空间目标轨道分布特性分析实验报告
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空间目标运动轨迹预测研究随着人类对太空的探索日益深入,各国不断发射卫星和太空探测器,对于空间目标的运动轨迹预测就显得尤为重要。
空间目标指的是在太空中运行的各种天体,包括人造卫星、空间舱、宇宙飞船和天体物体等。
在进行太空任务和科学研究时,对空间目标的位置和运动状态进行准确预测、分析和控制,是确保任务成功的重要保证。
一、空间目标运动轨迹预测的重要性空间目标的运动是受到多种因素共同作用的,如引力、气动力、地球潮汐以及外部干扰等。
这些因素的复杂性和难以精确测量,使得空间目标的轨迹具有随机性,因此需要使用严谨的数学模型和先进的技术来进行预测。
空间目标的运动轨迹预测的重要性在于,它能够实现以下几个方面的目标:1.保障空间任务的成功完成: 在进行空间任务时,准确地预测目标在太空中的位置和运动状态可以帮助调整任务的航向和速度,从而确保任务的成功完成。
2.提高空间探测的效率和精度: 进行空间探测需要对目标所在的位置和运动状态有较为准确的了解,这可以帮助科学家准确采集和分析相关数据,并提高探测的效率和精度。
3.保障空间安全: 空间目标的轨迹预测还可以帮助维护空间相对安全的环境,对于行星、人造卫星和太空垃圾等物体的相对运动分析、跟踪和预警都有积极的作用。
二、空间目标运动轨迹预测的数学模型空间目标运动轨迹预测需要使用数学模型来描述其运动规律和状态变化。
目前,常用的数学模型包括开普勒模型、矢量计算模型、质点模型等。
1.开普勒模型开普勒模型最早是由德国天文学家开普勒在16世纪提出的,是用来描述天体运动的三大定律中的第一定律:行星轨道是椭圆。
在开普勒模型中,用平面直角坐标系x、y来描述目标的位置,用它的径向速度vr和角速度ω来描述目标的运动状态。
开普勒模型可以较好地描述天体围绕中心星的椭圆轨道运动。
2.矢量计算模型矢量计算模型是通过对目标的速度和加速度进行矢量叠加来计算目标的新位置。
在矢量计算模型中,将时间连续化,建立速度和加速度矢量模型,并利用牛顿运动定律进行计算预测。
空间分析实践报告1. 引言本报告旨在对空间分析实践进行总结和分析。
空间分析是一种通过使用地理信息系统(GIS)软件和技术来研究和理解地理空间数据的方法。
本文将介绍空间分析的基本概念和方法,并结合实际案例展示空间分析的应用。
2. 空间分析基础知识2.1 空间数据空间数据是指与地理位置相关的数据。
常见的空间数据包括地图、地理坐标、地理区域等。
空间数据可通过全球定位系统(GPS)、遥感技术等手段获取。
2.2 空间分析方法空间分析方法是指用于处理和分析空间数据的技术和工具。
常见的空间分析方法包括:•空间查询:通过查询特定区域内的地理数据,以了解该区域的特征和属性。
•空间插值:通过已知的地理数据点来推断未知位置的数据值。
•空间关联:研究地理要素之间的空间关系,如距离、接近性等。
•空间模拟:通过模拟和模型构建,预测和分析未来的空间变化趋势。
•空间统计:通过统计方法对空间数据进行分析和解释。
3. 空间分析实践案例3.1 交通流量研究本案例旨在分析城市交通流量的分布情况,以便优化交通规划和道路设计。
通过收集城市各个路段的交通流量数据,并利用空间插值方法推断未知区域的交通流量,可以绘制出交通流量的热力图,便于决策者了解交通状况。
3.2 环境污染分析本案例旨在研究城市中不同区域的环境污染程度,以便采取相应的环境保护措施。
通过收集不同区域的污染排放数据,并利用空间统计方法对其进行分析,可以确定污染源的分布情况和影响范围,从而帮助环保部门制定有效的污染治理策略。
4. 空间分析的应用前景空间分析在许多领域都有广泛的应用前景。
以下是一些可能的应用领域:1.城市规划:利用空间分析方法,可以对城市的交通、环境、人口等进行综合研究,为城市规划提供科学依据。
2.自然资源管理:通过空间分析,可以对土地利用、水资源分布、森林覆盖等进行研究和管理,以实现可持续发展。
3.灾害风险评估:利用空间分析方法,可以对地震、洪水、火灾等自然灾害的潜在影响进行评估和预测,为灾害防治提供决策支持。
第1篇一、实习背景随着我国经济的快速发展,地理信息产业已成为国家战略性新兴产业之一。
空间数据分析作为地理信息产业的核心技术之一,在资源管理、城市规划、环境保护、灾害预警等领域发挥着重要作用。
为了更好地了解空间数据分析在实际工作中的应用,提高自身专业技能,我于2021年7月至9月在XX公司进行了为期两个月的空间数据分析实习。
