WO2015042754A1 - 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法 - Google Patents

一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2015042754A1
WO2015042754A1 PCT/CN2013/001264 CN2013001264W WO2015042754A1 WO 2015042754 A1 WO2015042754 A1 WO 2015042754A1 CN 2013001264 W CN2013001264 W CN 2013001264W WO 2015042754 A1 WO2015042754 A1 WO 2015042754A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
satellite
low
gravity
error
order
Prior art date
Application number
PCT/CN2013/001264
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
张育林
王兆魁
刘红卫
范丽
Original Assignee
清华大学
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 清华大学 filed Critical 清华大学
Priority to DE112013007459.1T priority Critical patent/DE112013007459B4/de
Priority to US15/025,560 priority patent/US9599744B2/en
Publication of WO2015042754A1 publication Critical patent/WO2015042754A1/zh

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V7/00Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
    • G01V7/16Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting specially adapted for use on moving platforms, e.g. ship, aircraft
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13Receivers
    • G01S19/24Acquisition or tracking or demodulation of signals transmitted by the system
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V7/00Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V7/00Measuring gravitational fields or waves; Gravimetric prospecting or detecting
    • G01V7/02Details
    • G01V7/06Analysis or interpretation of gravimetric records

Definitions

  • the invention belongs to the technical field of satellite gravity field measurement, and relates to the analytical calculation of the measurement performance of the low-low-star tracking satellite gravity field, and is used for parameter design of the low-low star tracking gravity field measurement satellite system.
  • the gravitational field is the basic physics of the Earth. It has important applications in earth science research, land and resources exploration, and geological hazard prediction. It has always been a core issue in geodesy research. With the development of aerospace technology, satellite gravity field measurement has received more and more attention due to its unique advantages such as high global coverage, all-weather, and not affected by geopolitics and geographical environment. It has been obtained in both theoretical research and engineering practice. A long-term development has become the most effective means of obtaining a global gravity field model [1 , 2] .
  • the orbital perturbation principle is suitable for low-order gravity field measurement, and its main observation data is satellite perturbation orbit;
  • the low-low star tracking principle is suitable for medium-high-order gravity field measurement, and its main observation data is two low-orbit satellites.
  • the gravity gradient principle is suitable for high-order gravity field measurement, and its main observation data is the gravity gradient value.
  • Gravity satellites that have been successfully implemented or are being developed have adopted the above measurement principles or their combinations.
  • CHAMP satellites use the orbital perturbation principle to recover low-order gravitational fields
  • GRACE, GRACE Fol low-on, and NGGM satellites simultaneously utilize orbital perturbations.
  • the low-low star tracking principle restores the high-order gravity field
  • the G0CE satellite uses the orbital perturbation and gravity gradient principles to recover the low-order and high-order gravitational fields, respectively.
  • these three principles are suitable for different gravitational field measurement bands, the effective order and accuracy of gravitational field measurements ultimately depend on the gravitational satellite's load index.
  • the current load performance index analysis shows that the low-low star tracking measurement can reach or exceed the measurement level of gravity gradient. to this end,
  • the numerical simulation method is traditionally used to analyze the influence of system parameters on the measurement performance of the gravity field, and then the system design parameters are determined.
  • the numerical simulation of gravity field measurement has very high requirements on computer performance and the calculation time is very long, which is not conducive to analyzing the influence of system parameters on gravity field measurement, and it is not convenient to optimize the design of system parameters.
  • the present invention establishes an analytical method for analyzing the performance of low-low-star tracking gravity field measurement from the principle of energy conservation, which can quickly obtain gravity field such as effective order of gravity field measurement, geoid error and gravity anomaly error. Measuring performance, determining the influence of system parameters on gravity field measurement, has important guiding significance for low-low star tracking gravity satellite system parameter design.
  • the object of the present invention is to establish a gravity field measurement performance such as an effective order of gravity field measurement, a geoid surface error and a gravity anomaly error, and a satellite orbital height, inter-satellite distance, and inter-satellite range for a low-low-star tracking gravitational field measurement satellite system.
  • Distance change rate measurement accuracy, orbit determination accuracy, non-gravitational interference, measurement correction page (Article 91) ISA/CN The analytical relationship between satellite sampling parameters such as data sampling interval and task period can quickly calculate the performance of low and low stars tracking gravity field measurement, analyze the influence of system parameters on the performance of gravity field measurement, and guide low and low stars to track gravity field measurement satellite system. Parameter optimization design.
  • Step 1 Acquire low-low-star tracking satellite system parameters
  • Step 2 According to the low-low star tracking gravity satellite system parameters, calculate the influence of the gravity satellite load measurement error on the power spectrum of the earth's gravitational non-spherical perturbation, and then obtain the bit coefficient error variance of the inversion gravity field model;
  • Step 3 Compare the variance coefficient error of the obtained inversion gravitational field model with the variance of the bit coefficient given by the Kaul a criterion. As the order of the gravity field model increases, the variance of the bit coefficient step increases gradually, and the bit coefficient increases. The step variance is gradually reduced. When the order error variance is equal to the step variance, it is considered that the highest effective order of the gravity field measurement is reached;
  • Step 4 Calculate the geoid order error and its cumulative error, gravity anomaly error and its cumulative error of the inversion gravity field model according to the step error variance of the inverse gravity field model;
  • Step 5 The calculated gravity field measurement effective order, the ground level error and its cumulative error, the gravity anomaly error and its cumulative error are summarized, which is the low-low star tracking gravity field measurement performance.
  • the low and low stars in step 1 track gravity satellite system parameters, including but not limited to gravity satellite system orbit parameters and the gravity satellite system load indicators;
  • the satellite gravity field measurement performance index includes the highest level of the gravity field inversion, the Nmax order corresponding to the ground level error ⁇ district, ⁇ the ⁇ -order corresponding geoid surface cumulative error, /] order corresponding gravity anomaly error
  • One or several of the gravity anomaly cumulative errors A g corresponding to / ⁇ steps;
  • the orbital parameters of the gravity satellite system include the orbital height of the gravity satellite and the angle of the geocentric vector of the two stars. -,
  • step 2 specifically includes:
  • non-gravitational interference data interval ( ⁇ ., if the low and low stars track the gravity satellite system to measure the non-gravitational interference, then ( ⁇ / ⁇ . refers to the measurement interval of the non-gravitational interference; if the low and low stars track the gravity
  • the field measurement system suppresses non-gravitational interference, then ( ⁇ / ⁇ .. refers to the suppression interval of non-gravitational interference.
  • step 3 specifically includes establishing the highest effective order of the gravity field measurement.
  • the AL satisfies the analytical relationship:
  • step 4 specifically includes:
  • the established geoid order error corresponding to the order is:
  • the established gravity anomaly error for the 2nd order is:
  • the invention relates to a method for analyzing and calculating the gravity field measurement performance of a low-low star tracking satellite, which comprises four parts, namely, acquiring low-low-star tracking gravity satellite system parameters, calculating an effective order of gravity field measurement, determining ground level error and The cumulative error, the gravity anomaly error and its cumulative error are determined.
  • obtaining low and low stars tracking gravity satellite system parameters is to obtain low or low star tracking gravity satellite system orbital height, inter-satellite distance, inter-satellite distance change rate measurement accuracy, orbit determination accuracy, non-gravitational interference, measurement data sampling interval, Parameters such as mission life provide input parameters for gravity field measurement performance calculation; Calculate the effective order of gravity field measurement, which is based on the obtained low-low star tracking gravity satellite system parameters, using the gravity field measurement performance analysis formula to calculate the inversion gravity The order error variance of the field model bit coefficient, and then compare the step error variance with the bit coefficient step variance given by the Kaula criterion. When the order error variance is equal to the step variance, the highest effective order of the gravity field measurement is considered; the geodetic level is determined.
  • the error and its cumulative error are based on the bit coefficient error variance of the inversion gravity field model obtained in the previous step.
  • the geoid surface error and its cumulative error in the effective order range are obtained by using the geoid calculation formula; Order error and its cumulative error, is the root According to the squared error variance of the inversion gravity field model, the gravity anomaly error and its cumulative error in the effective order range are obtained by using the gravity anomaly calculation formula.
  • the invention "a method for analyzing and calculating the performance of the gravity field measurement of a low-low star tracking satellite” is implemented under the following steps: Correction page (Article 91) ISA/CN Step 1: Obtain low and low star tracking gravity satellite system parameters, including orbital altitude, inter-satellite distance, inter-satellite distance change rate measurement accuracy, orbit determination accuracy, non-gravitational interference, measurement data sampling interval, mission life, etc.
  • Step 2 According to the low-low star tracking gravity satellite system parameters, calculate the influence of the gravity satellite load measurement error on the power spectrum of the earth's gravitational non-spherical perturbation, and then obtain the bit coefficient error variance of the inversion gravity field model;
  • Step 3 Compare the variance coefficient of the obtained inversion gravitational field model with the variance of the bit coefficient given by the Kaul a criterion. As the order of the gravity field model increases, the variance of the bit coefficient order gradually increases, and the step coefficient of the bit coefficient decreases gradually. When the order error variance is equal to the step variance, it is considered that the highest effective order of the gravity field measurement is reached;
  • Step 4 Calculate the geoid order error and its cumulative error, gravity anomaly error and its cumulative error of the inversion gravity field model according to the step error variance of the inverse gravity field model;
  • Step 5 The calculated gravity field measurement effective order, the ground level error and its cumulative error, the gravity anomaly error and its cumulative error are summarized, which is the low-low star tracking gravity field measurement performance.
