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World File Search System轨道预测
现代经验大气模型的低地球轨道预测准确性
在相同时期重叠的预测性和确定的状态，以确定24、48和72小时的预测错误，我们表明JB2008在地磁风暴期间略优于MSIS模型，在某些孤立情况下将预测错误减少了一半。然而，在风暴周期之外，从我们的样本数据中产生的经验径向 - 中轨道 - 越野轨道的不确定性小于Jacchia-Bowman的同等结果：在400公里处，误差差异差异小于20％，但在700 km时，误差双倍。我们还表明，对于此应用，较新的NRLMSIS 2.0和经典NRLMSISE-00之间的差异可以忽略不计；较低的热圈密度会导致较高的C D估计值，但预测误差基本相同。
印度空间研究组织的空间碎片和空间态势感知研究
4.5 使用 KS 元素进行包括 J 2 、 J 3 和 J 4 的短期轨道预测的解析方法 4.6 用 KS 均匀正则正则元素对 J2、J3、J4 进行解析短期轨道预测
数据驱动的重叠 - 轨道轮廓建模在冷喷雾添加剂制造
添加剂制造。因此，本研究介绍了使用高斯过程回归模型对重叠轨道进行表面吸引数据驱动的建模。所提出的高斯工艺建模框架明确合并了两个相关的几何特征（即，从喷嘴出口到表面的表面类型和极长），以及广泛采用的高斯超级底座模型，作为先前的域知识，形式为显式均值函数。表明，所提出的模型可以比单独使用高斯超级插曲模型和纯粹的数据驱动的高斯过程模型提供更好的预测性能，从而提供了一致的重叠轨道预测预测。通过将轨道几何形状的准确预测与工具路径计划相结合，可以预计在冷喷雾添加剂制造中可以提高几何控制和产品质量。
卡特里娜飓风2005年8月23日至31日
我租用了一个团队来评估活动期间的NWS性能。该团队发现NWS在预测，警告，沟通，准备和传风后恢复工作方面表现出色。这是由NWS用户和合作伙伴收到的压倒性积极回应确认的。我们的国家飓风中心预测，包括新奥尔良大都会地区在内的中央墨西哥湾沿岸将直接受卡特里娜飓风的影响，作为登陆前约56小时的主要飓风。对卡特里娜飓风的NHC道路预测比长期平均错误更好，并且比《飓风轨道预测》建立的2006年目标（GPRA）2006目标。 卡特里娜飓风期间的疏散率接近80％。 这是对即将来临威胁的令人印象深刻的公众回应。 这一出色的反应是由NWS，各级应急管理社区和媒体之间的长期工作关系和公开沟通产生的。 虽然NOAA的国家气象局在预测和服务方面表现良好，但仍有改进的余地。 评估团队提出了16个建议，其中大多数涉及NWS的基础设施，例如电力，通信，计算系统和数据收集系统。 在非常困难的工作条件下，NWS员工的创造力，奉献精神和纯粹的意愿使产品和服务随着基础架构和备份系统的提供而失败。 依靠NWS员工克服基础设施失败不是理想的解决方案。对卡特里娜飓风的NHC道路预测比长期平均错误更好，并且比《飓风轨道预测》建立的2006年目标（GPRA）2006目标。卡特里娜飓风期间的疏散率接近80％。这是对即将来临威胁的令人印象深刻的公众回应。这一出色的反应是由NWS，各级应急管理社区和媒体之间的长期工作关系和公开沟通产生的。虽然NOAA的国家气象局在预测和服务方面表现良好，但仍有改进的余地。评估团队提出了16个建议，其中大多数涉及NWS的基础设施，例如电力，通信，计算系统和数据收集系统。在非常困难的工作条件下，NWS员工的创造力，奉献精神和纯粹的意愿使产品和服务随着基础架构和备份系统的提供而失败。依靠NWS员工克服基础设施失败不是理想的解决方案。本报告中的建议将得到解决，13个最佳实践将被视为全国范围内。
从模拟的Electro- ...
