[发明专利]一种基于Gauss解群优选的短弧初轨确定方法

权利要求书

1.一种基于Gauss解群优选的短弧初轨确定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1.将观测数据进行分组，对每组数据，采用Gauss方法求出对应时刻的目标状态矢量，构成初步估计的解集；

S2.将初步估计的解集拆分为位置分矢量解集和速度分矢量解集，分别进行分群，得到位置分矢量解群和速度分矢量解群；

S3.基于位置分矢量解群和速度分矢量解群，生成估计的二维轨迹解集；

S4.采用轨迹优选的方法对每条估计的二维轨迹进行评估，计算最优估计的二维轨迹对应轨道根数，完成初轨确定；

步骤S4包括以下子步骤：

S401.对每条估计的二维轨迹，计算导数误差与位置误差；

第m条估计的二维轨迹的导数误差的计算公式如下：

第m条估计的二维轨迹的位置误差的计算公式如下：

S402.综合考虑导数误差与位置误差，选择最优估计的二维轨迹，将其对应的轨道根数作为最佳估计值；

S403.输出最优估计的二维轨迹对应轨道根数，完成初轨确定；

其中，为估计的二维轨迹l′_m在t_n时刻对应的像面坐标，U″^*,U′^*,V″^*,V′^*,为观测的二维轨迹的二次多项式拟合参数，为观测的二维轨迹l^*在t_n时刻对应的像面坐标，m表示第m条估计的二维轨迹，k为观测时刻总数；为预测值与观测值之间的像面距离，为估计的二维轨迹与观测的二维轨迹交点和观测点之间的像面距离，t_n为观测时刻；为估计的二维轨迹l′_m与观测的二维轨迹交点的像面坐标。

2.如权利要求1所述的短弧初轨确定方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：

S101.对观测数据进行分组，每3个时刻对应的矢量数据分为一组；

S102.对每组矢量数据，采用传统Gauss法求出对应时刻的目标状态矢量，构成初步估计的解集。

3.如权利要求2所述的短弧初轨确定方法，其特征在于，假定观测时刻为[t₀,t_k]，k+1≥3，对于[t₀,t_k]共k+1个时刻的输入数据，取间隔参数其中，表示向下取整，rate为间隔率，分组后的观测数据表示为其中，表示卫星观测位置矢量，表示观测角度矢量，

4.如权利要求1所述的短弧初轨确定方法，其特征在于，步骤S2包括以下子步骤：

S201.剔除初步估计的解集中不合理的解；

S202.将剩余的状态矢量解集拆分为位置分矢量解集和速度分矢量解集，分别进行分群，使得正确的解尽可能在同一个群中，得到位置分矢量解群和速度分矢量解群；

S203.对于位置分矢量解群和速度分矢量解群分别进行降噪预处理。

5.如权利要求4所述的短弧初轨确定方法，其特征在于，剔除满足或者或者任一条件的位置数据和速度数据，其中，表示t_s时刻的目标位置矢量，表示t_s时刻的目标速度矢量。

6.如权利要求4所述的短弧初轨确定方法，其特征在于，步骤S202中采用k-means聚类方法进行聚类分群，并采用Chauvenet's-criterion判别进行异常数据消除。

7.如权利要求1所述的短弧初轨确定方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：

S301.对降噪后的位置分矢量解群和速度分矢量解群进行拟合，构建各个时刻的状态矢量组合；

S302.根据各个时刻对应的状态矢量组合，生成目标轨道估计的三维轨迹解集；

S303.根据观测平台测量状态，将目标轨道估计的三维轨迹解集投影到瞬时观测像面，得到估计的二维轨迹解集。