小波变换下卫星轨道摄动时间序列建模与仿真提升

本文主要探讨了基于小波变换的轨道摄动时间序列建模及其在卫星定位中的应用。卫星轨道摄动是卫星定轨过程中的关键因素，其复杂性直接影响了定轨的精度和计算效率。传统的分析方法往往难以处理这种复杂性，因此，作者提出了一种新颖的建模策略。 首先，通过对摄动力进行分类和轨道摄动偏差的统计分析，文章构建了一个框架，将问题转化为一个适合时间序列分析的问题。小波变换作为一种多尺度分析工具，被用于特征提取，能够有效地识别和处理轨道摄动偏差中的高频和低频成分，从而实现对摄动偏差的准确预测和噪声抑制。 接着，作者利用时间序列分析的方法，针对摄动偏差残差构建了统计模型，这有助于理解摄动偏差的变化模式和潜在规律。通过对摄动偏差数据的时间序列特性进行深入研究，特别是AR(2)（自回归移动平均模型）的应用，文中建立了一个稀疏参数化的卫星轨道摄动模型。这个模型的优势在于，它能够通过有限的数据信息，高效地捕捉到轨道摄动的动态特性，实现对卫星轨道的精确预测。 最后，为了验证模型的有效性和实用性，文章还进行了精度仿真实验。通过仿真结果，可以评估模型在实际应用中的性能，包括定轨精度的提升和计算效率的改善。这不仅对于提高卫星轨道控制的准确性具有重要意义，也为相关领域的研究提供了新的思路和技术支持。 本文的主要贡献在于将小波变换和时间序列分析相结合，为卫星轨道摄动问题提供了一种创新的解决方法，对于提高卫星定轨的精确度和计算效率具有显著的推动作用。这一研究成果对于卫星导航、通信和遥感等领域具有广泛的实际应用价值。