二、实习单位简介XX公司成立于2000年,是一家专业从事地理信息系统(GIS)技术研发、应用与服务的高新技术企业。
公司拥有丰富的项目经验,为客户提供从数据采集、处理、分析到可视化展示的一站式解决方案。
公司业务范围涵盖城市规划、土地管理、环境保护、交通运输等多个领域。
三、实习内容1. 实习岗位:空间数据分析实习生2. 实习工作内容:(1)数据采集与处理:学习如何从不同渠道获取空间数据,包括卫星遥感数据、地面调查数据、网络地图数据等,并掌握数据预处理方法,如数据清洗、坐标转换、数据压缩等。
(2)空间数据分析:学习空间分析基本原理,掌握常用空间分析工具,如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等,并结合实际案例进行操作。
(3)空间可视化:学习地图设计与制作方法,掌握地图符号、颜色、注记等元素的使用,制作出美观、实用的地图产品。
(4)项目参与:参与公司实际项目,协助项目经理进行项目规划、实施与验收。
四、实习收获1. 专业技能提升:通过实习,我对空间数据分析的基本原理、方法与工具有了更深入的了解,掌握了数据采集、处理、分析、可视化等技能。
2. 实践经验积累:在实习过程中,我参与了多个项目,了解了项目实施的全过程,提高了自己的项目策划、执行与沟通能力。
3. 团队协作能力:在实习期间,我学会了与团队成员协作,共同完成项目任务,提高了自己的团队协作能力。
4. 行业认知:通过实习,我对地理信息产业有了更全面的了解,认识到空间数据分析在各个领域的应用价值。
五、实习总结1. 实习期间,我认真学习了空间数据分析的相关知识,掌握了基本技能,为今后的工作打下了坚实基础。
空间分析实习报告二空间分析实习报告二目录一、以为新学校选址 (1)1.背景 (2)2.目的 (2)3.数据: (2)4.要求 (2)5.实现流程 (3)二、修建最小成本道路 (13)1.背景 (13)2.目的 (14)3.要求 (14)4.数据 (14)5.操作步骤 (14)一、以为新学校选址1.背景美国佛蒙特州斯托镇的人口出现大幅增长。
人口统计数据显示,人口增长是由于育有子女的家庭为利用附近的大量休闲娱乐设施纷纷涌入该地而造成。
为缓解现有学校的压力,现已决定构建一所新学校。
学校的选址问题需要考虑地理位置、学生娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素,从总体上把握这些因素能够确定出适宜性比较好的学校选址区。
2.目的通过练习,熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能,熟练掌握利用ArcGIS上述空间分析功能分析和结果类似学校选址的实际应用问题的基本流程和操作过程。
3.数据:(1) Landuse(土地利用图)(2) Elevation(地面高程图)(3) rec_sites(娱乐场所分布图)(4) school(现有学校分布图)4.要求(1) 新学校选址需注意如下几点:1)新学校应位于地势较平坦处;2)新学校的建立应结合现有土地利用类型综合考虑,选择成本不高的区域;3)新学校应该与现有娱乐设施相配套,学校距离这些设施愈近愈好;4)新学校应避开现有学校,合理分布;5)新学校面积应大于10英亩(40469平方米)。
(2) 各数据层权重比为:距离娱乐设施占0.5,距离学校占0.25,地势位置因素占0.13,土地利用类型占0.12(3) 实现过程运用ArcGIS的扩展模块(Extension)中的空间分析(Spatial Analyst)部分功能,具体包括:坡度计算、直线距离制图功能、重分类及栅格计算器等功能完成。
(4) 最后必须给出适合新建学校的适宜地区图。
5.实现流程ArcGIS中实现学校选址分析,首先利用现有学校数据集、现有娱乐场所数据集和高程数据派生;出坡度数据以及到现有学校、娱乐场所距离数据集。
一、实验基本信息1. 实验名称:2. 实验时间:3. 实验地点:4. 实验人员:5. 实验指导教师:二、实验目的简要说明本次实验的目的,例如:- 掌握空间数据的基本概念和属性;- 熟悉常用的空间分析方法和技巧;- 通过实际案例分析,探索地理现象的空间分布规律;- 理解空间分析的原理及其在地理信息系统中的应用。
三、实验原理简要介绍实验所涉及的基本原理,例如:- 空间分析的定义和作用;- 常用的空间分析方法,如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等;- 空间插值方法,如反距离权重插值法、样条插值法等。
