Определение орбиты искусственного спутника Земли с использованием метода наименьших квадратов
В соответствии с классической постановкой задачи определения орбиты ИСЗ с использованием метода наименьших квадратов определим начальные условия движения ИСЗ на момент прохождения им экваториальной плоскости Земли. Схема определения орбиты ИСЗ приведена на рис. 3.15. Пусть орбита определяется по измерениям дальности с наземных измерительных пунктов — НИПов, число которых варьируется, .например, от одного до трех. Тогда на каждом витке полета ИСЗ может быть проведено от одного до трех сеансов измерений. С целью выявления особенностей процедуры метода наименьших квадратов (МНК) примем достаточно простые матема-
Рис. 3.15. Схема организации эксперимента по определению орбиты ИСЗ
тические модели движения и измерений. Иначе говоря, учтем только основные факторы, определяющие сложность вычислительной процедуры,— нелинейность уравнений движения и соотношений для измерений.
Уравнения движения ИСЗ в центральном поле тяготения Земли, в экваториальной системе координат, имеют вид
Расчетные (опорные) начальные условия для этой системы уравнений определяются расчетной орбитой выведения и точностью выведения ИСЗ носителем. В стохастической интерпретации применительно к байесовской постановке задачи это означает, что начальные условия для системы уравнений (3.156) представляют собой случайный вектор Х(0) с компонентами х(0) =х0,
с заданным математическим ожиданием и корреляционной матрицей Рх (0).
Предположим, что наземный измерительный пункт (НИП) совершает плоское движение по окружности в плоскости, параллельной плоскости экватора, с угловой скоростью, равной угловой скорости Земли. В таком случае определены экваториальные координаты НИП:
где — координаты НИП в гринвичской системе координат; — координаты НИП в абсолютной экваториальной системе координат;
Здесь - момент, к которому «привязываются» начальные условия xо; — угловая скорость Земли; —-прямое восхождение гринвичского меридиана на момент ;t и — среднее солнечное время. Модель измерения дальности — простейшая. Считаем, что с наземных измерительных пунктов измеряется дальность р, связанная с координатами ИСЗ и НИП соотношением
причем измерения осуществляются дискретно в моменты и сопровождаются центрированными некоррелированными ошибками со средним квадратичным отклонением , так что можно записать
Перейдем к описанию вычислительной процедуры, реализующей алгоритм метода наименьших квадратов.
Обозначим , где Х(0)—искомый «истинный» вектор начальных условий движения ИСЗ; где — расчетное значение дальности в момент соответствующее движению ИСЗ из искомых «истинных» начальных условий Х(0). Тогда, линеаризуя зависимость дальности от начальных условий в окрестности точки Х(0), можно записать
где — расчетное значение дальности в момент ,соответствующее движению ИСЗ из начальных условий . Приведенное выражение удобно переписать в виде
Производные называются баллистическими.
Уравнения (3.158) называются условными, если измерения имеют различную физическую природу или не являются равноточными. В последнем случае вводят так называемые веса измерений
причем значение — произвольное, и уравнения (3.158) принимают вид
Как уже указывалось, алгоритм метода наименьших квадратов определяется из условия минимизации суммы квадратов невязок , взятых в случае неравноточных измерений с весами pi.
Минимизация (3.160) по приводит, как известно (см. (3.144), к следующим уравнениям относительно :
где —блочная матрица 6×(N+l) вида ;
Р- диагональная матрица (N+l) × (N+1) с элементами рi2;
- вектор (N+1)×1.
