lon(deg)	lat(deg)
			5163.74042	118.3713	32.24538
5163.74108	118.3711	32.24535
			5163.75165	118.3695	32.24482
5163.75232	118.3694	32.2448
			5163.7634	118.3677	32.24426
5163.76407	118.3676	32.24421
			5163.77615	118.3657	32.24364
5163.77681	118.3656	32.24361

步骤1，计算观测量的变化率

结果见表2。文中dlon代表赤经变化率，dlat代表赤纬变化率，″/s表示单位是角秒每秒。

表2 小行星53917观测数据

YJD	dlon("/s)	dlat("/s)
			5163.74042	-0.00815	-0.00193
5163.74108	-0.00648	-0.00206
			5163.75165	-0.00641	-0.00203
5163.75232	-0.00643	-0.00201
			5163.7634	-0.00641	-0.00208
5163.76407	-0.00644	-0.00201
			5163.77615	-0.00647	-0.00197
5163.77681	-0.00737	-0.00193

步骤2，计算角速度

结果见表3。文中n代表角速度，″/s表示单位是角秒每秒。

表3 小行星53917观测数据

YJD	n(″/s)
		5163.74042	0.0077
5163.74108	0.0063
		5163.75165	0.0062
5163.75232	0.0062
		5163.7634	0.0063
5163.76407	0.0063
		5163.77615	0.0063
5163.77681	0.0070

步骤3，角速度筛选

首先确定筛选阈值：采用本方法确定的阈值：N_up＝10″/s；N_down＝0.1″/s；

其次开始筛选：由表3可见角速度最大值为n_max＝0.0077，满足关系n_max≤N_down，由此可以识别此段数据属于小行星。

实施例二

选取小天体中心(MPC)网站上公布的编号为K06D14P的小行星，利用仿真软件模拟了该小行星在2014年2月9日由北京某观测站观测的一段观测数据(见表4)，以其为例进行识别，步骤如下所述。

表4 小行星K06D14P观测数据

YJD	lon(deg)	lat(deg)
			5155.15451	97.5240	-34.6077
5155.15799	97.5997	-34.5125
			5155.16146	97.6751	-34.4175
5155.16493	97.7501	-34.3228
			5155.16840	97.8247	-34.2283
5155.17188	97.8989	-34.1341
			5155.17535	97.9727	-34.0402
5155.17882	98.0462	-33.9465

步骤一，计算观测量的变化率

结果见表5。文中dlon代表赤经变化率，dlat代表赤纬变化率，″/s表示单位是角秒每秒。

表5 小行星53917观测数据

YJD	dlon("/s)	dlat("/s)
			5155.15451	0.90637	1.139847
5155.15799	0.905875	1.140288
			5155.16146	0.902978	1.138929
5155.16493	0.898175	1.135927
			5155.16840	0.892086	1.131295
5155.17188	0.88729	1.127698
			5155.17535	0.884366	1.126321
5155.17882	0.882565	1.12512

步骤二，计算角速度

结果见表6。文中n代表角速度，″/s表示单位是角秒每秒。

表6 小行星53917观测数据

YJD	n(″/s)
		5155.15451	1.4055
5155.15799	1.4059
		5155.16146	1.4035
5155.16493	1.3988
		5155.16840	1.3921
5155.17188	1.3869
		5155.17535	1.3844
5155.17882	1.3828

步骤三，角速度筛选

首先确定筛选阈值：采用本发明方法确定的阈值：N_up＝10″/s；N_down＝0.1″/s；

其次开始筛选：由表6可见角速度最大值为n_max＝1.4059，满足关系N_down＜n_max＜N_up，因此其类别待定，需进行关联判断。

步骤四，关联判断法

选取2014年2月8日的TLE编目轨道数据，其中TLE数据是公开发布的空间目标(包括人造地球卫星和空间碎片)的编目数据。

从中筛选出角速度可能会小于N_up＝10″/s的目标，共有18个TLE目标满足条件，其TLE编号、轨道半长轴及角速度如表7前三列所示。

对所选TLE目标进行观测预报，预报出相对该测站在各观测历元时刻TLE目标赤经、赤纬的理论值，然后与表4所列的实测值比较，计算出绝对误差的平均值(见表7第4、5列)。

本发明方法选取赤经、赤纬的关联阈值均为2度，18个目标均关联失败，因此，该段观测数据不属于人造地球卫星，而属于近地小行星。

表7与人造卫星关联结果

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于测角数据的小行星轨道识别方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中步骤1包括；

(1)首尾点变化率的计算：

将观测序列按时间升序排列，记为{(t_i，α_i，δ_i)|i＝1，...，N}，其中N表示此观测序列的点数，(t_i，α_i，δ_i)表示第i个点的历元、赤经和赤纬；首尾点的变化率用相邻两点的观测值差分计算，公式如下：

\begin{matrix} {\overset{\cdot}{α}}_{1} = \frac{α_{2} - α_{1}}{t_{2} - t_{1}}; & {\overset{\cdot}{δ}}_{1} = \frac{δ_{2} - δ_{1}}{t_{2} - t_{1}} \end{matrix};

\begin{matrix} {\overset{\cdot}{α}}_{N} = \frac{α_{N} - α_{N - 1}}{t_{N} - t_{N - 1}}; & {\overset{\cdot}{δ}}_{N} = \frac{δ_{N} - δ_{N - 1}}{t_{N} - t_{N - 1}} \end{matrix};

(2)中间点变化率的计算：

\begin{matrix} {\overset{\cdot}{α}}_{i} = \frac{α_{i + 1} - α_{i - 1}}{t_{i + 1} - t_{i - 1}}; & {\overset{\cdot}{δ}}_{i} = \frac{δ_{i + 1} - δ_{i - 1}}{t_{i + 1} - t_{i - 1}} \end{matrix};

上述公式中依次表示赤经和赤纬观测量的变化率。

3.根据权利要求1所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中步骤1中所述的一组连续测角数据来自于光学望远镜、射电望远镜或雷达设备的观测数据。

4.根据权利要求1所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中步骤2包括：

用依次表示第i个点的历元、赤经、赤纬、赤经变化率、赤纬变化率及角速度，其中i为从1到N之间的自然数，N表示此观测序列的点数；角速度的计算公式如下：

n_{i} = \sqrt{{\overset{\cdot}{δ}}_{i}^{2} + {\overset{\cdot}{α}}_{i}^{2} {cosδ}_{i}};

用上式逐一计算出各点的角速度。

5.根据权利要求1所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中步骤3包括：

(1)确定筛选阈值

根据实际需要选定上界阈值N_up和下界阈值N_down；

(2)筛选

6.根据权利要求5所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中所述阈值取值为：上界阈值N_up＝10″/s；下界阈值N_down＝0.1″/s。

7.根据权利要求1所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中步骤4包括：

8.根据权利要求7所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中所述人造地球卫星的最新编目轨道数据为根数历元最接近观测弧段的轨道数据。

9.根据权利要求7所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中所述人造地球卫星的最新编目轨道数据还包括空间碎片的轨道数据。

10.根据权利要求1所述的基于测角数据的小行星轨道识别方法，其中在确定所述测角数据属于小行星时，将所述测角数据上传到互联网上的小行星数据库，并与其中数据进行比对，以判断是否登记在册，如果未登记则提交登记和命名申请。