四、实验数据1. 数据来源:说明实验所使用的数据来源,例如:地理信息系统(GIS)软件自带数据、公开数据平台、实地调查等。
2. 数据类型:说明实验所使用的数据类型,例如:矢量数据、栅格数据、点数据、线数据、面数据等。
3. 数据预处理:说明对原始数据进行处理的步骤,例如:数据清洗、数据转换、坐标系统转换等。
五、实验步骤1. 数据导入:将实验数据导入GIS软件。
2. 数据可视化:利用GIS软件进行数据可视化,例如:绘制地图、生成专题图等。
3. 空间分析:- 选择合适的空间分析方法,如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等;- 设置分析参数,例如:缓冲区半径、叠加条件、距离阈值等;- 执行空间分析操作,生成分析结果。
4. 结果输出:将分析结果保存为图形文件或表格文件。
六、实验结果与分析1. 实验结果展示:展示实验结果,例如:缓冲区图、叠加图、距离分析图等。
2. 结果分析:对实验结果进行解释和分析,例如:- 分析地理现象的空间分布规律;- 解释空间分析结果对实际问题的意义;- 讨论实验结果与预期结果的差异。
七、实验总结1. 实验收获:总结本次实验的收获,例如:- 掌握了空间分析的基本方法;- 熟悉了GIS软件的操作;- 提高了地理信息分析能力。
2. 实验不足:分析实验过程中存在的问题和不足,例如:- 数据质量对实验结果的影响;- 空间分析方法的选择;- 实验操作技巧的掌握。
轨道测量实践报告幼儿园1. 引言轨道测量是一种通过测量和记录物体的运动轨迹来研究物体运动规律的实验方法。
对幼儿来说,轨道测量是一项有趣而且有教育意义的实践活动。
本次实践报告将介绍我们在幼儿园进行的轨道测量实践活动。
2. 实验目的本次实验的目的是让幼儿们通过观察和实践,理解物体在直线运动中的轨道,培养其观察力和动手能力。
3. 实验材料和器材- 直线轨道板- 小车- 各种小球(包括小球、高尔夫球等)- 相机4. 实验过程步骤一:引导观察轨迹首先,我们引导幼儿们观察不同物体在直线轨道上的运动轨迹。
我们使用小车和不同的小球,让幼儿们在轨道板上推动物体,然后观察物体的运动轨迹。
步骤二:记录观察结果在观察过程中,我们鼓励幼儿们用语言描述他们观察到的现象,同时用相机记录下物体在轨道上的运动轨迹。
步骤三:讨论和总结在观察和记录完毕后,我们组织幼儿集体讨论所观察到的现象和轨迹。
我们鼓励幼儿们分享他们的观察结果,并尝试总结出一些规律和结论。
5. 实验结果和分析通过实验,我们观察到以下现象和规律:- 不同物体在直线轨道上的运动轨迹各不相同。
有些物体轨迹是一条直线,有些则是弧线或曲线。
- 物体的重量和形状对轨迹有一定影响。
重的物体通常会有较直的运动轨迹,而轻的物体可能更易受到外部干扰产生弯曲的轨迹。
- 轨道的摩擦力也会对轨迹产生一定影响。
轨道光滑且没有阻力的情况下,物体运动轨迹更加平直。
6. 结论通过这次轨道测量实践活动,幼儿们通过观察和实践,加深了对物体运动轨迹的理解。
他们学会了用观察和记录的方式记录下物体的运动轨迹,培养了良好的观察力和动手能力。
此外,通过实验,幼儿们也发现了物体的重量、形状和轨道的摩擦力对轨迹产生的影响。
7. 改进意见针对本次实践活动,我们也意识到了一些可以改进的地方:- 可以增加更多的观察点,使用不同的轨道板和物体进行实验,以得出更准确的结论。
- 可以通过比较不同材质的轨道板,研究材质对轨迹的影响。
空间分析实验报告摘要本实验旨在通过空间分析方法探究不同空间特征对于人们行为和决策的影响。
通过对一组参与者进行实地调查和数据分析,我们得出了一些有关空间分析的重要结论。
本报告将详细介绍实验的设计、参与者的招募、数据的收集和分析过程,并呈现我们的主要发现。
介绍空间分析是地理学和城市规划等领域中重要的研究方法。
它关注的是空间特征、空间交互和空间行为之间的关系。
了解这种关系可以帮助我们更好地理解人们在不同环境中的行为和决策。
在本实验中,我们选择了几个常见的空间特征,例如建筑高度、道路密度和公共设施的分布等,以探究它们对人们行为的影响。
我们预计不同的空间特征将通过对人们的感知和交互产生不同的影响。
方法实验设计我们在城市中选择了三个不同的位置进行实地调查。
这些位置具有不同的空间特征,例如高层建筑密集、道路繁忙或公共设施丰富。
每个位置都设有观察点,参与者需要在观察点停留并完成一系列任务。
参与者招募我们通过社交媒体和本地志愿者组织招募了一百名年龄在18至35岁之间的参与者。
参与者需具备一定的城市规划和地理学知识,以保证实验结果的可靠性。
数据收集参与者在实地调查期间,我们使用了问卷调查和行为观察两种方式来收集数据。
