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中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析

牛东文 段建锋 王美 陈略 路伟涛 任天鹏

牛东文, 段建锋, 王美, 陈略, 路伟涛, 任天鹏. 中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析[J]. 深空探测学报(中英文), 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
引用本文: 牛东文, 段建锋, 王美, 陈略, 路伟涛, 任天鹏. 中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析[J]. 深空探测学报(中英文), 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
NIU Dongwen, DUAN Jianfeng, WANG Mei, CHEN Lue, LU Weitao, REN Tianpeng. A Study of the Orbit Determination Ability and Time-Sharing Acquisition Mode for China’s Deep Space Network VLBI Data[J]. Journal of Deep Space Exploration, 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
Citation: NIU Dongwen, DUAN Jianfeng, WANG Mei, CHEN Lue, LU Weitao, REN Tianpeng. A Study of the Orbit Determination Ability and Time-Sharing Acquisition Mode for China’s Deep Space Network VLBI Data[J]. Journal of Deep Space Exploration, 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001

中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析

doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(11973015)
详细信息
    作者简介:

    牛东文(1986– ),男,硕士,工程师,主要研究方向:航天测控、航天器测定轨技术。通讯信地址:北京市海淀区北清路26号院(100094)电话:(010)66366774 E-mail:ndw05044050@163.com

  • ● The orbit determination accuracy of VLBI real-time data and post-correction data of China Deep Space Network combined with USB data is analyzed. ● The influence of VLBI data weight setting on the orbit determination accuracy is analyzed. ● The influence of time-sharing acquisition of VLBI data on orbit determination accuracy is analyzed,and it is obtained that the amount of VLBI data can be reduced without affecting the orbit accuracy under certain conditions.
  • 中图分类号: P184.5

A Study of the Orbit Determination Ability and Time-Sharing Acquisition Mode for China’s Deep Space Network VLBI Data

  • 摘要: 针对“嫦娥四号”(CE-4)探测器任务,应用中国深空网佳木斯深空站和喀什深空站的干涉测量观测数据,分析了实时测量数据和事后修正数据分别与统一S波段(Unified S-Band,USB)测量数据的联合定轨精度,同时分析了权重设置对轨道精度的影响;针对后续深空任务中中国深空网的链路实际,提出了分时采集模式以降低干涉测量数据量,利用“嫦娥四号”探测器的干涉测量实测数据,分析了分时采集模式对轨道精度的影响。结果显示:在地月转移段与精密轨道均相差百m量级,在环月段与精密星历均相差10 m量级,说明中国深空网干涉测量实时测量数据精度已达到事后修正数据精度;同时对于每天2~3 h双站共视弧长,在分时采集模式下,采用步长1 min每日总计采集20 min数据的方法,可保证轨道精度不降低。研究可对中国后续深空探测任务提供支持。
    Highlights
    ● The orbit determination accuracy of VLBI real-time data and post-correction data of China Deep Space Network combined with USB data is analyzed. ● The influence of VLBI data weight setting on the orbit determination accuracy is analyzed. ● The influence of time-sharing acquisition of VLBI data on orbit determination accuracy is analyzed,and it is obtained that the amount of VLBI data can be reduced without affecting the orbit accuracy under certain conditions.
  • 图  1  CDSN实时VLBI数据定轨星历比较

    Fig.  1  Comparison of orbit ephemeris of CDSN real-time VLBI data

    图  2  CDSN事后VLBI数据定轨星历比较

    Fig.  2  Comparison of orbit ephemeris of CDSN post-correction VLBI data

    图  3  权重0.05 m实时VLBI数据定轨星历比较

    Fig.  3  Comparison of orbit ephemeris for real-time VLBI data with a weight of 0.05 m

    图  4  权重0.8 m时实时VLBI数据定轨星历比较

    Fig.  4  Comparison of orbit ephemeris for real-time VLBI data with a weight of 0.8 m