Уравнение (3.161) называют нормальным уравнением. Обозначим А = НТРН и В = НТР. Элементы akn матрицы А и bk матрицы В можно записать в скалярной форме:
Где частные производные от измеряемого параметра pi по определяемым начальным условиям. Их удобно записать в форме
В этом выражении - частные производные от измеряемых . параметров по компонентам вектора состояния , вычисленные в момент - частные производные от компонент вектора состояния ИСЗ по начальным условиям , вычисленные в момент . Существуют различные вычислительные алгоритмы метода наименьших квадратов, отличающихся способом определения частных производных, входящих в (3.163). Используем для определения этих частных производных метод конечных разностей. Частные производные определяются численным дифференцированием по следующей схеме. Задаются начальньши условиями
Здесь —априорные расчетные (опорные) начальные условия,, используемые в качестве начального (нулевого) приближения в алгоритме наименьших квадратов. Вектор при вычислении производной формируется следующим образом: , где — априорное среднеквадратичное отклонение компоненты вектора состояния ИСЗ, соответствующее априорной корреляционной матрице Px(0). Для остальных компонент ; j — 2...6. При начальных условиях (3.164) численно интегрируются уравнения движения ИСЗ (3.156) и рассчитываются значения вектора состояния ИСЗ на все требуемые моменты i=l, 2, ..., N. Затем принимаются начальные условия
и при этих начальных условиях точно также рассчитываются значения вектора состояния ИСЗ , i=l, 2,..., N. Частные производные определяются по формуле
Аналогично рассчитываются частные производные компонент текущего вектора состояния ИСЗ по другим компонентам вектора начальных условий Х(0). Частные производные измеряемых параметров по компонентам текущего вектора состояния могут быть рассчитаны по их явным выражениям на основе рассчитанных текущих значений компонент вектора . Заметим, что с целью уменьшения объема вычислений при определении производных можно использовать более простые выражения
где — значение k-й компоненты вектора состояния момент при начальных условиях .
С целью дальнейшего уменьшения затрат машинного времени при прогнозировании состояния ИСЗ на моменты (i=1, 2,..., N) можно вместо численного интегрирования уравнений (3.156) воспользоваться приближенным аналитическим методом по следующей схеме. Вначале осуществляется переход от вектора состояния Х(0) с компонентами в декартовых экваториальных координатах к вектору элементов орбиты в следующей последовательности. Определяются:
большая полуось орбиты
где
фокальный параметр
Эксцентриситет
Наклонение
долгота восходящего узла
где k — произвольный множитель (это равенство определяет cos );
аргумент широты ИСЗ
истинная аномалия
аргумент перицентра
эксцентрическая аномалия
время прохождения перигея
период обращения ИСЗ
Определим эксцентрическую аномалию Еi, соответствующую» положению ИСЗ на требуемый расчетный момент из уравнения Кеплера:
Это уравнение обычно решают методом итераций, представляя егов виде
Затем определяется истинная аномалия:
Далее определяются долгота, радиус-вектор, радиальная и трансверсальная составляющие скорости ИСЗ для расчетного момента .
Затем определяются компоненты вектора в экваториальной системе координат:
Таким образом, последовательность действий при реализации вычислительной процедуры определения орбиты ИСЗ с помощью метода наименьших квадратов следующая.
1. Численно интегрируются уравнения движения (3.155) при начальных условиях Х(0) и определяется опорная орбита ИСЗ, а также компоненты вектора состояния , i=0, 1, 2, ..., N, для моментов , в которые производятся измерения.
2. На каждый момент , i—0, 1, 2,..., N, в который производятся измерения , определяется расчетная дальность .
3. Формируются разности . При этом предполагается, что выборка известна. Одновременно исключаются так называемые аномальные измерения, не удовлетворяющие условию
где — допустимое отклонение измерения от расчетного, которое задается заранее из технических соображений.
4. Для моментов измерений , удовлетворяющих условию (3.165), вычисляются производные от координат текущего вектора состояния по начальным условиям , k,j=1, 2, …, 6; i=0, 1, 2, ..., N.
5. Рассчитываются частные производные от измеряемых параметров по компонентам xki вектора и определяются значения производных измеряемых параметров по начальным условиям .
6. Производится формирование нормальных уравнений .
7. Решается система нормальных уравнений и определяются поправки к начальным условиям .
8. Формируется новый вектор начальных условий , и решение задачи повторяется вновь с п. 1 до тех пор, пока на r-й итерации не будет выполнено условие
причем значение задается заранее.
Система нормальных уравнений для определения вектора может решаться либо путем обращения матрицы А, либо методом исключения с выбором главного элемента по столбцу матрицы А.