问卷调查包括了参与者对所处环境的感知、对特定空间特征的评价以及其行为和决策的原因等。
行为观察则记录了参与者在观察点停留时的行为表现。
数据分析我们使用统计分析软件对收集到的数据进行了分析。
主要的分析方法包括描述统计、相关性分析和回归分析。
通过这些分析,我们得出了不同空间特征与人们行为和决策之间的关联。
结果根据我们的数据分析,我们得出了以下重要结果: 1. 高层建筑密集的区域更容易引起参与者的注意,但也会造成一定的压迫感。
2. 道路密度较高的区域导致参与者行走速度加快,但也增加了交通事故的风险。
3. 公共设施丰富的区域使参与者更愿意在该地区停留和进行社交活动。
讨论与结论本实验通过空间分析方法探究了空间特征对人们行为和决策的影响。
一、实验背景随着地理信息科学和空间分析技术的不断发展,空间分析模型在资源管理、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过实际操作,了解空间分析模型的基本原理和应用方法,并通过实例分析,验证模型的实用性和有效性。
二、实验目的1. 掌握空间分析模型的基本原理和常用方法。
2. 熟悉空间分析软件的操作,如ArcGIS等。
3. 通过实例分析,验证空间分析模型在解决实际问题中的应用价值。
三、实验内容1. 实验数据准备本次实验数据选取我国某城市的土地利用数据,包括土地利用现状图、行政区划图、地形图等。
数据格式为矢量数据。
2. 实验软件及工具实验软件:ArcGIS 10.5实验工具:空间分析模块、缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。
3. 实验步骤(1)数据预处理对实验数据进行检查,确保数据质量。
对土地利用现状图进行拓扑检查,消除拓扑错误。
对行政区划图进行投影转换,确保坐标系一致。
(2)空间叠加分析以土地利用现状图为底图,叠加行政区划图,分析不同区域土地利用类型的空间分布特征。
(3)缓冲区分析以河流为分析对象,绘制河流两侧的1000米缓冲区,分析河流对周边土地利用的影响。
(4)网络分析以城市道路为分析对象,构建道路网络,计算不同区域之间的最短路径距离,分析交通可达性。
(5)结果可视化利用ArcGIS软件中的可视化工具,将分析结果进行可视化展示。
四、实验结果与分析1. 土地利用类型空间分布特征通过叠加分析,发现该城市土地利用类型以耕地、林地、草地为主,分布较为均匀。
其中,耕地主要分布在城市周边地区,林地、草地主要分布在山区。
2. 河流对周边土地利用的影响通过缓冲区分析,发现河流对周边土地利用的影响较大。
在河流两侧1000米范围内,土地利用类型以耕地、林地为主,表明河流对周边土地利用具有明显的促进作用。
3. 交通可达性分析通过网络分析,发现该城市交通可达性较好。
不同区域之间的最短路径距离较短,表明城市内部交通网络较为完善。
一、实习背景随着科技的不断发展,地理信息系统(GIS)在各个领域得到了广泛应用。
空间分析作为GIS的核心内容之一,具有极高的实用价值。
为了提高学生的实践能力,培养具备空间分析技能的专业人才,我校地理信息系统专业开设了空间分析课程。
本次实习旨在通过实际操作,使学生掌握空间分析的基本方法,提高空间数据处理的技能。
二、实习目的1. 掌握空间分析的基本原理和方法;2. 熟练运用ArcGIS软件进行空间数据分析和处理;3. 培养空间思维能力,提高空间分析解决问题的能力;4. 提高团队合作意识和沟通能力。
三、实习内容1. 实习准备(1)熟悉ArcGIS软件的基本操作,包括数据导入、编辑、查询、分析等;(2)了解实习区域的基本情况,收集相关空间数据;(3)制定实习计划,明确实习目标。
2. 实习过程(1)数据预处理:对收集到的空间数据进行清洗、转换、裁剪等操作,确保数据质量;(2)空间叠加分析:分析实习区域土地利用类型、植被覆盖度、土壤类型等空间数据,识别土地利用变化、植被覆盖变化等;(3)缓冲区分析:分析实习区域内的交通网络、水源分布、自然灾害风险等,确定缓冲区范围;(4)空间插值分析:分析实习区域内的气温、降水、土壤养分等空间数据,绘制空间分布图;(5)空间聚类分析:分析实习区域内的居民点分布、企业分布等,识别空间分布规律;(6)空间网络分析:分析实习区域内的交通网络、电力网络等,确定最优路径。
3. 实习成果(1)完成实习报告,总结实习过程和心得体会;(2)制作实习成果图件,包括空间分布图、缓冲区图、空间插值图、空间聚类图、空间网络图等;(3)提交实习报告和图件,参加实习成果展示。
