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Pseudo-stochastic orbit modeling of low earth satellites using the Global Positioning System / Adrian Jäggi (2007)

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Titre :	Pseudo-stochastic orbit modeling of low earth satellites using the Global Positioning System
Type de document :	Rapport
Auteurs :	Adrian Jäggi, Auteur
Editeur :	Zurich : Schweizerischen Geodatischen Kommission / Commission Géodésique Suisse
Année de publication :	2007
Collection :	Geodätisch-Geophysikalische Arbeiten in der Schweiz, ISSN 0257-1722 num. 73
Importance :	202 p.
Format :	21 x 30 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-3-908440-17-8
Note générale :	Bibliographie
Langues :	Anglais (eng)
Descripteur :	[Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] champ de pesanteur terrestre [Termes IGN] compensation par moindres carrés [Termes IGN] double différence [Termes IGN] GOCE [Termes IGN] GRACE [Termes IGN] modèle stochastique [Termes IGN] orbite basse [Termes IGN] orbitographie par GNSS [Termes IGN] poursuite de satellite [Termes IGN] série temporelle
Index. décimale :	30.40 Géodésie physique
Résumé :	(Auteur) Le travail ,,Pseudo-Stachastic Orbit Modeling of Low Earth Satalling using the Global Positioning System" traite d'un sujet devenu relevant pour la science avec les lancements du satellite CHAMP en 2000 et des satellites jumeaux GRACE-A et GRACE-B en 2002. Le travail du Dr. Jäggi contient dix chapitres, le premier introduisant le sujet et le dernier contenant un résumé, des conclusions et des recommandations. Le chapitre 2 introduit les plus importantes missions de satellites scientifiques équipés de récepteurs GPS, le chapitre 3 donne une vue d'ensemble de l'état actuel de la détermination du champ de pesanteur utilisant des missions satellitaires. Les chapitres 4 à 6 sont dédiés aux développements des méthodes mathématiques utilisées pour la détermination des orbites. Les chapitre 7 et 8 évaluent les précisions des orbites (chapitre 7) et des orbites relatives des constellations de satellites (chapitre 8). L'on apprend que les orbites des LEOs (Low Earth Orbiting) satellites utilisant le système GPS peuvent être déterminées avec une précision de 2 à 3 centimètres et que celles des orbites relatives, séparées de quelques centaines de kilomètres, peuvent être déterminées avec une précision d'environ 1 millimètre. Le chapitre 9 contient deux résultats clefs de nature théorique (voir les points 2 et 3 ci-dessous). Dans le chapitre final l'on apprend que quelques méthodes développées dans ce travail seront utilisées pour l'exploitation scientifique des données de la mission GOCE de l'ESA. Le Dr Jäggi a comparé des orbites cinématiques avec des orbites basées sur les équations (stochastiques) du mouvement. Les aspects innovateurs en sont : Le formalisme mathématique unifié traitant de différentes techniques de modélisation d'orbites stochastiques. Il est montré que chaque équation variationelle associée avec un des milles possibles paramètres stochastiques peut être représentée comme une combinaison linéaire de quelques (six, neuf ou douze) équations variationelles indépendantes, le nombre dépendant du choix particulier de la paramètrisation (voir chapitre 5). Des orbites avec une dynamique hautement réduite (highly reduced dynamics), par exemple quand le nombre, par coordonnées, de paramètres stochastiques introduits approche le nombre d'époques, deviennent indistinguables des orbites cinématiques (voir chapitre 9) De plus il est montré que les orbites à dynamique réduite sont bien adaptées à la détermination du champ de pesanteur quand le nombre de paramètres stochastiques (par coordonnée) par révolution est plus grand ou égal au double du degré maximum du potentiel devant être déterminé.
Note de contenu :	1. Introduction 2. Low Earth Orbiters Using GPS 2.1 TOPEX/Poseidon 2.2 Microlab-1 2.3 CHAMP 2.3.1 Orbit 2.3.2 Science Instruments 2.4 SAC-C. 2.5 JASON-1 2.6 GRACE 2.6.1 Orbit 2.6.2 Science Instruments 2.7 ICESat. 