准确的初始轨道确定（IOD）对于太空域意识（SDA）至关重要。这项研究引入了一种iod方法，旨在增强用电光（EO）传感器的短距离角度调查的未知空间对象的初始检测的轨道预测准确性。方法论将机器学习模型与轨道力学原理集成在一起。该模型在各种轨道方案的模拟观测数据集上进行了训练，包括低地球轨道（LEO），中地球轨道（MEO），地理轨道（GEO）和高度椭圆形轨道（HEO）。比较分析表明，所提出的方法的表现优于传统的纯粹角度方法，例如拉普拉斯，高斯和好东西方法，相对于观察者，角度误差的中位数降低。这种改进提高了后续跟踪工作的可靠性。网络体系结构具有两个长的短期内存（LSTM）层，然后是完全连接的（密集）层，在使用基于物理学的损耗函数预测位置和速度状态向量时，可以实现最佳结果。这些发现强调了机器学习在提高SDA功能方面的潜力。
分析高层大气对 SLATS 机载原子氧监测系统材料的影响
JAXA 提出了低地球轨道 (LEO) 卫星的创新理念。超低空试验卫星 (SLATS)，也称为 TSUBAME，是第一颗占据 300 公里以下超低轨道 (S-LEO) 或极低地球轨道 (VLEO) 的地球观测卫星。SLATS 的目的是 1) 测试卫星在超低空使用离子发动机对抗高大气阻力时保持高度的能力，2) 获取大气密度和原子氧 (AO) 数据，3) 测试光学地球观测。SLATS 于 2017 年 12 月 23 日成功发射。随后，SLATS 使用化学推进器、气动阻力和离子发动机推进，在 636 天内将高度控制在 271.7 公里。 SLATS 最终在 167.4 公里的轨道上维持了 7 天，并于 2019 年 10 月 1 日完成运行。所有 SLATS 和原子氧监测器 (AMO) 数据都是在这些操作期间获取的。AMO 是监测 AO 及其对航天器材料影响的任务传感器之一。来自 AMO 的数据有助于未来 S-LEO 卫星设计的材料选择。AMO 获得的数据很有价值，因为它们提供了有关 AO 通量及其对空间材料影响的大量知识。精确的大气密度模型和大气成分模型对于预测轨道上碎片的轨迹或再入是必不可少的。已经开发了 NRLMSISE-00、JB 2008 和 DTM2013 等大气模型，但很少有研究将这些模型与 LEO 中的实际大气环境进行比较。从 SLATS 获得的平均大气密度低于大气模型（NRLMSISE-00、JB 2008 和 DTM 2013）预测的值。了解模型的准确性将有助于未来 S-LEO 卫星的轨道控制以及 LEO 中碎片的轨道预测和控制。
与地面和基于卫星的传感器一起检测和跟踪空间对象
新技术是为了使用轨道碎片通过电离层时产生的等离子体波来跟踪空间中的小物体[1,2,3]。已经对计算机模拟和实验室测量进行了研究。原位观察结果证实了这些等离子体波的存在是在空间传感器与已知空间对象的结合过程中进行的。小空间物体通过结构化环境时，也可以使用接地传感器和远程卫星仪器检测到。阿拉斯加的HAARP HF设施通过产生对齐的违规行为（FAI）提供了这种结构化环境。空间碎片和卫星通过这些不规则性会激发血浆排放，例如惠斯勒，压缩alfvén或较低的杂种波。当带电的空间对象遇到FAI时，轨道动能转换为电磁等离子体振荡而产生了惠斯勒波动扰动[3。4]。吹口哨者在距离源区域约9000 km/s的范围内繁殖，可以在几个地球 - 拉迪的范围内检测到。在加拿大Cassiope/Swarm-E航天器上的原位电场探头已检测到100 km的快速磁波。检测后，需要空间碎片地理位置才能更新轨道预测模型。从主机传感器的原位测量值可以从空间中电磁（EM）等离子体波的测量值提供范围和到达角度。从目标对象形成e x b poynting通量，从而产生其源方向。到达的角度需要EM场的矢量传感器，以从空间碎屑中给出入射信号的电（E）和磁性（H）矢量成分。这个方向的时间历史记录允许估计目标轨迹通过主机传感器平台通过。当带电的目标碎片越过田间对齐的不规则性时，它会发射一个分散波形，作为惠斯勒下调或磁通型上的速度。来自源点的传播在这些信号中引起时间分散，这些信号在时间和空间范围内都延伸。匹配的带有小波的信号的滤波器处理，等离子波形可以在特定的生成时间确定范围到源的范围。
LEO卫星轨道轨道通过闭环机器学习，并应用于机会性导航
摘要 - 提出了通过闭环机器学习的低地球轨道（LEO）卫星轨道预测的框架。通过改进地面车辆的导航，与使用简化的一般扰动4（SGP4）Orbit Orbit Expagator相比，使用“非合作” LEO卫星信号来证明该框架的功效，并通过“非合作” LEO卫星信号导航。该框架称为LEO-NNPON（具有机会性导航的NN预测），假定以下三个阶段。（i）LEO卫星第一通过（跟踪）：具有其位置提取物测量值的陆地接收器（伪造，载波相位和/或多普勒）从接收到的Leo卫星的信号中，使其能够估算到达的时间。LEO卫星的状态用SGP4传播的两行元素（TLE）数据初始化，随后在卫星可见性期间通过扩展的Kalman滤波器（EKF）估算。（ii）未观察的LEO卫星（预测）：在估计的ephemerides上对具有外源输入（NARX）NN的非线性自回归进行了训练，并用于传播Leo卫星的轨道，以期在此期间不观察卫星。（iii）LEO卫星第二通道（导航）：配备LEO接收器的地面导航器（例如，车辆），从Leo卫星的下链路信号中提取导航可观察到可观察到的可观察到的可观察到的可观察到的导航器。这些导航可观察物用于以紧密耦合的方式（例如，通过EKF）以紧密耦合的方式帮助导航器安装的惯性测量单元（IMU）。LEO卫星状态是从NN预测的胚层获得的。提出了装有工业级IMU导航4.05 km的地面车辆的实验结果，并提供了来自两个Orbcomm卫星的信号。比较了三个车辆导航框架，所有车辆导航框架都用全球导航卫星系统（GNSS） - 惯性导航系统（INS）位置和速度解决方案进行初始化。 （ii）使用SGP4传播的Leo Esphemerides的Leo-Aided Ins； （iii）与狮子座的狮子座。独立的三维（3-D）位置根平方（RMSE）为1,865 m，而SGP4的Leo Aided INS为175.5 m。 Leo-Nnpon的Leo Aided Ins为18.3 m，证明了拟议框架的功效。