请解释在人造卫星定轨中，最小二乘法如何应用于轨道参数的优化，并详细说明该方法在统计轨道确定中的作用和实现步骤。

在人造卫星定轨中，最小二乘法是一种强大的数学工具，用于根据观测数据优化轨道参数，以达到最精确的轨道确定。具体来说，最小二乘法通过最小化观测数据与模型预测数据之间的残差平方和来工作，从而求得轨道参数的最佳估计值。在统计轨道确定中，最小二乘法的作用是提供一种统计推断的框架，用于估计轨道参数，并对误差进行量化。

参考资源链接：[精密定轨算法详解：Statistical Orbital Determination](https://wenku.csdn.net/doc/74sokrsq3z?spm=1055.2569.3001.10343)

实现步骤通常包括以下几点：

1. **建立数学模型**：首先需要建立一个关于卫星轨道运动的数学模型，该模型基于物理定律和天体力学原理，能够描述卫星在空间中的位置和速度。

2. **收集观测数据**：从地面站、卫星遥感器或其它跟踪系统收集卫星的观测数据，这些数据包括位置、速度、时间戳等信息。

3. **构建残差函数**：基于数学模型，构建一个残差函数来表示观测数据与模型预测数据之间的差异。

4. **最小化残差**：使用最小二乘法原理，求解使得残差平方和最小的模型参数。这通常涉及到求解非线性最小二乘问题，需要运用数值优化技术如牛顿法、高斯-牛顿法或者列文伯格-马夸特方法。

5. **参数估计与误差分析**：通过最小化过程得到的最优参数，可以作为卫星轨道的最佳估计。同时，通过分析残差和模型的方差-协方差矩阵，可以对参数的不确定性和轨道估计的准确性进行评估。

6. **迭代优化**：由于初值和模型可能存在的误差，通常需要通过迭代过程来不断逼近真实的轨道参数，直到残差达到预定的收敛标准。

《精密定轨算法详解：Statistical Orbital Determination》这本书详细地介绍了最小二乘法及其在定轨中的应用，适合希望深入了解轨道确定基础和统计方法的读者。然而，为了实现最小二乘法的计算，实际的编程实现是必不可少的。因此，建议结合其他实际编程参考资料，如《应用最小二乘法进行数据分析》等书籍，来完善理论与实践的结合。

参考资源链接：[精密定轨算法详解：Statistical Orbital Determination](https://wenku.csdn.net/doc/74sokrsq3z?spm=1055.2569.3001.10343)