    图  5  CDSN干涉测量数据每天总数据时长与均匀采集步长关系

    Fig.  5  The relationship between the total data length and the uniform acquisition step for CDSN VLBI data everyday

    图  6  VLBI数据采集步长与轨道精度关系

    Fig.  6  The relationship between the acquisition step of VLBI data and the orbit accuracy

    图  7  VLBI数据每天总时长与轨道精度关系

    Fig.  7  The relationship between everyday total time length of VLBI data and the orbit accuracy

    表  1  定轨分析策略

    Table  1  Strategy for the orbit determination

    动力学模型参数
    地球质点J2000地心惯性系
    地球非球形JGM-38 × 8阶次
    月球质点第三体引力JPL-DE421历表
    月球非球形Grail6608 × 8阶次
    太阳质点第三体引力JPL-DE421历表
    其它大行星第三体引力JPL-DE421历表
    太阳光压球形模型
    固定面质比
    锥形阴影
    Cr = 1.2
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    表  2  时延数据误差统计

    Table  2  Error statistics of delay data

    时段实时时延数据事后时延数据
    系统差/mRMS/m系统差/mRMS/m
    12-08—12-097.540.2636.40.377
    12-09—12-120.8120.3140.9050.252
    12-26—12-300.2110.2660.1760.271
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    表  3  不同采集步长定轨精度统计结果

    Table  3  Statistical results of the orbit determination for different acquisition steps

    采集步长/min误差项定轨误差
    位置/m速度/(m·s–1
    MAXRMSMAXRMS
    1 R–3.248 90.331 1–0.003 30.000 28
    T26.966 16.093 8–0.018 00.001 17
    N–27.999 916.521 2–0.007 40.000 47
    Total29.283 417.612 40.019 70.001 30
    5 R–3.336 90.336 2–0.003 40.000 29
    T28.133 26.289 5–0.018 50.001 21
    N–28.933 017.338 9–0.007 50.000 48
    Total30.295 018.447 50.020 20.001 33
    10 R–2.955 00.287 1–0.003 00.00025
    T27.678 96.1853 7–0.016 10.00105
    N–26.529 318.127 6–0.006 50.000 45
    Total28.205 519.156 00.0175 90.001 17
    15 R–2.516 20.244 3–0.002 50.000 22
    T25.600 45.889 1–0.013 30.000 87
    N25.239 117.985 7–0.005 30.000 41
    Total25.638 518.926 90.0145 00.000 98
    30 R–2.4322 00.2437 1–0.002 40.000 21
    T28.129 86.4751 0–0.012 50.000 82
    N35.072 021.727 0–0.004 90.000 47
    Total35.246 222.672 70.013 60.000 96
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    表  4  每天不同数据总时长定轨精度统计结果

    Table  4  Statistical results of the orbit determination accuracy for different total data durations everyday

    采集步长误差项定轨误差
    位置/m速度/(m·s–1
    MAXRMSMAXRMS
    5 minR1.671 90.527 70.0017 00.000 14
    T–30.117 011.657 50.011 20.000 84
    N108.881 035.383 90.005 30.000 94
    Total112.982 037.258 50.012 50.001 27
    10 minR1.034 30.306 0–0.000 10.000 01
    T18.416 08.432 70.001 30.000 26
    N72.879 026.405 70.001 10.000 62
    Total74.645 427.721 20.001 70.000 67
    15 minR–1.539 60.200 0–0.001 50.000 13
    T22.625 06.474 01–0.007 40.000 49
    N42.034 720.323 1–0.002 70.000 42
    Total42.230 821.330 30.008 00.000 66
    20 minR–2.204 00.219 6–0.002 20.000 19
    T24.380 05.967 3–0.011 50.000 75
    N26.474 218.080 3–0.004 50.000 39
    Total26.536 019.040 80.012 510.000 87
    25 minR–2.889 60.285 0–0.002 90.000 25
    T26.206 15.936 2–0.015 80.001 03
    N–25.585 816.8182–0.006 40.000 43
    Total27.058 317.837 40.017 20.001 15
    30 minR–3.248 90.331 1–0.003 30.000 28
    T26.966 16.093 8–0.018 00.001 18
    N–27.999 916.521 2–0.007 40.000 47
    Total29.283 317.612 40.019 710.001 30
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-11-20
  • 修回日期:  2019-12-13
  • 网络出版日期:  2021-08-10
  • 刊出日期:  2021-10-30