  • the advantages of the invention are:
  • the analytical relationship between the low-low star tracking gravity satellite measurement performance and the system parameters is established.
  • the gravity field measurement effect can be quickly and quantitatively evaluated, and the influence law of the gravity satellite system parameters on the gravity field measurement performance can be obtained, and the satellite gravity field measurement value can be avoided.
  • the simulation brings a long calculation time and cannot obtain defects such as the influence of system parameters.
  • Figure 1 Low-low-star tracking gravitational field measurement satellite formation; Correction page (Rule 91) ISA/CN Figure 2 The magnitude of the change in the distance between stars and r.
  • Figure 3 Relationship between gravitational field measurement of the gravitational field and the cumulative error of the GRACE gravity field; Figure 5 GRACE gravity field measurement of the gravity anomaly error And its cumulative error.
  • Table 1 shows the magnitude of the change rate of inter-satellite distance (m/s) at different angular heights and inter-satellite geocentric angles; Table 2 Physical parameters in low-low-star tracking gravity field measurements; Table 3 GRACE satellite system parameter.
  • Step 1 Obtain low and low stars to track gravity satellite system parameters
  • Step 2 According to the low-low star tracking gravity satellite system parameters, calculate the influence of the gravity satellite load measurement error on the power spectrum of the earth's gravitational non-spherical perturbation, and then obtain the bit coefficient error variance of the inversion gravity field model;
  • Step 3 Compare the variance of the bit coefficient error of the obtained inversion gravitational field model with the variance of the bit coefficient of the Kaula criterion; as the order of the gravity field model increases, the variance of the bit coefficient order gradually increases, and the order of the bit coefficient increases. The variance is gradually reduced.
  • the order error variance is equal to the step variance, it is considered that the gravity field correction page is reached (Rules 91) ISA/CN The most significant order of the quantity;
  • Step 4 Calculate the geoid order error and its cumulative error, gravity anomaly error and its cumulative error of the inversion gravity field model according to the step error variance of the inverse gravity field model;
  • Step 5 The calculated gravity field measurement effective order, the ground level error and its cumulative error, the gravity anomaly error and its cumulative error are summarized, which is the low-low star tracking gravity field measurement performance.
  • the ground level error and its cumulative error the gravity anomaly error and its cumulative error are summarized, which is the low-low star tracking gravity field measurement performance.
  • the low and low stars in step 1 track gravity satellite system parameters, including but not limited to gravity satellite system orbit parameters and the gravity satellite system load indicators;
  • the satellite gravity field measurement performance index includes the highest effective order N max of the gravity field inversion, the ground level error ⁇ consult corresponding to the second order, the geoid surface cumulative error corresponding to the 73th order, the gravity anomaly error corresponding to the order, and n or one of the cumulative errors of gravity anomalies;
  • the orbital parameters of the gravity satellite system include the height of the gravity satellite orbit and the angle of the geocentric vector of the two stars. ;
  • the gravity satellite system load index including the inter-satellite distance change rate measurement error (A» m , satellite orbital position error (Ar) m , non-gravitational interference A, inter-satellite distance change rate data sampling interval ( ⁇ /) ⁇ ⁇ , satellite orbit position data sampling interval ( ⁇ ⁇ , non-gravitational interference data interval ⁇ . and gravity field measurement mission life ⁇ .
  • Step 2 specifically includes:
  • is the order error variance of the inversion gravitational field model bit coefficient
  • r is the satellite's geocentric distance
  • is the angle between the two-star geocentric vector
  • h is the orbital height of the satellite
  • r arc is the integral arc length
  • is the measurement error of the inter-satellite distance change rate
  • ⁇ / ⁇ is the inter-satellite distance change rate data sampling interval
  • is the mission life of the gravity field measurement.
  • Step 3 specifically includes establishing the highest effective order for the gravity field measurement.
  • AL satisfies the analytical relationship:
  • the established geodetic level error for the second order is:
  • ⁇ ⁇ ⁇ (2 ⁇ + ⁇ ) ⁇ ⁇ 2
  • the established geodetic difference for the order is:
  • the established gravity anomaly error corresponding to the /1 order is:
  • the low-low-star tracking gravitational satellite system is formed by two low-orbiting satellites along the track to form a follow-up formation.
  • the Earth's gravitational field is recovered by measuring the distance between the two stars and their rate of change.
  • the satellite orbit is usually selected as a circular or near-circular orbit.
  • the satellite orbit is usually selected as a polar or near-polar orbit.
  • ISA/CN Star tracking process 12 establishes wriggle gravity field measurement performance Analytical method, assuming that the satellite orbit eccentricity of 0, the orbit inclination angle of 90 n.
  • Equation (1) the left term is the gravitational potential difference between satellite ⁇ and satellite s.
  • the spherical harmonic expansion of the gravitational position is known as
  • the left term of (1) can be expressed as Correction page (Article 91) ISA/CN
  • the first term on the right side of the equation is the kinetic energy difference between the satellite and s.
  • e be the unit vector of satellite 4 pointing to satellite s
  • the second term at the right end of the equation is the satellite/1 and S energy difference caused by the Earth's rotation. Numerical calculations show that the term is 4 orders of magnitude smaller than the kinetic energy difference, which is negligible in the analytical analysis.
  • the third term on the right end of equation (1) is the difference between the satellite ⁇ and S energy caused by non-gravitational interference.
  • the non-gravitational disturbance causes the satellite orbit to shift to the pure gravitational orbit through time accumulation, and at the same time, the inter-satellite distance change rate shifts the inter-satellite distance change rate under the pure gravitational force.
  • the pure gravitational orbital offset and the orbit determination error determine the acquisition ability of the pure gravitational orbit.
  • the inter-satellite distance change rate offset and the measurement error jointly determine the acquisition ability of the pure gravitational distance between stars.
  • the effect of such non-gravitational interference can be introduced when analyzing the pure gravitational orbit error and the pure gravitational distance variation rate error.
  • the fourth term on the right end of equation (1) is the correction page (Article 91) ISA/CN Differences in satellite and S energy caused by three-body gravity, tidal perturbation, etc. Three-body gravity, tidal perturbation and other high-precision models can meet the requirements of static gravity field measurement, and the impact on gravity field measurement can be neglected.
  • the fifth term on the right end of the formula is the integral constant, which has no effect on the gravity field measurement.
  • the position error of the pure gravitational orbit including the pure gravitational orbital displacement caused by the orbital and non-gravitational disturbances
  • is the intergalactic distance variation rate error of the pure gravitational orbit, including inter-satellite ranging error and non-gravitational interference
  • the inter-satellite distance change rate offset is established below.
  • the geometric relationship between the two-star geocentric difference r s - the rate of change from the inter-satellite distance / is derived using polar coordinates.
  • the straight line L 2 bisect the angle of / ⁇ and ⁇ , the straight line L, perpendicular to L 2 .
  • the line is the polar axis, and the counterclockwise direction is the positive direction of the angle.
  • the position vector of the satellites yl and S can be expressed as
  • the velocity vector of the satellite and S can represent the correction page (Article 91) ISA/CN 2 ⁇ - ⁇ 0
  • the angle of / ⁇ is calculated below. Under the assumption of circular orbit, the speeds of satellites 1 and S can be approximated.
  • a is the semi-major axis
  • i is the orbital inclination
  • r is the satellite geocentric distance
  • e is the orbital eccentricity
  • is the perigee angular distance.
  • ⁇ 0 ⁇ -[cos(20 + 2 ⁇ o + ⁇ )-cos(2 ⁇ + ⁇ )] (39) It can be seen that the magnitude of the difference between the two-center geocentric distance is proportional to, where 6». Is the satellite of two satellites
  • Am( ) represents the magnitude.
  • the period of change of the inter-satellite distance change rate should be the same as the orbital period.
  • the step error variance of the low-low star tracking gravity field measurement is established, and the gravitational field measurement performance such as the effective order of the gravity field measurement, the geoid error and the gravity anomaly error are obtained.
  • Equation (45) it is defined by the power spectrum.
  • R A (r,9, ) ⁇ ⁇ (C nk cos + S nk sin ) ⁇ , t (cos(0+0 o )) (49)
  • R B ⁇ r,6, ) ⁇ C nk cos kX + S flk sin k ) P nk (cos ⁇ ) (50)
  • the pure gravitational orbital position error includes pure gravitational orbital error (Ar) and pure gravitational orbital displacement caused by non-gravitational interference ⁇ . 2 .
  • the inter-satellite distance change rate error ⁇ under pure gravitation includes the inter-satellite distance change rate measurement error (A) m 2 and the non-gravitational interference-induced inter-satellite distance change rate deviation.
  • non-gravitational interference data interval ( ⁇ /) is the sampling interval of the satellite orbit data, and ( ⁇ /) ⁇ is the sampling interval of the inter-satellite distance change rate data.
  • the measurement interval of non-gravitational interference refers to; if the low-low star tracking gravity field measurement system suppresses non-gravitational interference, then The suppression interval of gravitational interference.
  • Non-gravitational interference causes cumulative error of pure gravitational orbital position cumulative error and inter-satellite distance change rate, and its maximum value corresponds to cumulative error under hook acceleration linear motion condition, and its average cumulative error is
  • the order error variance can determine the effective order of gravity field measurement, geoid error and gravity anomaly error.
  • the step variance of the Earth's gravity field model is The order error variance ⁇ ⁇ 2 is an increasing function of the order ⁇ of the gravity field model, and the step variance ⁇ cauliflower 2 is a decreasing function of “. With the increase of /2, when ⁇ naut 2 is equal to ⁇ , it is considered that the highest effective order AL of the gravity field inversion is reached, ie
  • the order error of the n-order geoid is obtained from (87) Further, the cumulative error of the geoid is obtained.
  • GRACE gravity satellite uses low-low star tracking gravity field measurement principle, it can use the invention according to the system parameters of GRACE satellite, "a low-low star tracking satellite gravity Field measurement performance analytical calculation method "Computation of GRACE gravity field measurement performance, and then compared with GRACE gravity field measurement numerical simulation results, can prove the correctness of the invention.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Ocean & Marine Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法,包括:获取低低星星跟踪重力卫星系统参数;计算重力卫星载荷测量误差对地球引力非球形摄动位功率谱的影响,进而得到反演重力场模型的位系数阶误差方差;将得到的反演重力场模型位系数阶误差方差与Kaula准则给出的位系数阶误差方差比较,当阶误差方差等于阶方差时,认为达到重力场测量的最高有效阶数;计算反演重力场模型的大地水准面阶误差及其累积误差,重力异常阶误差及其累积误差;将计算得到的重力场测量有效阶数、大地水准面阶误差及其累积误差、重力异常阶误差及其累积误差汇总,即为低低星星跟踪重力场测量性能。该方法可以快速、定量评估重力场测量效果,获取重力卫星系统参数对重力场测量性能的影响规律,避免了卫星重力场测量数值模拟所带来的缺陷。