四、实习心得1. 空间分析课程实习使我深刻认识到空间分析在各个领域的应用价值,提高了空间数据处理的技能;2. 通过实际操作,我掌握了ArcGIS软件的基本操作,为今后从事相关工作奠定了基础;3. 实习过程中,我学会了如何运用空间分析方法解决实际问题,提高了空间思维能力;4. 团队合作意识和沟通能力得到了锻炼,为今后的团队协作打下了基础。
空间分析报告模板1. 引言在这个部分,我们将介绍空间分析报告的背景和目的。
首先,我们将解释为什么空间分析是重要的,并概述该报告的目标。
然后,我们将讨论数据来源和方法,以及本报告的结构。
2. 数据收集和准备在这个部分,我们将介绍我们收集和使用的数据。
我们将解释我们使用的数据源,并讨论数据的质量和可靠性。
然后,我们将描述我们对数据进行的清洗、转换和整理的步骤,以确保数据的准确性和一致性。
3. 空间分析方法在这个部分,我们将详细介绍我们使用的空间分析方法。
我们将解释我们选择的方法和算法,并说明为什么这些方法适用于我们的问题。
然后,我们将描述我们对数据进行的空间分析的步骤,并解释我们如何解释和解释分析结果。
4. 空间分析结果在这个部分,我们将展示和解释我们的空间分析结果。
我们将使用图表、表格和描述性文本来呈现分析结果。
我们将解释每个结果的含义,并讨论结果的局限性和不确定性。
5. 结论和建议在这个部分,我们将总结我们的空间分析报告,并提出一些建议。
我们将回顾我们的研究目标和结果,并讨论我们的发现对决策和规划的影响。
我们还将提出未来研究的方向和可能的改进。
6. 参考文献在这个部分,我们将列出我们在空间分析报告中使用的参考文献。
我们会按照特定的引用格式列出每个参考文献的作者、标题、出版年份和出版商。
附录在这个部分,我们将提供一些额外的信息和材料,以便读者更好地理解我们的空间分析报告。
这可能包括数据集的特点、分析代码的示例或其他相关信息。
注意:这是一个空间分析报告的模板,具体内容和格式应根据实际需求进行调整和修改。
以上各节标题和内容仅供参考,可以根据具体情况进行添加、删除或修改。
同时,为了保证报告的一致性和易读性,建议使用Markdown文本格式进行编写和排版。
空间目标轨道分布特性分析实验报告一、实验目的1、了解空间目标轨道分布规律;2、掌握TLE数据格式分析方法;3、掌握空间目标高度分布特性分析方法与过程。
二、实验环境Matlab或C语言三、实验原理1、空间目标及其分布空间目标广义是指离地球表面120公里以外空间的所有目标,包括自然天体和人造天体。
本研究报告中的空间目标系指环绕在地球周围数万公里内的人造天体,包括卫星、平台和运载,以及上述目标解体后形成的空间碎片。
对这些人造目标进行监视属空间目标监视系统的范畴。
根据有关研究,环绕地球的空间目标数目大约为35,000,000,其中大小在1〜10cm的约110,000个,大于10cm的在8000个以上。
目前美国空间目标监视系统可对30cm以上的空间目标进行例行的日常观测,对10cm以上的目标可能观测到,但不能保证例行的日常跟踪。
上述空间目标中,到2008年8月24日,被美国空间目标监视系统编目过的空间目标数目为33311个,其中21597个已经陨落,11714个仍在轨。
空间目标都有一定大小、形状,运行在一定轨道上,使得每一空间目标都有其独特的轨道特性、几何特性和物理特性。
这些特性奠定了对空间目标进行定轨和识别的基础,尤其是在用航天器一般都有特定的外形、稳定的轨道、姿态、温度等特性,是空间目标识别的主要技术支撑。
空间目标监视的核心任务是对空间目标进行探测、跟踪和识别。
获取空间目标的几何特征、物理特征和运动参数等重要目标信息,进而确定目标威胁度、警戒空间碰撞、提供安全告警信息,是实施防御性空间对抗和进攻性空间对抗的基础。
其中在空间目标的识别过程中,空间目标的轨道特性是主要依据,而其几何特性和物理特性则是对其轨道特性的进一步补充。
征对探测系统的设计等都具有非常重要的参考价值。
这里主要通过分析轨道根数的分布来完空间目标的分布是指空间分布,空间分布由轨道分布体现,了解空间目标的轨道分布特成空间目标分布的统计,主要从空间目标半长轴、偏心率和轨道倾角三个方面进行考虑。
2、TLE文件格式分析NASA发布航天器轨道根数的文本文件是TLE格式,TLE文件有多种扩展名,包括*.wr、*.fr、*.gd、*.om、*.sd和*.tce等六种,NORAD的双行轨道根数保存在tee文件中,由两行组成,有效字符为数字0-9,大写字母A-Z、正负号、空格和句点。