2.8 FORMOSAT-3 2.9 GOCE 2.9.1 Orbit 2.9.2 Science Instruments 2.9.3 High-level Processing Facility 3. Gravity Field Models from Satellite Tracking 3.1 Global Representation of the Earth's Gravitational Potential 3.2 Classical Gravity Field Mapping 3.3 Gravity Field Mapping from High-Low SST Data 3.3.1 The EIGEN Gravity Field Models 3.3.2 Alternative Methods for Gravity Field Recovery 3.4 Gravity Field Mapping from Low-Low SST Data 3.5 Gravity Field Mapping from Satellite Gradiometry 4. Fundamentals of the GPS Data Analysis 4.1 The Global Positioning System (GPS) 4.1.1 GPS Satellite Orbits 4.1.2 GPS Frequencies and Codes 4.2 The International GNSS Service (IGS) 4.3 Modeling the GPS Observables 4.3.1 Code Observation Equation 4.3.2 Phase Observation Equation 4.3.3 Observation Differences 4.3.4 Linear Combinations 4.4 Pocket Guide of Least-Squares Adjustment 4.4.1 Parameter Pre-Elimination 4.4.2 Parameter Constraining 5. Modeling Satellite Motion 5.1 Extracting LEO Positions from GPS Data 5.1.1 Dynamic Orbit Representation 5.1.2 Kinematic Orbit Representation 5.2 Dynamic LEO Orbit Determination 5.2.1 Primary Equations 5.2.2 Variational Equations 5.3 Pseudo-Stochastic Orbit Modeling 5.3.1 Piecewise Constant Accelerations 5.3.2 Instantaneous Velocity Changes (Pulses), 5.3.3 Piecewise Linear Accelerations 5.3.4 Other Orbit Modeling Techniques 6. Efficient Normal Equation Handling 6.1 Conventional Least-Squares Adjustment - An Overview 6.1.1 Partial Derivatives w.r.t. GPS-Specific Parameters 6.1.2 Partial Derivatives w.r.t. LEO Orbit Parameters 6.1.3 Structure of the Normal Equation Matrix 6.2 Structure of Normal Equations related to Orbit Parameters 6.3 Rapid Solution Strategy 6.3.1 Collection of Observations 6.3.2 Intermediate Solution 6.3.3 Back-Substitution for the Final Solution 6.3.4 Structure of Transformed Normal Equations 6.4 Considering Additional Parameters 6.4.1 Structure of the Normal Equation System 6.4.2 Rapid Solution Strategy 6.5 Estimating Acceleration Parameters 6.5.1 Changes in the Structure of Normal Equations 6.5.2 Changes for the Rapid Solution Strategy 6.6 Numerical Experiments 6.6.1 Equivalence of Solutions 6.6.2 Intermediary Filter Solutions 6.6.3 Performance Tests 6.7 Summary and Comments 7. CHAMP and GRACE Orbit Determination Using Undifferenced GPS Data 7.1 GPS Orbit Products 7.2 GPS Clock Products 7.3 Reference Frame Transformations 7.3.1 ICRF-ITRF 7.3.2 SF-ICRF 7.4 CHAMP and GRACE GPS SST Data 7.5 Initial Orbit Determination 7.6 Final Orbit Improvement and Validation 7.6.1 Internal Orbit Validation 7.6.2 External Orbit Validation 7.7 CHAMP Orbit Comparison Campaign 7.7.1 Individual Orbit Solutions 7.7.2 Orbit Comparison Results 7.7.3 SLR Validation 7.7.4 Discussion 7.8 CHAMP Orbit Determination with Improved GPS Tracking 7.8.1 Tuning CHAMP POD: Some Words On 7.8.2 SLR Validation 7.8.3 Validation with Accelerometer Data 7.8.4 Accelerometer Data as Additional Observations - A Simulation Study 7.8.5 Validation with Kinematic Orbits 7.9 GRACE Orbit Determination 7.9.1 Tuning GRACE POD 7.9.2 Validation with K-Band Data 7.9.3 Validation with SLR Data 7.9.4 Overlap Analysis 7.9.5 Analysis of Ionosphere-Free Phase Residuals 8. GRACE Orbit Determination Using Doubly Differenced GPS Data 8.1 Baseline Formation 8.2 Orbit Results using GRACE and IGS Ground Station Data 8.2.1 Orbit Differences 8.2.2 K-Band Validation 8.2.3 SLR Validation 8.2.4 Special Solutions 8.3 Analysis of the Space Baseline 8.3.1 Quality of the Reference Trajectory 8.3.2 Tuning Space Baseline Solutions 8.3.3 Analysis of Tuned Space Baseline Solutions 8.3.4 Formal Errors and Orbit Differences 8.4 Summary and Comments 9. Analyzing Pseudo-Stochastic Parameters 9.1 Interpretability of Single Acceleration Estimates . 9.1.1 Simulation Scenario 9.1.2 Orbit and Acceleration Recovery . 9.2 Interpretability of Reduced-Dynamic Trajectories 9.2.1 Orbit Reparametrization 9.2.2 Simulation Scenario 9.2.3 Acceleration Recovery 9.3 Highly Reduced-Dynamic Trajectories 9.4 Analysis of HRD Orbit Positions and Velocities 9.4.1 Simulation Scenario 9.4.2 Orbit and Velocity Reconstruction 9.4.3 Fourier Analysis of HRD Orbit Positions 9.4.4 Fourier Analysis of HRD Orbit Velocities 9.5 Gravity Field Recovery from HRD Orbit Positions 9.5.1 Simulation Scenario 9.5.2 A Few Introductionary Remarks 9.5.3 Effect of Data Accumulation 9.5.4 Solutions with 10s GPS Data Sampling 9.5.5 Solutions with 30 s GPS Data Sampling 9.5.6 Comment on Applications using Real Observations . 9.6 Summary and Comments 10. Summary, Conclusions, and Outlook
Numéro de notice :	13747
Affiliation des auteurs :	non IGN
Thématique :	POSITIONNEMENT
Nature :	Rapport de recherche
En ligne :	https://www.sgc.ethz.ch/sgc-volumes/sgk-73.pdf
Format de la ressource électronique :	URL
Permalink :	https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62562

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
13747-01	30.40	Livre	Centre de documentation	Géodésie	Disponible

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