Description

一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法 技术领域
本发明属于卫星重力场测量技术领域, 涉及解析计算低低星星跟踪卫星重 力场测量性能, 用于低低星星跟踪重力场测量卫星系统的参数设计。
背景技术
重力场是地球的基本物理场, 在地球科学研究、 国土资源勘探和地质灾害 预报等方面具有重要应用, 历来是大地测量学研究的核心问题。 随着航天技术 的发展, 卫星重力场测量以其全球高覆盖率、 全天候、 不受地缘政治和地理环 境影响等独特优势, 受到了越来越多的重视, 在理论研究和工程实践上均取得 了长足发展, 已成为获取全球重力场模型的最有效手段 [12] .
根据观测数据的不同, 卫星重力场测量可以分为轨道摄动、 低低星星跟踪 和重力梯度三种原理 [3]。 其中, 轨道摄动原理适宜于低阶重力场测量, 它的主 要观测数据是卫星摄动轨道; 低低星星跟踪原理适宜于中高阶重力场测量, 它 的主要观测数据是两个低轨卫星之间的距离及其变化率; 重力梯度原理适宜于 高阶重力场测量, 它的主要观测数据是重力梯度值。 已成功实施或正在研制的 重力卫星均采用了以上测量原理或其组合, 如 CHAMP卫星利用轨道摄动原理恢 复低阶重力场, GRACE、 GRACE Fol low-on, NGGM卫星同时利用了轨道摄动和低 低星星跟踪原理恢复中高阶重力场, G0CE卫星分别利用轨道摄动和重力梯度原 理恢复低阶和高阶重力场。 虽然这三种原理适宜于不同的重力场测量频段, 但 是重力场测量有效阶数和精度最终要取决于重力卫星的载荷指标。 在针对中高 阶重力场测量的低低星星跟踪和重力梯度方式下, 以目前的载荷性能指标分析 可知, 低低星星跟踪测量完全可以达到甚至超过重力梯度的测量水平。 为此,
2007 年在荷兰召开的 "未来重力卫星测量" 专题研讨会上决定, 目前国际重力 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 卫星继续采用低低星星跟踪重力场测量方式, 同时考虑提高改善系统参数以提 高重力场测量性能。
针对低低星星跟踪重力场测量系统轨道参数和载荷指标设计, 传统上主要 采用数值模拟法分析系统参数对重力场测量性能的影响, 进而确定系统设计参 数。 但是, 重力场测量数值模拟对计算机性能要求非常高, 计算时间非常长, 不利于分析系统参数对重力场测量的影响规律, 不便于进行系统参数的优化设 计。 为克服这一缺陷, 本发明从能量守恒原理出发, 建立了分析低低星星跟踪 重力场测量性能的解析方法, 可以快速获取重力场测量有效阶数、 大地水准面 误差和重力异常误差等重力场测量性能, 确定系统参数对重力场测量的影响规 律 , 对低低星星跟踪重力卫星系统参数设计具有重要指导意义。
引用的文献
[1] 宁津生. 跟踪世界发展动态致力地球重力场研究. 武汉大学学报信息科学 版, 2001, 26 (6) : 471-474.
[2] 宁津生. 卫星重力探测技术与地球重力场研究. 大地测量与地球动力学,
2002, 22 (1) : 1-5.
[3] 谷振丰, 刘红卫, 王兆魁, 张育林. 基于引力位系数相对权重的卫星重力 场测量分析. 地球物理学进展, 2013, 28 (1) : 17-23.
发明内容
本发明的目的在于, 针对低低星星跟踪重力场测量卫星系统, 建立了重力 场测量有效阶数、 大地水准面误差和重力异常误差等重力场测量性能与卫星轨 道高度、 星间距离、 星间距离变化率测量精度、 定轨精度、 非引力干扰、 测量 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 数据采样间隔、 任务周期等卫星系统参数之间的解析关系, 可以快速计算低低 星星跟踪重力场测量性能, 分析系统参数对重力场测量性能的影响规律, 指导 低低星星跟踪重力场测量卫星系统参数优化设计。
为了实现上述目的, 本发明采用的技术方案如下: 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法, 包括步骤如下: 步骤 1 : 获取低低星星跟踪重力卫星系统参数;
步骤 2 : 根据低低星星跟踪重力卫星系统参数, 计算重力卫星载荷测量误差 对地球引力非球形摄动位功率谱的影响, 进而得到反演重力场模型的位系数阶 误差方差;
步骤 3:将得到的反演重力场模型位系数阶误差方差与 Kaul a准则给出的位 系数阶方差比较; 随着重力场模型阶数的增加, 位系数阶误差方差逐渐增加, 而位系数阶方差则逐渐减小, 当阶误差方差等于阶方差时, 认为达到重力场测 量的最高有效阶数;
步骤 4 : 根据反演重力场模型的阶误差方差, 计算反演重力场模型的大地水 准面阶误差及其累积误差、 重力异常阶误差及其累积误差;
步骤 5: 将计算得到的重力场测量有效阶数、 大地水准面阶误差及其累积误 差、 重力异常阶误差及其累积误差汇总, 即为低低星星跟踪重力场测量性能。 优选的, 步骤 1 中的所述低低星星跟踪重力卫星系统参数, 包括但不限于 重力卫星系统轨道参数和所述重力卫星系统载荷指标;
所述卫星重力场测量性能指标包括重力场反演的最高有效阶数 Nmax 阶对 应的大地水准面阶误差 Δ„、 ·π阶对应的大地水准面累积误差 、 /]阶对应的重力 异常误差 和/ ί阶对应的重力异常累积误差 Ag中的一种或几种;
所述重力卫星系统轨道参数, 包括重力卫星轨道高度 和两星的地心矢量 夹角 Θ。-,
所述重力卫星系统载荷指标, 包括星间距离变化率测量误差 (Δ ^、 卫星定 轨位置误差(Ar)m、 非引力干扰 、 星间距离变化率数据采样间隔^;^、 卫星 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 轨道位置数据采样间隔 、非引力干扰数据间隔 和重力场测量任务寿命 T。 优选的, 步骤 2具体包括:
建立关于低低星星跟踪重力场测量位系数阶误差方差 σ„2满足的解析关系
Figure imgf000006_0001
其中,
Figure imgf000006_0002
B2(r0,n,k,e0) = \ ^- Α -(η θα) + [^- (", 。μ„("+ι, ,ί in歸
Figure imgf000006_0003
fsr (") =∑ (cos0)]2 cos2 (Θ + ξ )sin2 θάθ = (2" + \)π
Figure imgf000006_0004
δσ„2是反演重力场模型位系数的阶误差方差, r。是卫星的地心距, Θ。是两星 地心矢量的夹角, af是地球平均半径, 是万有引力常数和地球质量的乘积, h 是卫星的轨道高度, rare是积分弧长, 是非引力干扰, ( 是非引力干扰数 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 据间隔, (Ar)m是卫星定轨的位置误差, ( ) 是卫星轨道数据的采样间隔, (△ )„, 是星间距离变化率测量误差, (Δ/)^是星间距离变化率数据采样间隔, Γ是重力 场测量的任务寿命。 优选的, 系数 和相位 的取值分别为:
Figure imgf000007_0001
优选的, 对于非引力干扰数据间隔(Δί^., 如果低低星星跟踪重力卫星系统 对非引力千扰进行测量, 那么(Δ/^.指非引力干扰的测量间隔; 如果低低星星跟 踪重力场测量系统对非引力干扰进行抑制,那么(Δ/^..指非引力干扰的抑制间隔。
优选的, 步骤 3具体包括建立的关于重力场测量最高有效阶数 AL满足解析 关系式:
„ , 1 1.6 x 10— 10
优选的, 步骤 4具体包括:
建立的关于 阶对应的大地水准面阶误差为:
Δ,, = α^(2 + ΐ)<5σ„2
和 /或
建立的关于 η阶对应的大地水准面累积误差为:
Δ = ^∑(Δ, )2 和 /或
建立的关于 /2阶对应的重力异常阶误差为:
Figure imgf000007_0002
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 和 /或
建立的关于 n阶对应的重力异常 :
Figure imgf000008_0001