Ниже приводятся результаты имитационного моделирования процесса определения орбиты ИСЗ методом наименьших квадратов. Схема моделирования в основном соответствует рис. 3.2. Исходные данные при моделировании были приняты следующими. Параметры расчетной (опорной) орбиты ИСЗ: период Т = 22260 с, эксцентриситет е=0,75, наклонение i = 63°, долгота восходящего узла = 84°. При этом экватори-
альные координаты ИСЗ на опорной орбите в момент t0 равны = 892,2 км, = 9877 км, = -1,46 км, = -2,82 км/с, = = 4,27 км/с, = 6,25 км/с. Требовалось уточнить значения компонент вектора , , , , , при условии, что они заданы с априорными разбросами = 0,5 км, = 20 м/с. В качестве измеряемого параметра принималась наклонная дальность до НИП, измеряемая со случайной ошибкой ), имеющей среднеквадратичное отклонение 25 м. Число НИП варьировалось от одного до трех. Геодезические координаты НИП приведены в табл. 3.1.
Результаты статистического моделирования приведены в табл. 3.2. В ней даны поправки к начальным условиям в зависимости от номера приближения при определении орбиты по данным трех НИП.
3.3.4. Аналитический алгоритм априорной оценки точности с использованиемметода наименьших квадратов
На основе метода наименьших квадратов может быть построен высокоэффективный с точки зрения быстроты вычислений алгоритм оценки точности определения орбит ИСЗ, близких к круговым. Обычные методы, применяемые для оценки точности, весьма трудоемки, так как требуют вычисления либо баллистических производных (3.162), если применяется метод наименьших квадратов, либо использования рекуррентных соотношений вида (3.43), (3.44), (3.45) для апостериорной корреляционной матрицы расширенного вектора состояния оцениваемой динамической системы, если для определения орбиты используется байесовский алгоритм, например, фильтр Калмана или фильтр второго порядка. Для определения орбит измерения производятся на отдельных участках полета ИСЗ, определяемых, в частности, условиями радиовидимости ИСЗ, если измерения проводятся с НИПов. При этом на участках радиовидимости НИПы работают в течение ограниченных отрезков времени, называемых сеансами траекторных измерений. Поэтому представляет интерес алгоритм априорной
Рис. 3.16. Орбитальная наклонная система координат
оценки точности определения орбиты, нерекуррентный по отношению к отдельным измерениям в сеансе, а рекуррентный лишь по отношению к сеансам. Задача оценки точности определения орбиты ставится следующим образом. Требуется оценить точность определения орбиты при заданном числе и расположении сеансов и НИП, заданных характеристиках точности измерения навигационных параметров, заданных априорных разбросах орбиты и других условиях без определения непосредственно самих оценок вектора состояния ИСЗ. Иными словами, требуется определить лишь апостериорные дисперсии компонент вектора состояния оцениваемой динамической системы.
В таком случае вопрос о сходимости оценок к истинным значениям компонент вектора состояния не возникает и можно ограничиться упрощенными моделями движения ИСЗ и траекторных измерений. Можно ограничиться, в частности, использованием линеаризованной в окрестности опорной орбиты моделью движения ИСЗ. Решению линеаризованной в окрестности опорной экваториальной орбиты системе уравнений соответствует фундаментальная матрица (3.77). Однако, когда опорная круговая орбита является наклонной, линеаризованная система уравнений движения не допускает решения в квадратурах. С целью устранения этой трудности перейдем от экваториальной к орбитальной системе координат, начало которой совпадает с центром масс Земли, оси Охо и Оуо лежат в плоскости опорной орбиты, ось Охо направлена в восходящий узел орбиты, ось Ozo нормальна к плоскости орбиты и образует правую тройку с осями Охо и Оуо (рис. 3.16).
Введем в рассмотрение вектор состояния ИСЗ в сферических орбитальных координатах:
В таком случае, линеаризуя соотношения, связывающие вектор состояния ИСЗ в декартовой экваториальной системе координат с вектором , получаем
где
Здесь — параметры опорной орбиты, - орбитальная угловая скорость ИСЗ; и — аргумент широты в опорном движении.