中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析

doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(11973015)
    作者简介:

    牛东文(1986– ),男,硕士,工程师,主要研究方向:航天测控、航天器测定轨技术。通讯信地址:北京市海淀区北清路26号院(100094)电话:(010)66366774 E-mail:ndw05044050@163.com

  • ● The orbit determination accuracy of VLBI real-time data and post-correction data of China Deep Space Network combined with USB data is analyzed. ● The influence of VLBI data weight setting on the orbit determination accuracy is analyzed. ● The influence of time-sharing acquisition of VLBI data on orbit determination accuracy is analyzed,and it is obtained that the amount of VLBI data can be reduced without affecting the orbit accuracy under certain conditions.
  • 中图分类号: P184.5

摘要: 针对“嫦娥四号”(CE-4)探测器任务,应用中国深空网佳木斯深空站和喀什深空站的干涉测量观测数据,分析了实时测量数据和事后修正数据分别与统一S波段(Unified S-Band,USB)测量数据的联合定轨精度,同时分析了权重设置对轨道精度的影响;针对后续深空任务中中国深空网的链路实际,提出了分时采集模式以降低干涉测量数据量,利用“嫦娥四号”探测器的干涉测量实测数据,分析了分时采集模式对轨道精度的影响。结果显示:在地月转移段与精密轨道均相差百m量级,在环月段与精密星历均相差10 m量级,说明中国深空网干涉测量实时测量数据精度已达到事后修正数据精度;同时对于每天2~3 h双站共视弧长,在分时采集模式下,采用步长1 min每日总计采集20 min数据的方法,可保证轨道精度不降低。研究可对中国后续深空探测任务提供支持。

注释:
1)  ● The orbit determination accuracy of VLBI real-time data and post-correction data of China Deep Space Network combined with USB data is analyzed. ● The influence of VLBI data weight setting on the orbit determination accuracy is analyzed. ● The influence of time-sharing acquisition of VLBI data on orbit determination accuracy is analyzed,and it is obtained that the amount of VLBI data can be reduced without affecting the orbit accuracy under certain conditions.

English Abstract

牛东文, 段建锋, 王美, 陈略, 路伟涛, 任天鹏. 中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析[J]. 深空探测学报(中英文), 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
引用本文: 牛东文, 段建锋, 王美, 陈略, 路伟涛, 任天鹏. 中国深空网VLBI定轨精度及分时采集模式分析[J]. 深空探测学报(中英文), 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
NIU Dongwen, DUAN Jianfeng, WANG Mei, CHEN Lue, LU Weitao, REN Tianpeng. A Study of the Orbit Determination Ability and Time-Sharing Acquisition Mode for China’s Deep Space Network VLBI Data[J]. Journal of Deep Space Exploration, 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
Citation: NIU Dongwen, DUAN Jianfeng, WANG Mei, CHEN Lue, LU Weitao, REN Tianpeng. A Study of the Orbit Determination Ability and Time-Sharing Acquisition Mode for China’s Deep Space Network VLBI Data[J]. Journal of Deep Space Exploration, 2021, 8(5): 495-502. doi: 10.15982/j.issn.2096-9287.2021.20191120001
    • “嫦娥四号”(CE-4)任务首次实现了人类月球背面软着陆及巡视勘察。任务分为两个阶段,分别为发射“鹊桥”中继卫星阶段和发射着陆器、巡视器组合体的探测器任务阶段。“鹊桥”于2018年5月21日利用“长征四号丙遥27”(CZ-4C Y27) 运载火箭在西昌卫星发射中心成功发射,当前已成功运行在地月L2点,为着陆器的月面工作以及巡视器的遥操作提供中继服务;2018年12月8日,“嫦娥四号”探测器在西昌卫星发射中心利用“长征三号乙”(CZ-3B)运载火箭成功发射,经过地月转移、近月制动以及环月修正等阶段,于2019年1月3日成功实施动力下降,通过“鹊桥”中继卫星与地面建立通信链路,着陆器在月球背面开展就位探测,巡视器开展巡视探测。