本发明 "一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法" 包括四部 分, 分别是获取低低星星跟踪重力卫星系统参数、 计算重力场测量的有效阶数、 确定大地水准面阶误差及其累积误差、 确定重力异常阶误差及其累积误差。 其 中, 获取低低星星跟踪重力卫星系统参数, 就是得到低低星星跟踪重力卫星系 统的轨道高度、 星间距离、 星间距离变化率测量精度、 定轨精度、 非引力干扰、 测量数据采样间隔、 任务寿命等参数, 为重力场测量性能计算提供输入参数; 计算重力场测量的有效阶数, 就是根据所得到的低低星星跟踪重力卫星系统参 数, 利用重力场测量性能解析分析公式计算反演重力场模型位系数的阶误差方 差, 然后将阶误差方差与 Kaula 准则给出的位系数阶方差比较, 当阶误差方差 等于阶方差时认为达到重力场测量的最高有效阶数; 确定大地水准面阶误差及 其累积误差, 就是根据上一步得到的反演重力场模型的位系数阶误差方差, 利 用大地水准面计算公式得到有效阶数范围内的大地水准面阶误差及其累积误 差; 确定重力异常阶误差及其累积误差, 就是根据反演重力场模型的位系数阶 误差方差, 利用重力异常计算公式得到有效阶数范围内的重力异常阶误差及其 累积误差。 本发明 "一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法" 实施步骤 ^口下: 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 步骤 1 : 获取低低星星跟踪重力卫星系统参数, 包括轨道高度、 星间距离、 星间距离变化率测量精度、 定轨精度、 非引力干扰、 测量数据采样间隔、 任务 寿命等;
步骤 2 : 根据低低星星跟踪重力卫星系统参数, 计算重力卫星载荷测量误差 对地球引力非球形摄动位功率谱的影响, 进而得到反演重力场模型的位系数阶 误差方差;
步骤 3:将得到的反演重力场模型位系数阶误差方差与 Kaul a准则给出的位 系数阶方差比较。 随着重力场模型阶数的增加, 位系数阶误差方差逐渐增加, 而位系数阶方差则逐渐减小, 当阶误差方差等于阶方差时, 认为达到重力场测 量的最高有效阶数;
步骤 4 : 根据反演重力场模型的阶误差方差, 计算反演重力场模型的大地水 准面阶误差及其累积误差、 重力异常阶误差及其累积误差;
步骤 5 : 将计算得到的重力场测量有效阶数、 大地水准面阶误差及其累积误 差、 重力异常阶误差及其累积误差汇总, 即为低低星星跟踪重力场测量性能。 本发明的优点在于:
建立了低低星星跟踪重力卫星测量性能与系统参数之间的解析关系, 可以 快速、 定量评估重力场测量效果, 获取重力卫星系统参数对重力场测量性能的 影响规律, 避免了卫星重力场测量数值模拟所带来的计算时间长、 无法获取系 统参数影响规律等缺陷。 附图说明
图 1 低低星星跟踪重力场测量卫星编队; 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 图 2 星间距离变化率幅值与 r。和 ^的关系; 图 3 GRACE系统参数下的重力场测量位系数阶误差方差曲线; 图 4 GRACE重力场测量的大地水准面阶误差及其累积误差; 图 5 GRACE重力场测量的重力异常阶误差及其累积误差。 附表说明 表 1 不同轨道高度和星间地心矢量夹角下的星间距离变化率幅值(m/s); 表 2 低低星星跟踪重力场测量中的物理参数; 表 3 GRACE卫星系统参数。
具体实施方式 为了使本发明所解决的技术问题、 技术方案及有益效果更加清楚明白, 以 下结合附图及实施例, 对本发明进行进一步详细说明。 应当理解, 此处所描述 的具体实施例仅仅用以解释本发明, 并不用于限定本发明。 如图 1-图 5所示的一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法, 包 括步骤如下:
步骤 1 : 获取低低星星跟踪重力卫星系统参数;
步骤 2: 根据低低星星跟踪重力卫星系统参数, 计算重力卫星载荷测量误差 对地球引力非球形摄动位功率谱的影响, 进而得到反演重力场模型的位系数阶 误差方差;
步骤 3:将得到的反演重力场模型位系数阶误差方差与 Kaula准则给出的位 系数阶方差比较; 随着重力场模型阶数的增加, 位系数阶误差方差逐渐增加, 而位系数阶方差则逐渐减小, 当阶误差方差等于阶方差时, 认为达到重力场测 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 量的最高有效阶数;
步骤 4 : 根据反演重力场模型的阶误差方差, 计算反演重力场模型的大地水 准面阶误差及其累积误差、 重力异常阶误差及其累积误差;
步骤 5 : 将计算得到的重力场测量有效阶数、 大地水准面阶误差及其累积误 差、 重力异常阶误差及其累积误差汇总, 即为低低星星跟踪重力场测量性能。 在更加优选的是实施例中:
步骤 1 中的所述低低星星跟踪重力卫星系统参数, 包括但不限于重力卫星 系统轨道参数和所述重力卫星系统载荷指标;
所述卫星重力场测量性能指标包括重力场反演的最高有效阶数 Nmax 、 2阶对 应的大地水准面阶误差△„、 73阶对应的大地水准面累积误差 、 阶对应的重力 异常误差 和 n介对应的重力异常累积误差 中的一种或几种;
所述重力卫星系统轨道参数, 包括重力卫星轨道高度 和两星的地心矢量 夹角 0。;
所述重力卫星系统载荷指标, 包括星间距离变化率测量误差(A»m、 卫星定 轨位置误差(Ar)m、 非引力干扰 A 、 星间距离变化率数据采样间隔(Δ/)Δ^、 卫星 轨道位置数据采样间隔(Δ ^、非引力干扰数据间隔 ^.和重力场测量任务寿命 Τ 。 步骤 2具体包括:
建立关于低低星星跟踪重力场测量位系数阶误差方差 δσ„2满足的解析关系
Figure imgf000011_0001
其中,
更正页 (细则第 91条) ISA/CN n-\,k,e0)A„(n+[,k,
Figure imgf000012_0001
An (/ k,0o) = 5k J" (cos (e+eQ))-Plk (cos 0)] Pnk (cos Θ ) sin θάθ
fsr (") =∑ όθ = -(2» + Ι)π
Figure imgf000012_0002
δσ„2是反演重力场模型位系数的阶误差方差, r。是卫星的地心距, Θ。是两星 地心矢量的夹角, 是地球平均半径, 是万有引力常数和地球质量的乘积, h 是卫星的轨道高度, rarc是积分弧长, 是非引力千扰, (Δ/^..是非引力千扰数 据间隔, (Ar)m是卫星定轨的位置误差, (At ) 是卫星轨道数据的采样间隔, (Δ ),η 是星间距离变化率测量误差, (Δ/^是星间距离变化率数据采样间隔, Γ是重力 场测量的任务寿命。
系数 Κ和相位 ξ的取值分别为:
^ = 1.3476xlOnm2, ξ = --
步骤 3具体包括建立的关于重力场测量最高有效阶数 AL满足解析关系式:
1 1.6x10
δσ
2N +1 U
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 步骤 4具体包括:
建立的关于 2阶对应的大地水准面阶误差为:
Δπ = α^(2η + \) δσπ 2
和 /或
建立的关于 ?阶对应的大地水准 差为:
Figure imgf000013_0001
和 /或
建立的关于 /1阶对应的重力异常阶误差为:
Figure imgf000013_0002
和 /或
建立的关于 n阶对应的重力异 :
Figure imgf000013_0003
在更加优选的实施例中:
对于非引力干 υ数据间隔 , 如果低低星星跟踪重力卫星系统对非引力 干扰进行测量, 那么(At 指非引力干扰的测量间隔; 如果低低星星跟踪重力场 测量系统对非引力干扰进行抑制, 那么(Δ ^指非引力干扰的抑制间隔。
下面举例"^细说明:
低低星星跟踪重力卫星系统由两颗低轨卫星沿迹向形成跟飞编队, 通过测 量两星之间的距离及其变化率来恢复地球重力场。 为使测量数据精度尽可能一 致, 同时便于卫星姿态和轨道控制, 通常选取卫星轨道为圓轨道或近圓轨道。 为满足全球覆盖测量要求, 通常选取卫星轨道为极轨道或近极轨道。 为此, 在 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 12 建立低低星星跟踪重力场测量性能解析分析方法的过程中, 假设卫星轨道偏心 率为 0, 轨道倾角为 90n
1低低星星跟踪重力场测量的能量守恒方程 设组成低低星星跟踪重力场测量卫星编队的两个卫星分别为 和^ 如图 1 所示。 其中, 为引导星, 4为跟踪星。 卫星 4和卫星 5之间存在如下能量守恒 关系
v
Figure imgf000014_0001
在(1)式中, 左边项为卫星 ^和卫星 s的引力位差。 已知引力位的球谐展开 式为
¥(Γ,θ,λ) = 1 + ΣΣ Cnk o k + Snk sm k )Pnk (cosQ)
Figure imgf000014_0002
其中, (/%0,λ)是地球固连坐标系中的球坐标, 是地球引力常数, ^是地球 半径, ^和 ^分别是 阶 次引力位系数的余弦项和正弦项, (coS0)是完全 规格化的締合勒让德多项式。 引力位 (r, ,A)可以分为中心引力位 ^和非球形摄 动位; ?Ο,0,λ)两部
(3) r
R(r,9, ) = ^- J i (Cnk cos k + Snk si k ) Pnk (cos Θ) (4)
(1)式的左边项可以表示为
Figure imgf000014_0003
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 在 α)式中, 等式右边第一项是卫星 和 s的动能差。 设 e是卫星 4指向卫 星 s的单位向量
