基于低轨空间物体数据反演高层大气密度的研究

With the development of astronautics and Earth observation system, the precise orbit determination and prediction for Low Earth Orbits and space vehicles is essential, but it is a challenging task because of the inaccuracy of atmospheric mass density model available.Neutral density in the thermosphere is one of the most important variables to model for applications in solar-terrestrial physics and precise satellite determination and prediction. And the state of the neutral thermosphere depends on a complex way on both solar activity and geomagnetic activity, which are important interaction of the thermosphere with the Earth's ionosphere and magnetosphere, and could cause satellite orbit perturbation. Hence, determination of the thermospheric density could make contribution to understand the vertical and horizontal atmospheric structure and variability in sight, furthermore it is essential for scientific research and engineering application, such as the development of coupled numerical models of solar-terrestrial system and precise orbit determination. The thermospheric determination from available muti-space-object dynamic observations is a very promising topic of space geodesy research. The objective of this proposal is to use data on the aerodynamic accelerations on satellites from publicly and freely accessible sources, including Two-Line Element (TLE) sets, accelerometers data collected by CHAMP、GRACE and GOCE gravimetry satellites, and satellite tracking data. In addition, this research investigates how to derive the aerodynamic acceleration from other satellite perturbative forces, to estimate the true inverse ballistic coefficient for aerodynamic acceleration or drag coefficient for drag acceleration, and to produce the local density. Furthermore, the selected empirical density model could be calibrated by analysis and selection of the proper proxies and indices of magnetosphere an solar activity, available empirical air density model, and the calibrated empirical parameters for density model. The other goal is to predict the density model with proper parameter prediction algorithm. Finally the software package for thermospheric determination could be developed, and the calibrated and predicated atmospheric mass density could be used for orbit determination and prediction for satellites and space vehicles.

航天与对地观测系统的发展，对低轨道卫星/空间飞行器的实时精密定轨和轨道预报提出了十分迫切的需求，大气密度模型是制约轨道预报精度的主要因素。大气密度变化受太阳和地磁活动影响，与地球磁场、电离层等有较强耦合作用，同时使运行在大气层的空间物体轨道产生摄动，充分利用现有空间物体（卫星/飞行器/空间碎片）的观测数据反演高精度大气密度模型，对低轨卫星/飞行器轨道的精密确定和预报等都具有重要的科学意义和应用价值，是当前国际空间大地测量领域研究的前沿课题。本项目将综合利用国内外低轨卫星的加速度计数据以及空间物体的跟踪观测数据，精确反演得到大气密度值；以此为观测量，综合考虑地磁活动模型、太阳辐射模型、现有经验大气密度模型及经验参数等，建立高精度的大气密度模型；研究模型经验参数的预报理论和算法，实现较高精度的大气密度预报；研制大气密度反演和预报软件，并实现在低轨卫星和空间飞行器的实时轨道确定与预报中的应用。

热层大气在太阳辐射与地磁活动的联合作用下变化十分复杂，且与电离层、磁层紧密耦合。热层大气密度不仅是地空间环境的重要参数，也是研究LEO轨道确定与预报，轨道设计与维持，LEO碰撞分析等的关键问题。研究热层密度反演有助于提高LEO轨道确定及预报精度，并能为热层密度变化模式的物理解释提供数据支持。本课题综合利用多类不同高度空间物体的TLE数据以及CHAMP、GRACE卫星星载加速度计数据实现大气密度模型的反演，并对反演密度精度进行分析和评价；利用反演密度，开发并实现大气密度模型校正的模型和算法，并成功提高了经验模型精度。基于本课题研究，发表了15篇学术论文，其中SCI论文13篇，培养博士研究生3名，硕士研究生4名。本课题获得的主要研究成果和重要数据成果如下：. 1)研究了基于TLE数据计算热层密度的模型和算法，实现了TLE数据编辑、根据TLE数据和背景密度模型计算LEO物体弹道系数、利用TLE数据反演热层密度。对100多个左右具有25年以上TLE历史数据的LEO进行处理，并得到了该短时间内其沿轨的平均密度。. 2)研究了TLE和加速度计数据提取热层密度的精度。将本项目GRACE星载加速度计数据提取的热层密度与经验模型NRLMSISE00、JB-2006、JB-2008、HASDM进行了比较，表明HASDM模型较本文结果符合更好(6.5±21.6%)；同时还对比了Doornbos博士处理的结果，显示二者一致性较好(0.2±5.4%)。以加速度计反演密度为参考评价TLE反演的平均密度，表明CHAMP与GRACE卫星TLE反演密度精度分别为-2.4±7.6%、1.1±17.6%。. 3)实现了利用TLE和加速度计数据提取热层密度对NRLMSISE00、Jacchia71经验模型的尺度误差或温度参数进行校正。这两种校正方法均能有效对模型进行校正，改正幅度能够平均达到10%，在500km左右高度可以使模型误差由35%降低至15%。. 本课题提出的经验密度校正方法可用于提高LEO物体轨道预报精度，反演密度的相关数据成果可用于建立更高精度的经验密度模型，并能为热层密度长期变化趋势、热层大气在太阳辐射与地磁活动作用下的不同时空尺度内的变化模式特征，以及热层—电离层—磁层系统研究提供数据支持与物理解释。

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