      同时,根据中国探月工程“绕、落、回”分三步走实施的计划,探月工程三期将实现月面采样返回,包括再入返回飞行试验(CE-5T1)、“嫦娥五号”(CE-5)和“嫦娥六号”(CE-6)共3次任务。CE-5T1任务已于2014年11月顺利完成,验证了CE-5返回器技术方案的可行性。CE-5任务是探月工程三期的主任务,实现了中国首次月面采样返回,推动了中国科学技术重大跨越。

      甚长基线干涉测量(Very Long Baseline Interferometry,VLBI)技术是当前天文学使用的一项高分辨率、高测量精度的观测技术,在天体物理方面方面主要应用于类星体、射电星体等致密射电源毫角秒级的精细结构研究和精确定位等[1]。正是由于其具有很高的测角精度,从20世纪60年代起逐步被应用于深空探测,对传统测距测速形成了有效补充。

      各个航天机构都对干涉测量技术进行了研究及应用,美国利用其深空网干涉测量技术有力地支撑了其“阿波罗”(Apollo)登月工程、“旅行者号”(Voyager)探测器、火星轨道器“奥德赛号”(Odyssey)、“机遇号”(Opportunity)及“勇气号”(Spirit)等深空探测任务。俄罗斯(前苏联)在其金星大气风速测量中对于“维加号”(Vega)探测器进行了VLBI测量。日本在其火星探测器“希望号”(Nozomi)、小行星探测器“隼鸟号”(Hayabusa)及“月女神探测器”(SELenological and ENgineering Explorer,SELENE)等任务中进行了VLBI测轨观测。欧洲利用自己的VLBI网有效支持了“智慧1号”(Smart 1)、“金星快车号”(Venus Express)、“火星快车号”(Mars Express)等任务[2]

      国内最早以中国科学院上海天文台为代表的科研机构进行了VLBI技术研究,依托中国VLBI网,有力地支持了中国历次探月任务。探月工程启动后,中国以探月工程为牵引,兼顾火星、小行星等深空探测任务,开始在中国东部、西部以及南美洲建设能提供全球90%测控覆盖的中国深空网(China’s Deep Space Network,CDSN)[3]。2013年,佳木斯及喀什深空站初步建成,配备了干涉测量设备,初步具备了干涉测量能力。后续随着南美深空站和纳米比亚站干涉测量系统入网,将使中国深空网具备全时段深空干涉测量覆盖能力,并将在未来中国的深空探测任务中发挥越来越大的作用。本文主要分析在“嫦娥四号”探测器任务中中国深空测控网干涉测量数据定轨精度及分析采集模式,为“嫦娥五号”及后续深空探测任务提供支持。

    • 在“嫦娥四号”探测器任务中,佳木斯深空站和喀什深空站对探测器开展了干涉测量观测。由于两个网深空站肩负着探测器的测轨、遥测、遥控、接收数传信号等任务,为尽可能确保探测器的安全,两个深空站不能按照常规的短时交替方法分别观测射电源和探测器来进行系统差标校。在实际任务中,采用站外标校即稀疏标校模式,即在第一个深空站进站前对一个射电源进行观测以标校系统差,在第二个深空站出站后对第二个射电源进行观以标校系统差,对探测器的跟踪观测则在中间两深空站共视情况下连续进行[4]