e = ^-. (6) 卫星^ 1和 的动能差可以表示为 + [rM - (rM - e) e]} (7)
Figure imgf000015_0001
考虑到卫星 1和 S的距离很近, 它们的平均速度近似沿两星连线方向, 即 [rAB - (rAB - e) e] (8)
Figure imgf000015_0002
所以, (8)式可以近似表示为
Figure imgf000015_0003
其中, 是卫星 · 和 S之间的距离变化率, 等于/ ^在单位向量 e上的投影。 由于假设卫星 和 的轨道为圆轨道, 同时考虑到 4和 S的地心距基本相等, 设其平均值为 r。, 则(9)式可以进一步表示为
Figure imgf000015_0004
在(1 )式中, 等式右端第二项是由于地球自转引起的卫星 /1和 S能量差, 数 值计算表明该项比动能差小 4个数量级, 在解析分析中可以忽略不计。 (1)式等 式右端第三项是非引力干扰引起的卫星 ^ 和 S能量差。 在重力场测量中, 非引 力干扰通过时间累积引起卫星轨道偏移纯引力轨道, 同时引起星间距离变化率 偏移纯引力作用下的星间距离变化率。 其中, 纯引力轨道偏移量与定轨误差共 同决定了对纯引力轨道的获取能力, 星间距离变化率偏移量和测量误差共同决 定了对纯引力星间距离变化率的获取能力。 这样非引力干扰的影响可以在分析 纯引力轨道误差和纯引力星间距离变化率误差时引入。 (1)式等式右端第四项是 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 三体引力、 潮汐摄动等引起的卫星 和 S能量差。 三体引力、 潮汐摄动等具有 高精度模型, 可以满足静态重力场测量要求, 对重力场测量的影响可忽略。 (1) 式右端第五项是积分常数, 对重力场测量无影响。
将(5)和(1 0)式代入(1)式, 得到
Figure imgf000016_0001
对上式变分, 得到
Figure imgf000016_0002
其中, 为纯引力轨道的位置误差, 包括定轨误差和非引力干扰引起的纯 引力轨道偏移量; φ为纯引力轨道星间距离变化率误差, 包括星间测距误差和 非引力干扰引起的星间距离变化率偏移量。 下面建立纯引力轨道位置误差 <5r和 纯引力轨道星间距离变化率误差 φ之间的关系。
2 两星地心距之差与星间距离变化率之间的几何关系 已知卫星 和 3的星间距离变化率为
Figure imgf000016_0003
采用极坐标推导两星地心距差 rs - 与星间距离变化率 / 之间的几何关系。 在由 ·和 /^决定的平面内, 如图 1 所示, 设直线 L2平分 /·和 ^的夹角, 直线 L, 垂直于 L2。 选取地心为极点, 直线 为极轴, 逆时针方向为角度正方向, 则卫 星 yl和 S的位置矢量可以表示为
Figure imgf000016_0004
w 2 (1 5) 其中, 0。是卫星 ^ 和 S的地心矢量夹角。 卫星 和 S的速度矢量可以表示 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 2π-θ0
2π+θν
W 一
于是, 可以得到卫星 4和 S的位置矢量差和速度矢量差为
Figure imgf000017_0001
2π+θϋ 2π-θϋ 在地球非球形引力摄动下, 卫星 ^ 4和 S的地心距会产生周期性变化。 设在 时刻 ί卫星^ 1的地心距为 r。, 卫星 S的地心距为 r。+Ar。。 下面计算矢量 e的幅角, 将(18)式代入(6)式, 得到 rAB _ (^o + Ar0)e 2 -r0e 2
e = (20)
P
其中, p为卫星 和 S的星间距离。 整理(20)式, 得到
Q Q
(2r0 + ΔΓ0 ) sin f + iAr0 cos
e = (21)
P
从而得到 e的幅角为 arg (β) = (22)
Figure imgf000017_0002
下面计算/^的幅角。 在圆轨道假设条件下, 卫星 1和 S的速度大小可近似
Figure imgf000017_0003
μ
(24) r0+Ar0 将(23)和(24)式代入(19)式, 得到 更正页 (细则第 91条) ISA/CN
Figure imgf000018_0001
整理(25)式, 得到
Figure imgf000018_0002
从而, 得到 ^虚部和实部的比为
Figure imgf000018_0003
从而, 得到! ^的幅
(28)
Figure imgf000018_0004
由(22)和(28)式, 得到 e和!^之间的夹角为
(rAB,e) = aTg(rAB)-arg(e)
Figure imgf000018_0005
于是, cosW = cos arctan (30)
Figure imgf000018_0006
化简, 得到
Figure imgf000018_0007
4r0tanf
由(13)和(31)式, 得到
Figure imgf000018_0008
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 由(26)式,
Figure imgf000019_0001
由(32)和(33)式, 得到两星地心距之差 Ar。和星间距离变化率 ^之间的关系
Figure imgf000019_0002
将(34)式代入(12)式, 得 低低星星跟踪重力场测量的能量守恒关系满足
5R ,— SR。 (35)
Figure imgf000019_0003
为了计算(35)式右端项的功率谱密度, 需要得到 β随时间的变化规律。
3 星间距离变化率的数学表示 由于地球引力的摄动影响, 卫星轨道半长轴会出现周期性变化, 导致星间 距离变化率也出现周期性变化。 其中, Λ项摄动是主要摄动项, 其影响可以分为 长期项和短周期项。 /2摄动的长期项对轨道半长轴无影响,短周期项对半长轴的
cos2(/ + ω) (36)
Figure imgf000019_0004
其中, a是半长轴, i是轨道倾角, r是卫星地心距, e是轨道偏心率, 是 真近点角, ω是近地点角距。 对于低低星星跟踪重力卫星而言, 有
« 90'
(37) a « r
(36)式可以近似表示为 更正页 (细则第 91条) ISA/CN r5(t) = ^cos(20+^) (38) 其中, 0是余纬, 是初始相位角。 从而, 低低星星跟踪的两个卫星之间的 瞬时地心距之差为
ΔΓ0 = ^-[cos(20 + 2^o+^)-cos(2^ + ^)] (39) 可知, 两星地心距之差变化的幅值正比于 , 其中 6»。是两个卫星地心矢
0 量的夹角。 考虑到(34)式, 可知
Figure imgf000020_0001
其中, Am( )表示幅值。 星间距离变化率的变化周期应当与轨道周期相同 从而
Figure imgf000020_0002
其中, 是待定系数, 是轨道角速度, ξ =-π/2是初始相位。 考虑到卫星 轨道为极轨道, 所以有 θη
cos- ρ(θ) = Κ ~ p-sin¾cos(0 + ^) (42) 为了得到系数 在不同的轨道高度和星间距离下, 进行纯引力轨道积分, 根据积分轨道得到星间距离变化率随时间振荡的幅值, 如表 1所示。 表 1
Figure imgf000020_0003
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 1.2° 1.4° 1.6° 1.8° 2.0°
200km 5.08769221x10"' 5.93621975x10"' 6.78081254xl0_1 7.62879389x10"' 8.47098944x10"'
250km 4.99688820x10-' 5.82412568x10"' 6.65497074 10"' 7.48424917 10"' 8.31446183x10"'
300km 4.90153499x10"' 5.71442505x10"' 6.53303618x10"' 7.34316987x10·' 8.15750088x10"'
350km 4.80516090x10"' 5.60716101x10"' 6.40541874x10"' 7.20322030x10"' 8.00195000x10"'
400km 4.71103131x10"' 5.49539036x10"' 6.28048672x10_l 7.06380954x10"' 7.84346464x10"'
以^ _ sin0。为橫坐标, 以表 1中的星间距离变化率幅值为纵坐标, 得到 图 1 所示直线, 说明(42)式给出的星间距离变化率表达式是合理的, 拟合得到 系数 为
将(42)式代入(35)式, 得到低低星星跟踪的能量变分方程为
Figure imgf000021_0002
下面将基于(44)式, 建立低低星星跟踪重力场测量的阶误差方差, 进而得 到重力场测量的有效阶数、 大地水准面误差和重力异常误差等重力场测量性能。