В терминах компонент вектора можно определить фундаментальную матрицу линеаризованной системы уравнений движения ИСЗ. Формально эта матрица, которую обозначим , совпадает с фундаментальной матрицей (3.77).
Пусть расширенный вектор состояния ИСЗ в рассматриваемой задаче устроен так, как и вектор (3.73), с той лишь разницей, что рассматривается неуправляемое движение ИСЗ, так что ошибка реализации управляющего воздействия равна нулю. Поэтому в терминах линеаризованных уравнений движения ИСЗ имеем
Считаем, что измеряемым параметром является наклонная дальность р.
В таком случае фундаментальная матрица, соответствующая вектору , имеет вид
Нелинейное соотношение, связывающее измерения с вектором состояния оцениваемой системы, после линеаризации в окрестности опорной орбиты принимает вид
где — отклонение результата измерения от расчетного значения измеряемого параметра, вычисленного на опорной орбите; Hi — матрица 1×10 вида
- случайная ошибка измерений с характеристиками
Предположим, что известна диагональная априорная корреляционная матрица расширенного вектора состояния . Эта корреляционная матрица может быть учтена при обработке измерений по методу наименьших квадратов, исходя из следующих соображений. Поскольку нас интересуют не оценки, а их апостериорные дисперсии, можно условно считать, что наличие априорной корреляционной матрицы 10×10 эквивалентно проведению 10 дополнительных измерений дальности с точностью, характеризуемой матрицей . В таком случае матрица , характеризующая всю совокупность измерений в обрабатываемом сеансе, имеет вид
Где блок представляет собой диагональную матрицу (N+ 1) × (N+ 1) с элементами .
Апостериорная корреляционная матрица вектора в результате обработки сеанса из (N+1) измерений согласно (3.147) примет вид
Где
Соотношение (3.169) удобно записать в виде , причем, учитывая структуру (3.167) матрицы Н и (3.166) матрицы , это выражение можно привести к виду
ИЛИ
где R — матрица 10×10 вида
Таким образом, слагаемое R в правой части (3.171) отражает вклад измерений в уточнение оценок компонент вектора . В результате приходим к следующей процедуре оценки точности, описывающейся рекуррентными лишь по отношению к сеансам соотношениями:
где i, i+1— номера сеансов; — фундаментальная матрица вида (3.166), связывающая момент окончания предшествующего сеанса измерений с моментом начала очередного сеанса. Алгоритм расчета по соотношениям (3.172) существенно упрощается, если предположить, что в пределах одного сеанса частные производные, входящие в матрицу Н, связывающую измеряемые и оцениваемые величины, не зависят от номера измерения, т. е. постоянны. В таком случае для элементов матрицы R записываются выражения достаточно простого вида:
В этих выражениях (N+1) —число измерений в сеансе. Все элементы R11,..., R1010 в конечном счете определяются девятью коэффициентами, которые могут быть рассчитаны заранее:
Рис. 3.17. Сравнение аналитического алгоритма и имитационного моделирования
Здесь — интервал между измерениями; — время от начала сеанса до j-го измерения.
Аналогичные выражения могут быть получены и для случая, когда измеряются два параметра: дальность р и скорость изменения дальности .
Эффективность рассмотренного алгоритма может быть показана на следующем примере. Пусть рассматривается задача оценки точности определения орбиты ИСЗ, находящегося на наклонной круговой 12-часовой орбите, по данным измерений дальности с трех НИПов.
На рис. 3.17 приведены кривые, показывающие результаты расчетов оценки точности с помощью аналитического алгоритма (кривая 1) и рекуррентных соотношений фильтра Калмана (кривая 2). По оси абсцисс отложено время в сутках, а по оси ординат - нормированное cреднеквадратичное отклонение - оценки компоненты вектора состояния ИСЗ. Здесь - априорное среднеквадратичное отклонение компоненты. Рисунок демонстрирует близость результатов, полученных различными методами, при этом время проведения расчетов с помощью аналитического алгоритма примерно в 60 раз меньше.