      在稀疏标校模式下,由于前后射电源标校与探测器的观测时间间隔长、角距大,数据处理中引入了高精度的钟差误差修正、传播介质误差修正用以辅助长时射电源标校模式。

      1)测站钟差修正

      对于测站钟差的修正,采用了全球定位系统(Global Position System,GPS)共视法,测站连续记录测站钟与GPS时钟的差异,构造钟差随时间的变化模型,在数据处理中钟差采用线性模型。

      2)传播介质误差修正

      对于传播介质误差修正,数据处理中引入了对流层误差修正模型,实时对探测器观测量进行误差修正。在事后数据处理时,利用测站配备的环境参数采集设备测量相关的气象参数,对电离层和对流层等传播介质误差项进行修正,采集设备包括水汽微波辐射计、全球导航卫星系统 (Global Navigation Satellite System,GNSS)双频接收机、气象仪等[5]

    • “嫦娥四号”探测器在2018年12月8日—2018年12月12日处于地月转移段,其中12月9日有一次轨道控制,2018年12月12日—2019年1月3日处于环月运行段。结合环月段的轨道控制,以及中国深空网干涉测量观测时段,选择地月转移段和2018年12月26日—2018年12月30日的环月段进行中国深空网干涉测量数据定轨精度分析。分析基本策略如表1所示,共计分析3个时段,其中地月转移段有两个时段。第一个时段是2018年12月8日—2018年12月9日,月球非球形采用8 × 8的Grail660模型,积分中心为地心;第二个时段是2018年12月9日—2018年12月12日,月球非球形采用32 × 32的Grail660模型,积分中心为地心;第三个时段是2018年12月26日—2018年12月30日,月球非球形采用100 × 100的Grail660模型,积分中心为月心[6-11]

      表 1  定轨分析策略

      Table 1.  Strategy for the orbit determination

      动力学模型参数
      地球质点J2000地心惯性系
      地球非球形JGM-38 × 8阶次
      月球质点第三体引力JPL-DE421历表
      月球非球形Grail6608 × 8阶次
      太阳质点第三体引力JPL-DE421历表
      其它大行星第三体引力JPL-DE421历表
      太阳光压球形模型
      固定面质比
      锥形阴影
      Cr = 1.2

      根据表1的策略,分析CDSN实时测量数据和事后修正数据分别与USB测距数据联合定轨残差和星历,并与精密星历进行比较,其中时延权重均设置为0.2 m,时延率权重均设置为0.2 mm/s。本文所采用的精密星历是通过全程USB测距数据和中国VLBI网的时延、时延率数据,同时结合轨道控制情况进行精密定轨计算得到的[12-13]

    • 3个时段实时数据定轨星历与精密星历比较结果如图1所示;事后数据定轨星历与精密星历比较结果如图2所示。从图1图2可以看到,在探测器地月转移段实时和事后定轨星历与精密星历比较结果均很一致,与精密星历差异基本在100 m以内;12月10日因为探测器有陀螺标定,所以精度稍变差,最大差异200 m左右。环月阶段由于USB测量数据本身对轨道约束很强,所以精度得到显著改善,差异正常情况下不超过10 m。可以看到,CDSN实时数据精度已经达到了事后的数据精度。

      图  1  CDSN实时VLBI数据定轨星历比较

      Figure 1.  Comparison of orbit ephemeris of CDSN real-time VLBI data

      图  2  CDSN事后VLBI数据定轨星历比较

      Figure 2.  Comparison of orbit ephemeris of CDSN post-correction VLBI data

      表2给出了3个时段实时和事后数据的时延误差统计。从表2可以看到,事后数据相比于实时数据,主要是修正了测量数据中的系统差。

      表 2  时延数据误差统计

      Table 2.  Error statistics of delay data

      时段实时时延数据事后时延数据
      系统差/mRMS/m系统差/mRMS/m
      12-08—12-097.540.2636.40.377
      12-09—12-120.8120.3140.9050.252
      12-26—12-300.2110.2660.1760.271