4 低低星星跟踪重力场测量的阶误差方差 由(44)式, 得到第 阶上的阶误差方差关系为
Figure imgf000021_0003
对于(45)式, 由功率谱定义得到
Figure imgf000021_0004
其中, 更正页 (细则第 91条) ISA/CN (47) co kX k≥0
a (A): (48)
Figure imgf000022_0001
由于低低星星跟踪的两个卫星沿均极轨道运行, 并且在同一个轨道面内, 所以它们的非球形摄动引力位可以分别表示为
L、"
RA(r,9, ) = ^∑∑ ^ (Cnk cos + Snk sin )^,t (cos(0+0o)) (49)
RB{r,6, ) = ^∑∑ Cnk cos kX + Sflk sin k ) Pnk (cos Θ ) (50)
r «=2 0 将(49)和(50)式代入(46)式, 得到
F„t(0.A)sin歸 cU
Figure imgf000022_0002
∑ 5(i)(5Q) j ^(cos(0+eo))-¾(cos0)]P„t(cos0)sin0d0 (cos (Θ + θ0 )) - ¾ (cos Θ )] „( (cos Θ ) sin 0d0
Figure imgf000022_0003
(51) 其中,
Figure imgf000022_0004
An (/, k,e0) = 5k J[¾ (cos (e + d0))-Plk (cos 0)] Pnk (cos 0) sin θάθ (53) 则(51)式变为
Figure imgf000022_0005
(54) 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 下面计算(54)式中第一个中括号中的表达式, 将平方项展开并利用不等式 关系, 可得
Figure imgf000023_0001
5
μη("-ΐΛ0(, ("+ ,0。)卜 μ(", 。)Α("+ Α)| ro J r J
则(55)式可以表示为
Figure imgf000023_0002
' )2 ~^ [8' '", ,0。)+ 4 '"' 。)]
同理, 得到(54)式中第 2个中括号的表达式为
将(57)和(
Figure imgf000023_0003
Figure imgf000023_0004
(59) 下面推导(45)式的右端部分。 设 更正页 (细则第 91条) ISA/CN
Figure imgf000024_0001
根据功率镨密度的定义, 得到(45)式右端部分为
Figure imgf000024_0002
D
(θ +ξ)δ Ϋη,(θ,λ) ηθάθάλ 'δρΫη,{θ,λ) ηθάθάλ (61)
J
Figure imgf000024_0003
(61)式中的各项分别为
2π:
J Jcos (Θ + ξ)δνΫηί (Θ, )sin θάθάλ
(62)
( D 22nS S.r
V 4π T 2 ^Pnk (cos0)]2 cos2 (0+^)sin2
*=00
(63)
Figure imgf000024_0004
其中, 是纯引力轨道位置误差 的功率谱密度, 是纯引力作用下的星 间距离变化率误差 的功率谱密度, Γ是重力场测量总时间。为便于表示,在(62) 和(63)式中设 (") =∑ „k (cos^)]2 cos2+ ξ)8ϊη2 θάθ (64) k=00
4(") =∑ cs0)]2sin2, (65)
0 ο 由(61)_(65)式, 得到
Figure imgf000024_0005
已知纯引力轨道位置误差 <5r和纯引力星间距离变化率误差 的方差与功率 更正页 (细则第 91条) ISA/CN 谱密度的关系为
Figure imgf000025_0001
其中, 最高频'率/ 和 通常取为 Nyquist频率
Figure imgf000025_0002
其中, (Δ 和 分别是纯引力轨道位置误差和纯引力星间距离变化率的 数据采样间隔。 将(67)— (70)式代入(66)式, 得到
cos(0+<^)5r- ¾
Figure imgf000025_0003
由(45)、 (59)和(71)式, 得到低低星星跟踪重力场测量的阶误差方差为 ) + β; (;·。,", ,0。)] (72)
2"
Figure imgf000025_0004
在(72)式中, 纯引力轨道位置误差 包括纯引力轨道定轨误差(Ar) 和非 引力干扰引起的纯引力轨道偏移 ^.2。 同样, 纯引力作用下的星间距离变化率 误差 σ 包括星间距离变化率测量误差 (A )m 2和非引力干扰引起的星间距离变化 率偏移 即
(73) 更正页 (细则第 91条) ISA/CN
Figure imgf000026_0001
其中, 是非引力干扰数据间隔, (Δ/ ) 是卫星轨道数据的采样间隔, (Δ/)Δ是星间距离变化率数据的采样间隔。 需要说明的是, 如果低低星星跟踪重 力卫星系统对非引力干扰进行测量, 那么 指非引力干扰的测量间隔; 如果 低低星星跟踪重力场测量系统对非引力干扰进行抑制, 那么^ L指非引力干扰 的抑制间隔。
非引力干扰 (5F引起纯引力轨道位置累积误差和星间距离变化率累积误差, 其最大值对应勾加速直线运动条件下的累积误差, 其平均累积误差为
(75)
Figure imgf000026_0002
( ^ ( t (76)
^ arc 0 厶 其中, 为重力场反演中的积分弧长。 将式(73)— (76)代入(72)式, 得到阶 误差方差为
Figure imgf000026_0003
kA, ) + Β'— (/·。,"' k, θ0 ) + Β, (/·。.". k£v )] (77)
I 2(" + l ) r。:
2« + l πμ—Τα, 36 4 (" 其中,
Figure imgf000026_0004
更正页 (细则第 91条) I SA/CN
Figure imgf000027_0001
fSr (n) = j[ nJt (cos0)]2 cos2 (0 + )sin2 θάθ = 2.3562" + 1.1781
(82)
Figure imgf000027_0002
( 1、
(") =∑JR(cs0)]2sin2歸 n + - π (83)
*=00 V 2y
(84) π
: = 1.3476xl0"m , ξ=—— (85) 上述公式中的物理参数说明如表 2所示,
表 2
Figure imgf000027_0003
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 5 低低星星跟踪重力场测量性能计算 由阶误差方差可以确定重力场测量的有效阶数、 大地水准面误差和重力异 常误差。 根据 Kau l a准则, 地球重力场模型的阶方差为
Figure imgf000028_0001
阶误差方差 σπ 2是重力场模型阶数 η的增函数, 阶方差 σ„2是 "的减函数。 随着 /2的增加, 当 σ„2等于 σ 时, 认为达到重力场反演的最高有效阶数 AL, 即
CO
Figure imgf000028_0002
由(87)式得到 n阶大地水准面的阶误差为
Figure imgf000028_0003
进而得到 阶大地水准面的累积误差为
Δ = ^∑(Δ, )2 (89) 由(87)式得到 阶重力异常的阶误差为
(90)
Figure imgf000028_0004
进而得到 η阶重力异常的累积误差为
Figure imgf000028_0005
6低低星星跟踪重力场测量性能解析分析方法的验证 由于 GRACE 重力卫星采用了低低星星跟踪重力场测量原理, 所以可以根据 GRACE卫星的系统参数, 利用本发明 "一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解 析计算方法" 计算 GRACE重力场测量性能, 然后与 GRACE重力场测量数值模拟 结果对比, 可以^ r证本发明的正确性。
更正页 (细则第 91条) ISA/CN 已知 GRACE重力卫星系统参数如表 3所示, 利用本发明给出的低低星星跟 踪重力场测量性能解析分析方法计算得到重力场测量的阶误差方差、 大地水准 面误差和重力异常误差, 如图 3 所示。 可知, 基于本发明得到的 GRACE重力 场测量有效阶数为 146, 对应的大地水准面累积误差是 11. 73cm, 重力异常累积 误差是 2. 51mGa l , 与 GRACE重力场测量性能数值模拟结果基本吻合, 从而验证 了本发明 "适用于低低星星跟踪原理的卫星重力场测量性能解析计算方法" 的 正确性。 表 3
Figure imgf000029_0001
以上通过具体的和优选的实施例详细的描述了本发明, 但本领域技术人员 应该明白, 本发明并不局限于以上所述实施例, 凡在本发明的精神和原则之内, 所作的任何修改、 等同替换等, 均应包含在本发明的保护范围之内。
更正页 (细则第 91条) ISA/CN