其格式如下⑷:比特位1 3 8 10 17 19 32 34 43 45 52 54 61 63 691 NNNNNC NNNNNAAA NNNNN.NNNNNNNN +.NNNNNNNN +NNNNN-N +NNNNN-N N NNNNN2 NNNNN NNN.NNNN NNN.NNNN NNNNNNN NNN.NNNN NNN.NNNNNN.NNNNNNNNNNNNNN 包括的数据项有:行号、卫星编号、卫星密级、卫星国际编号(发射年份、年中序号、发射中产生的目标序列)、历元之年份、历元之天数、平动一阶导数、平动二阶导数、大气阻力项、定规模型的类型、和校验结果、轨道倾角、升交点赤经、偏心率、近地点幅角、平近点角、平均角速度、相对于历元的圈数。
具体定义见表1、2。
表双行根数第二行格式定义(1)1.2为NORAD根据目标初次发现所制定的编目号;(2)1.4〜1.6是遵守国际公约依据最终发射时间的编号,与美国宇航局(NASA的国家空间科学数据中心(NSSDC等一致;(3)1.7〜1.8的历元采用平太阳时。
以下是NORAD公布的第一颗全球星的双行根数,供对比参考。
GLBALSTAR 011 25162U 98008 00069.18987500 -.00000104 00000-0 00000-0 0 34222 25162 52.0028 117.1248 0000635 142.9613 217.1298 12.62272059 95313通过对空间目标轨道信息的分析,确定将从tee文件中提取的数据项有卫星编号、轨道倾角、升交点赤经、偏心率、近地点幅角、平近点角、平均角速度。
四、实验内容1、分析两行根数(TLE)的数据格式;用matlab读取*.TCE文件,本实验主要用的是fopen、importdata和str2num 三个函数, 先用fopen函数打开文件,然后用importdata函数将原文件中的数据以struct型读取出来,并存入S矩阵,其结构如下:F^l S <1x1 struct»Held *Value5data<21150x2 doublestextdata<211^0x7 cell>代码如下:S=fope n( 'stkSatDbAll.tce');S=importdata('stkSatDbAll.tce');采用此种方法读取的数据,可以将原文件中的卫星编号、轨道倾角和轨道偏心率等信息直接以类似矩阵的形式存放,只是数据格式为cell型,暂无法直接进行运算:回S.textdata <21190x7 cell>1234567 1100005U58002B07133.209...*.0000010500000-0-1110S 3220000534.2375173.40671B52O49104.05S4277.1SB43100011U59OO1A07139.835...-.0000004400000-0-26374-4420001132.8792302,54521433772356,1867 2.84165100012U59001B07140.985...-.0000003800000-0-44544-4620001232,904597.98021681770231.0666112.77947100016U58002A0713&765....0000020600000-025323-3820001634.2793264.019720334S9261.727074.9179q100020U59007A07140.613....0000028900000-0105^2-3in7祝2%门礒 1 巧口gn ansi TTNfM Afi利用以下代码提取含有六个轨道根数的偶数行:[m1 n1]=size(S.textdata);[m2 n2]=size(S.data); for i=2:2:m1for j=1: n1A(i/2,j)=S.textdata(i,j);% 提取偶数行endend又观察看出,卫星的角速度数据存放在S.data矩阵的第一列,卫星的轨道倾角数据和偏心率数据分别存放在cell型数据S.textdata的第3列和第5列,将其分别提取出来:for i=2:2:m2for j=1: n2B(i/2,j)=S.data(i,j); % 角速度endendfor i=1:m1/2A1(i)=A(i,3);endA仁A(:,3); %轨道倾角A2=A(:,5); % 偏心率然后再利用str2num函数将数据格式转换为可以计算的矩阵形式:for i=1:le ngth(A1);A_qi ngjiao(i,1)=str2 num(A1{i,1});endfor i=1:le ngth(A2);A_pia nxi nlv(i,1)=str2 