      考虑到权重设置对定轨精度的影响,根据表1的策略分析了CDSN干涉测量实时数据时延不同权重时的定轨精度。图3给出了时延权重为0.05 m的分别为定轨星历比较结果,图4给出了时延权重为0.8 m的定轨星历比较结果。

      图  3  权重0.05 m实时VLBI数据定轨星历比较

      Figure 3.  Comparison of orbit ephemeris for real-time VLBI data with a weight of 0.05 m

      图3图4能够看到,在地月转移段,通过调整数据权重,轨道将有一个量级的差异,12月10日由于有陀螺标定,权重设置较小(权重为0.8 m)时,对轨道约束变差,造成偏差变大;而在环月段,权重设置基本不会对轨道产生量级上的影响。

      图  4  权重0.8 m时实时VLBI数据定轨星历比较

      Figure 4.  Comparison of orbit ephemeris for real-time VLBI data with a weight of 0.8 m

    • 在“嫦娥五号”任务中,CDSN同时有4个测站(佳木斯深空站、喀什深空站、阿根廷深空站、纳米比亚站)参与干涉测量观测。

      由于两个国外站到CDSN北京VLBI中心的路由带宽受限,且同时需要传输其它任务数据,所以两个国外站在进行传统VLBI观测时,难以将所有共视弧段内的原始观测数据实时传输至北京VLBI中心用于干涉测量相关处理及轨道确定[14-16],需要分析在带宽受限情况下,如何确定VLBI分时采集方式及最小数据量,才能不影响轨道精度。

      本节分析将采用“嫦娥四号”着巡组合体地月转移段2018年12月11日和12月12日器上两次控制之间的USB数据和CSDN的VLBI数据,其中USB数据总弧长约27 h,CSDN的VLBI数据每天约2~3 h。分析中需确定两个变量,VLBI每天总数据时长和均匀采集步长,两者关系如图5所示。

      图  5  CDSN干涉测量数据每天总数据时长与均匀采集步长关系

      Figure 5.  The relationship between the total data length and the uniform acquisition step for CDSN VLBI data everyday

    • 根据当前两个国外站至CDSN北京VLBI中心的带宽,对于每天2~3 h的共视弧长,总数据量取30 min为宜。同时CDSN的VLBI数据采集系统的最小采集步长为1 min。在这两个约束下,本节按照采集步长分别为1 min、5 min、10 min、15 min、30 min的情况进行分析,RTN方向与精密轨道的误差统计结果如表3所示。图6给出了统计结果图。

      表 3  不同采集步长定轨精度统计结果

      Table 3.  Statistical results of the orbit determination for different acquisition steps

      采集步长/min误差项定轨误差
      位置/m速度/(m·s–1
      MAXRMSMAXRMS
      1 R–3.248 90.331 1–0.003 30.000 28
      T26.966 16.093 8–0.018 00.001 17
      N–27.999 916.521 2–0.007 40.000 47
      Total29.283 417.612 40.019 70.001 30
      5 R–3.336 90.336 2–0.003 40.000 29
      T28.133 26.289 5–0.018 50.001 21
      N–28.933 017.338 9–0.007 50.000 48
      Total30.295 018.447 50.020 20.001 33
      10 R–2.955 00.287 1–0.003 00.00025
      T27.678 96.1853 7–0.016 10.00105
      N–26.529 318.127 6–0.006 50.000 45
      Total28.205 519.156 00.0175 90.001 17
      15 R–2.516 20.244 3–0.002 50.000 22
      T25.600 45.889 1–0.013 30.000 87
      N25.239 117.985 7–0.005 30.000 41
      Total25.638 518.926 90.0145 00.000 98
      30 R–2.4322 00.2437 1–0.002 40.000 21
      T28.129 86.4751 0–0.012 50.000 82
      N35.072 021.727 0–0.004 90.000 47
      Total35.246 222.672 70.013 60.000 96

      图  6  VLBI数据采集步长与轨道精度关系

      Figure 6.  The relationship between the acquisition step of VLBI data and the orbit accuracy