Claims

权利要求
1、 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法, 其特 征在于,包括步骤如下:
步骤 1: 获取低低星星跟踪重力卫星系统参数;
步骤 2 : 根据低低星星跟踪重力卫星系统参数, 计算重力卫星载 荷测量误差对地球引力非球形摄动位功率谱的影响,进而得到反演重 力场模型的位系数阶误差方差;
步骤 3 : 将得到的反演重力场模型位系数阶误差方差与 Kau l a准 则给出的位系数阶方差比较; 随着重力场模型阶数的增加, 位系数阶 误差方差逐渐增加, 而位系数阶方差则逐渐减小, 当阶误差方差等于 阶方差时, 认为达到重力场测量的最高有效阶数;
步骤 4 : 根据反演重力场模型的阶误差方差, 计算反演重力场模 型的大地水准面阶误差及其累积误差、 重力异常阶误差及其累积误 差;
步骤 5 : 将计算得到的重力场测量有效阶数、 大地水准面阶误差 及其累积误差、 重力异常阶误差及其累积误差汇总, 即为低低星星跟 踪重力场测量性能。
2、 根据权利要求 1所述的低低星星跟踪卫星重力场测量性能解 析计算方法, 其特征在于, 步骤 1中的所述低低星星跟踪重力卫星系 统参数,包括但不限于重力卫星系统轨道参数和所述重力卫星系统载 荷指标;
所述卫星重力场测量性能指标包括重力场反演的最高有效阶数 N 、 n阶对应的大地水准面阶误差 、 η阶对应的大地水准面累积 误差 Δ、 η阶对应的重力异常误差 和 η阶对应的重力异常累积误 差 中的一种或几种;
所述重力卫星系统轨道参数,包括重力卫星轨道高度 和两星的 地心矢量夹角 θϋ
所述重力卫星系统载荷指标, 包括星间距离变化率测量误差 (Ap)m . 卫星定轨位置误差(ΔΓ)μ、 非引力干扰 Δ 、 星间距离变化率数 据釆样间隔^;^、 卫星轨道位置数据釆样间隔(Δ 、 非引力干扰数 据间隔(AtL和重力场测量任务寿命 Γ。
3、 根据权利要求 2所述的低低星星跟踪卫星重力场测量性能解 析计算方法, 其特征在于, 步骤 2具体包括:
建立关于低低星星跟踪重力场测量位系数阶误差方差 δσ„2满足 的解析关系式:
Figure imgf000031_0001
其中
Figure imgf000031_0002
A (/„。) = k (cos(0 + eo))-PIk (cos Θ)] Pnk (cos Θ) sin θάθ
Figure imgf000031_0003
2, k = Q
1, k≠0
Figure imgf000031_0004
=∑ nk (cos ^)]2 cos2 (Θ + ) sin2 θάθ =- 3{2η + \)π 1
n +— π
2 r0=ae + ? δση 2是反演重力场模型位系数的阶误差方差, r。是卫星的地心距, 是两星地心矢量的夹角, A是地球平均半径, /是万有引力常数和 地球质量的乘积, A是卫星的轨道高度, rarc是积分弧长, 是非引 力干扰, (AtL是非引力干扰数据间隔, (ΔΓ)μ是卫星定轨的位置误差, (At)Ar是卫星轨道数据的釆样间隔, (Δ ;) m是星间距离变化率测量误 差, (Δ ρ是星间距离变化率数据釆样间隔, Γ是重力场测量的任务 寿命。
4、根据权利要求 3所述的低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析 计算方法, 其特征在于, 系数 和相位 的取值分别为:
^ = 1.3476xlOum2, ξ =- -
2
5、根据权利要求 3所述的一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能 解析计算方法, 其特征在于, 对于非引力干扰数据间隔^ 如果 低低星星跟踪重力卫星系统对非引力干扰进行测量, 那么(Δ ^指非 引力干扰的测量间隔;如果低低星星跟踪重力场测量系统对非引力干 扰进行抑制, 那么(Δ ^指非引力干扰的抑制间隔。
6、 根据权利要求 1所述的一种低低星星跟踪卫星重力场测量性 能解析计算方法, 其特征在于, 步骤 3具体包括建立的关于重力场测 量最高有效阶数 I满足解析关系式:
7 1 1.6x10— 10
2N +1 Ν
7、 根据权利要求 1所述的一种低低星星跟踪卫星重力场测量性 能解析计算方法, 其特征在于, 步骤 4具体包括: 建立的关于 ?阶对应的 差为:
Figure imgf000033_0001
和 /或
建立的关于 w阶对应的大地水准面累积误差为:
Figure imgf000033_0002
和 /或
建立的关于 W阶对应的重力异常阶误差为:
Α8η =^( -Ι)^(2η + Ι)δση 2 和 /或
建立的关于"阶对应的重力异常累积误差为: 8 = ]∑Μ2
PCT/CN2013/001264 2013-09-29 2013-10-17 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法 WO2015042754A1 (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE112013007459.1T DE112013007459B4 (de) 2013-09-29 2013-10-17 Leistungsanalyse-und-berechnungsverfahren für Gravitationsfeldmessung aus Niedrig-Niedrig-Satellite-to-Satellite-Tracking (SST)
US15/025,560 US9599744B2 (en) 2013-09-29 2013-10-17 Method for parsing and calculating performance of satellite gravity field measurement by low-to-low satellite-to-satellite tracking

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310454595.3A CN103513294B (zh) 2013-09-29 2013-09-29 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法
CN201310454595.3 2013-09-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015042754A1 true WO2015042754A1 (zh) 2015-04-02

Family

ID=49896305

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2013/001264 WO2015042754A1 (zh) 2013-09-29 2013-10-17 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9599744B2 (zh)
CN (1) CN103513294B (zh)
DE (1) DE112013007459B4 (zh)
WO (1) WO2015042754A1 (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109446676A (zh) * 2018-11-02 2019-03-08 中国人民解放军61540部队 一种高程系统基准面确定方法及系统
CN110110347A (zh) * 2019-02-28 2019-08-09 中国人民解放军61540部队 一种基于点质量法的航空重力矢量向下延拓方法及系统
CN111708095A (zh) * 2020-05-25 2020-09-25 中国人民解放军61540部队 一种基于双向积分的卫星重力场反演方法和系统
CN111797491A (zh) * 2020-04-30 2020-10-20 中国空间技术研究院 华北平原地壳垂向位移季节性和时空变化分析方法和系统
CN112526624A (zh) * 2020-11-23 2021-03-19 中国人民解放军61540部队 重力卫星东西方向差分观测数据构建及反演方法和系统
CN113985491A (zh) * 2021-10-14 2022-01-28 兰州交通大学 一种基于多源数据的重力场模型精化方法及系统
CN114740541A (zh) * 2022-06-09 2022-07-12 武汉大学 基于主从星测速模式的小行星重力场反演方法及系统
CN115236759A (zh) * 2022-02-28 2022-10-25 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种确定地球重力场的六边形网格剖分方法
CN115356777A (zh) * 2022-08-23 2022-11-18 中国科学院云南天文台 一种搜索天体测量型微引力透镜事件最大观测信号及星对最接近时刻的方法