num(A2{i,1})*1e-7;end2、对目前在轨目标半长轴、偏心率和轨道倾角的分布规律进行统计分析;(1)在轨目标轨道倾角分布规律统计首先用直方图进行倾角的频数分布统计,分为90个区间,统计图表如下:倾角/度 数量 0 —10 847 10—20 487 20—30 338 30—40 158 40—50 123 50-60 208 60-65 562 65-70 963 70-72 384 72-75822倾角/度 数量 75-80 72 80-82 208 82-83 1024 83-90 375 90-98 497 98-99 1639 99-100 1106 100-110 753 110-15029总计10595(2)在轨目标偏心率分布规律统计图为用直方图进行倾角的频数分布统计,分为20个区间,统计图表如下从上图可以看出轨道倾角的大致分布情况,有一部卫星的倾角在0度至30度之间,而倾角在50度附近的卫星数量较少, 60至80之间也有较多卫星分布, 90至100度倾角之间 卫星的分布密度最大,到了 110度往上,就很少有卫星存在了。
由表格可以看出,卫星轨道偏心率在0——0.1之间分布最多,最为密集,同时也反映出大多数卫星的轨道都是近圆轨道,更详细的分布情况如下所示:(3 )在轨目标半长轴分布规律统计首先用直方图进行倾角的频数分布统计,分为100个区间,统计图表如下7000更详细的半长轴分布情况可以从下图的表格看出:半长轴/千米 数量 0-8000 7833 8000-16000 653 16000-22000 240 22000以上1869 总计105953、分别统计低轨、中轨和高轨目标的分布规律。
从上一实验内容中已经求出卫星轨道半长轴的数值,又知地球的平均半径为6378.145千米,故两者相减即可求出各个卫星的轨道高度。
已知轨道高度小于等于 2000千米的卫星为地轨卫星,轨道高度在2000千米至33000千米之间的为中轨卫星,轨道高度在33000千轨道类型 数量低轨 8041 中轨1608高轨946可以看出,大多数卫星为低轨卫星,有 多个,中轨卫星有 多个,最少的是高轨卫星,只有946个。
60005000 •400030002000 -1000 -2 4 10 12 4x 10五、实验程序clc;clearall;close all;S=fope n( 'stkSatDbAll.tce');S=importdata('stkSatDbAll.tce');[ml n1]=size(S.textdata);[m2 n2]=size(S.data);fori=2:2:m1for j=1: n1A(i/2,j)=S.textdata(i,j);% 提取偶数行endendfori=2:2:m2for j=1: n2B(i/2,j)=S.data(i,j); % 角速度endendfori=1:m1/2A1(i)=A(i,3);endA1=A(:,3); %轨道倾角A2=A(:,5); % 偏心率u=398600.47;A_banchangzhou=((24*3600./B(:,1)/2/pi)A2*u)A(1 /3); %半长轴,单位千米% A_banchangzhou=(u./(B(:,1)*2*pi/ 24/3600).A2).A1 /3;fori=1:le ngth(A1);A_qi ngjiao(i,1)=str2 nu m(A1{i,1}); %转换为矩阵形式endfori=1:le ngth(A2);A_pia nxi nlv(i,1)=str2 num(A2{i,1})*1e-7;end%%%统计轨道倾角figure;hist(A_qi ngjiao,90);max(A_ qin gjiao)min(A_qin gjiao)e1=fi nd((A_qi ngjiao>=0)&( A_qi ngjiao<10));le ngth(e1);e2=fi nd((A_qi ngjiao>=10)&( A_qi ngjiao<20));le ngth(e2);e3=fi nd((A_qi ngjiao>=20)&( A_qi ngjiao<30));le ngth(e3);e4=fi nd((A_qi ngjiao>=30)&( A_qi ngjiao<40));le ngth(e4);e5=fi nd((A_qi ngjiao>=40)&( A_qi ngjiao<50));le ngth(e5);e6=fi nd((A_qi ngjiao>=50)&( A_qi ngjiao<60));le ngth(e6);e7=fi nd((A_qi ngjiao>=60)&( A_qi