      从本节的分析可以看出,同时考虑轨道精度的最大误差和RMS,在总数据时长30 min情况下,如图6所示,对于CDSN的VLBI数据,需按照最小采集步长1 min,在共视弧段内进行观测数据的均匀采集,才能获得最佳的轨道精度。

      此外,对比采集步长1 min(均匀采集30次)和采集步长30 min(仅采集1次)可以看出,共视弧长内总数据量一定时,均匀采集的轨道精度要优于集中采集,这和预想的结论一致,所以分析中直接采用了均匀采集方式。

    • 在3.1节的分析中,根据链路带宽设定了总数据时长为30 min,那么在1 min的采集步长下,能否进一步降低总数据时长而保证轨道精度呢?本节主要按照每天总时长为5 min、10 min、15 min、20 min、25 min、30 min的情况来进行分析,RTN方向与精轨的误差统计结果如表4所示。图7给出了统计结果图。

      表 4  每天不同数据总时长定轨精度统计结果

      Table 4.  Statistical results of the orbit determination accuracy for different total data durations everyday

      采集步长误差项定轨误差
      位置/m速度/(m·s–1
      MAXRMSMAXRMS
      5 minR1.671 90.527 70.0017 00.000 14
      T–30.117 011.657 50.011 20.000 84
      N108.881 035.383 90.005 30.000 94
      Total112.982 037.258 50.012 50.001 27
      10 minR1.034 30.306 0–0.000 10.000 01
      T18.416 08.432 70.001 30.000 26
      N72.879 026.405 70.001 10.000 62
      Total74.645 427.721 20.001 70.000 67
      15 minR–1.539 60.200 0–0.001 50.000 13
      T22.625 06.474 01–0.007 40.000 49
      N42.034 720.323 1–0.002 70.000 42
      Total42.230 821.330 30.008 00.000 66
      20 minR–2.204 00.219 6–0.002 20.000 19
      T24.380 05.967 3–0.011 50.000 75
      N26.474 218.080 3–0.004 50.000 39
      Total26.536 019.040 80.012 510.000 87
      25 minR–2.889 60.285 0–0.002 90.000 25
      T26.206 15.936 2–0.015 80.001 03
      N–25.585 816.8182–0.006 40.000 43
      Total27.058 317.837 40.017 20.001 15
      30 minR–3.248 90.331 1–0.003 30.000 28
      T26.966 16.093 8–0.018 00.001 18
      N–27.999 916.521 2–0.007 40.000 47
      Total29.283 317.612 40.019 710.001 30

      图  7  VLBI数据每天总时长与轨道精度关系

      Figure 7.  The relationship between everyday total time length of VLBI data and the orbit accuracy

      图7可以看出,在1 min的采集步长下,对于CDSN的VLBI数据至少需要每天均匀采集总计20 min以上的数据,才能保证轨道精度不降低。

    • 综上所述,本文基于“嫦娥四号”探测器任务CDSN干涉测量数据、环月段实时测量数据及事后修正数据,重点分析了中国深空网的定轨精度,得出如下结论:在地月转移段CDSN干涉测量数据和USB联合定轨精度与精密轨道相差百m量级,环月段由于USB数据本身对轨道约束强,CDSN干涉测量数据和USB联合定轨精度与精密轨道相差10 m量级;并分析了权重设置对轨道精度的影响。同时,结合“嫦娥五号”等后续任务中CDSN的链路实际,提出了采用分时采集模式以减小干涉测量数据量,并利用“嫦娥四号”任务中的VLBI测量数据,分析了采用分时采集模式对轨道精度的影响。结果表明:CDSN干涉测量数据实时精度已达到事后修正精度,同时对于每天2~3 h双站共视弧长,在分时采集模式下可以以步长1 min总计采集20 min数据而保证最佳的轨道精度。说明CDSN干涉测量数据可以对中国后续深空探测任务提供支持,并可以采用分时采集模式既降低VLBI数据量以利于实时传输,又能保证轨道精度不降低。

参考文献 (16)

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