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105353422A (zh) * 2015-12-08 2016-02-24 清华大学 长基线相对轨道摄动重力场测量任务参数的匹配设计方法
CN105549105B (zh) * 2015-12-08 2017-12-12 清华大学 一种短基线相对轨道摄动重力场测量性能的评估方法
CN105652333A (zh) * 2015-12-17 2016-06-08 西安测绘研究所 一种低低跟踪重力测量卫星四点三线模型及其建立方法
CN105487405B (zh) * 2015-12-17 2019-01-29 西安测绘研究所 低低跟踪重力测量卫星半物理仿真系统
CN107368659B (zh) * 2017-07-24 2018-06-01 中国人民解放军国防科学技术大学 卫星导航系统高保真仿真模型的可信度验证方法
CN108614948A (zh) * 2018-05-12 2018-10-02 西北农林科技大学 大尺度区域实际蒸散发量的估算方法
CN110412333B (zh) * 2019-04-30 2020-10-13 清华大学 基于球谐函数分解的电流参数弹性网正则化反演方法
CN110532585B (zh) * 2019-06-13 2023-06-06 中国测绘科学研究院 快速解算GOCE卫星重力场模型的Torus方法和系统
CN112461204B (zh) * 2019-08-19 2022-08-16 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 卫星对动态飞行目标多视角成像联合计算航行高度的方法
CN111308570B (zh) * 2020-03-04 2022-09-06 东华理工大学 基于载波相位微分速度构建全球重力场的方法
CN111552003B (zh) * 2020-05-11 2020-12-18 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 基于球卫星编队的小行星引力场全自主测量系统及方法
CN113670252B (zh) * 2020-05-13 2024-01-26 千寻位置网络有限公司 基于多源信息融合的自适应弧长形变监测方法及其装置
CN111650659A (zh) * 2020-06-17 2020-09-11 宁夏大学 一种基于空中重力异常的垂线偏差估计方法及系统
CN112965124B (zh) * 2021-02-08 2022-10-11 中国人民解放军92859部队 一种顾及局域保障条件计算外部重力异常垂直梯度的方法
CN112965128B (zh) * 2021-02-08 2022-05-24 中国人民解放军92859部队 一种无奇异性顾及局域保障条件计算外部重力异常的方法
CN112965125B (zh) * 2021-02-08 2022-08-05 中国人民解放军92859部队 一种基于重力异常计算外部扰动重力东向分量的方法
CN112949049B (zh) * 2021-02-08 2021-11-30 中国人民解放军92859部队 一种利用带限思想计算重力异常低阶径向导数的方法
CN113885101B (zh) * 2021-09-28 2023-12-12 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 一种基于椭球模型构建重力梯度基准图方法
CN114089432B (zh) * 2021-11-10 2023-04-18 中国地质大学(北京) 一种利用卫星测高数据反演海洋重力梯度的频率域方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102636818A (zh) * 2012-04-27 2012-08-15 清华大学 星星跟踪复合编队地球重力场测量系统及其方法
CN102854540A (zh) * 2012-09-17 2013-01-02 清华大学 基于轨道摄动原理的卫星重力场测量性能分析方法
CN102998713A (zh) * 2012-12-30 2013-03-27 中国科学院测量与地球物理研究所 基于功率谱半解析的卫星重力梯度反演方法
CN103093101A (zh) * 2013-01-22 2013-05-08 中国科学院测量与地球物理研究所 基于重力梯度误差模型原理的卫星重力反演方法
CN103091721A (zh) * 2013-01-10 2013-05-08 中国科学院测量与地球物理研究所 利用不同轨道倾角卫星联合反演地球重力场的方法
CN103163562A (zh) * 2013-02-01 2013-06-19 中国科学院测量与地球物理研究所 基于滤波原理的卫星重力梯度反演方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3888122A (en) * 1974-08-09 1975-06-10 Us Navy Method and apparatus for obtaining the fine scale structure of the earth{3 s gravity field
CN103064128B (zh) * 2013-01-06 2015-12-09 中国科学院测量与地球物理研究所 基于星间距离误差模型的地球重力场恢复方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102636818A (zh) * 2012-04-27 2012-08-15 清华大学 星星跟踪复合编队地球重力场测量系统及其方法
CN102854540A (zh) * 2012-09-17 2013-01-02 清华大学 基于轨道摄动原理的卫星重力场测量性能分析方法
CN102998713A (zh) * 2012-12-30 2013-03-27 中国科学院测量与地球物理研究所 基于功率谱半解析的卫星重力梯度反演方法
CN103091721A (zh) * 2013-01-10 2013-05-08 中国科学院测量与地球物理研究所 利用不同轨道倾角卫星联合反演地球重力场的方法
CN103093101A (zh) * 2013-01-22 2013-05-08 中国科学院测量与地球物理研究所 基于重力梯度误差模型原理的卫星重力反演方法
CN103163562A (zh) * 2013-02-01 2013-06-19 中国科学院测量与地球物理研究所 基于滤波原理的卫星重力梯度反演方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CAI, LIN ET AL.: "Spectral Analysis for Recovering the Earth's Gravity Potential by Satellite Gravity Gradients", CHINESE JOURNAL OF GEOPHYSICS, vol. 55, no. 5, 31 May 2012 (2012-05-31), pages 1565 - 1571 *

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109446676A (zh) * 2018-11-02 2019-03-08 中国人民解放军61540部队 一种高程系统基准面确定方法及系统
CN109446676B (zh) * 2018-11-02 2022-11-29 中国人民解放军61540部队 一种高程系统基准面确定方法及系统
CN110110347A (zh) * 2019-02-28 2019-08-09 中国人民解放军61540部队 一种基于点质量法的航空重力矢量向下延拓方法及系统
CN111797491A (zh) * 2020-04-30 2020-10-20 中国空间技术研究院 华北平原地壳垂向位移季节性和时空变化分析方法和系统
CN111797491B (zh) * 2020-04-30 2024-04-12 中国空间技术研究院 华北平原地壳垂向位移季节性和时空变化分析方法和系统
CN111708095A (zh) * 2020-05-25 2020-09-25 中国人民解放军61540部队 一种基于双向积分的卫星重力场反演方法和系统
CN112526624A (zh) * 2020-11-23 2021-03-19 中国人民解放军61540部队 重力卫星东西方向差分观测数据构建及反演方法和系统
CN112526624B (zh) * 2020-11-23 2024-03-26 中国人民解放军61540部队 重力卫星东西方向差分观测数据构建及反演方法和系统
CN113985491A (zh) * 2021-10-14 2022-01-28 兰州交通大学 一种基于多源数据的重力场模型精化方法及系统
CN113985491B (zh) * 2021-10-14 2023-10-13 兰州交通大学 一种基于多源数据的重力场模型精化方法及系统
CN115236759A (zh) * 2022-02-28 2022-10-25 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种确定地球重力场的六边形网格剖分方法
CN115236759B (zh) * 2022-02-28 2023-09-05 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种确定地球重力场的六边形网格剖分方法
CN114740541A (zh) * 2022-06-09 2022-07-12 武汉大学 基于主从星测速模式的小行星重力场反演方法及系统
CN115356777A (zh) * 2022-08-23 2022-11-18 中国科学院云南天文台 一种搜索天体测量型微引力透镜事件最大观测信号及星对最接近时刻的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103513294B (zh) 2016-05-18
DE112013007459B4 (de) 2017-12-28
US20160231458A1 (en) 2016-08-11
DE112013007459T5 (de) 2016-06-16
CN103513294A (zh) 2014-01-15
US9599744B2 (en) 2017-03-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2015042754A1 (zh) 一种低低星星跟踪卫星重力场测量性能解析计算方法
Wiese et al. Alternative mission architectures for a gravity recovery satellite mission
CN102175260B (zh) 一种自主导航系统误差校正方法
CN102393535B (zh) 基于双星能量插值原理的卫星重力反演方法
CN103674030A (zh) 基于天文姿态基准保持的垂线偏差动态测量装置和方法
CN106997061B (zh) 一种基于扰动星间相对速度提高重力场反演精度的方法
CN109141475A (zh) 一种dvl辅助sins鲁棒行进间初始对准方法
CN108020866B (zh) 一种星体重力场反演的方法和系统、以及处理器
CN103017787A (zh) 适用于摇摆晃动基座的初始对准方法
Cai et al. Improving airborne strapdown vector gravimetry using stabilized horizontal components
CN105737842A (zh) 基于旋转调制和虚拟里程仪的车载自主导航方法
CN103630123B (zh) 一种波浪传感器
CN105043416A (zh) 一种半球谐振陀螺组合在轨故障诊断方法
CN110058324A (zh) 利用重力场模型的捷联式重力仪水平分量误差修正方法
Zhong et al. PMI-Based Nonlinear $ H_\infty $ Estimation of Unknown Sensor Error for INS/GPS Integrated System
Ye et al. Novel optimal bandwidth design in INS-assisted GNSS phase lock loop
WO2020021867A1 (ja) ジオイド測定方法、ジオイド測定装置、ジオイド推定装置、ジオイド計算用データ収集装置
Rahimi et al. Coarse alignment of marine strapdown inertial navigation system using the location of fitted parametric circle of gravity movement
Fateev et al. A method of relativistic synchronization of moving atomic clocks and experimental verification thereof
CN102935898A (zh) 空间纯引力轨道万有引力摄动在轨飞行验证方法
Needham et al. Impact of gravity modeling error on integrated GNSS/INS coasting performance
Gao et al. A fast alignment algorithm based on inertial frame for marine SINS
CN102785785A (zh) 利用外航天器自旋抑制纯引力轨道万有引力干扰的方法
Zheng et al. Demonstration on the optimal design of resolution indexes of high and low sensitive axes from space‐borne accelerometer in the satellite‐to‐satellite tracking model
Zhang et al. An iterative optimization method for estimating accelerometer bias based on gravitational apparent motion with excitation of swinging motion

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13894078

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 112013007459

Country of ref document: DE

Ref document number: 1120130074591

Country of ref document: DE

Ref document number: 15025560

Country of ref document: US

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13894078

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1