ngjiao<65));le ngth(e7);e8=fi nd((A_qi ngjiao>=65)&( A_qi ngjiao<70));le ngth(e8);e9=fi nd((A_qi ngjiao>=70)&( A_qi ngjiao<72));le ngth(e9);e10=fi nd((A_qi ngjiao>=72)&( A_qi ngjiao<75));le ngth(e10);e11=fin d((A_qi ngjiao>=75)&( A_qi ngjiao<80));le ngth(e11);e12=fi nd((A_qi ngjiao>=80)&( A_qi ngjiao<82));le ngth(e12);e13=fi nd((A_qi ngjiao>=82)&( A_qi ngjiao<83));le ngth(e13);e14=fi nd((A_qi ngjiao>=83)&( A_qi ngjiao<90));le ngth(e14);e15=fi nd((A_qi ngjiao>=90)&( A_qi ngjiao<98));le ngth(e15);e16=fi nd((A_qi ngjiao>=98)&( A_qi ngjiao<99));le ngth(e16);e17=fi nd((A_qi ngjiao>=99)&( A_qi ngjiao<100));le ngth(e17);e18=fi nd((A_qi ngjiao>=100)&( A_qi ngjiao<110));le ngth(e18);e19=fi nd((A_qi ngjiao>=110)&( A_qi ngjiao<150));le ngth(e19);%%%%%俭计偏心率figure;hist(A_pia nxi nlv,20);max(A_pia nxin lv)mi n( A_pia nxi nlv)fO=fi nd(A_pia nxinl v==0);le ngth(fO);f1=fi nd((A_pia nxi nl v>=0)&( A_pia nxi nlv<0.001));le ngth(f1);f2=fi nd((A_pia nxi nlv>=0.001)&( A_pia nxi nlv<0.005));le ngth(f2);f3=fi nd((A_pia nxi nlv>=0.005)&( A_pia nxinl v<0.01));le ngth(f3);f4=fi nd((A_pia nxin lv>=0.01)&( A_pia nxi nlv<0.1));le ngth(f4);f5=fi nd((A_pia nxi nl v>=0.1)&( A_pia nxi nlv<0.3));le ngth(f5);f6=fi nd((A_pia nxi nl v>=0.3)&( A_pia nxi nlv<0.5));le ngth(f6);f7=fi nd((A_pia nxi nl v>=0.5)&( A_pia nxi nlv<0.7));le ngth(f7);f8=fi nd((A_pia nxi nlv>=0.7)&( A_pia nxi nlv<1));le ngth(f8);f9=fi nd(A_pia nxinl v==1);le ngth(f9);%%%%统计轨道半长轴figure;hist(A_ba ncha ngzhou,100);max(A_ba ncha ngzhou)min( A_ba ncha ngzhou)g1=fi nd((A_ba nchan gzhou>=0)&( A_ba nchan gzhou<8000));le ngth(g1);g2=fi nd((A_ba ncha ngzhou>=8000)&( A_ba ncha ngzhou<16000));le ngth(g2); g3=fi nd((A_ba nchan gzhou>=16000)&( A_ba ncha ngzhou<22000));le ngth(g3); g4=fi nd(A_ba nchan gzhou>=22000);le ngth(g4);%%%%嗽道高度A_gaodu=A_ba ncha ngzhou-6378.145;h1=fi nd(A_gaodu<2000);digui=le ngth(h1)h2=fi nd((A_gaodu>=2000)&( A_gaodu<=33000));zho nggui=le ngth(h2)h3=fi nd(A_gaodu>33000);gaogui=le ngth(h3)。