技术领域
[0001] 本申请涉及大气密度测量技术领域，尤其涉及一种大气密度反演与校正方法、装置、设备以及存储介质。
相关背景技术
[0002] 热层是指距离地球表面90km～600km高度范围内的大气层，空间站和一些科学实验卫星等近地轨道航天器都运行其中。虽然热层大气很稀薄，但由于低轨航天器的高速运行，使得因热层大气产生的大气阻力摄动成为除地球非球形引力摄动外最大的摄动力，影响了近地轨道航天器的轨道寿命。
[0003] 随着人类对太空的不断开发，在执行航天器的精密定轨、避碰预警、空间操作及再入控制等操作控制时，需要根据经验大气密度模型预测的大气密度进行控制。关于大气阻力摄动的理论比较成熟，但由于热层复杂的物理特性，现有经验大气密度模型精度并不高，作为评估经验大气密度模型准确度指标的均方根误差在30％左右，在地磁暴期间均方根误差可达到100％，或甚至更高的均方根误差。若经验大气密度模型的均方根误差过大，则会影响航天器运动控制的准确性。
[0004] 因此，如何提高经验大气密度模型的精度，是目前亟需解决的一个问题。
具体实施方式
[0045] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请的技术方案，并不用于限定本申请。
[0046] 为了更好的理解本申请的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式进行详细的说明。
[0047] 本申请的主要解决方案是：获取两行轨道根数和空间环境指数；根据所述两行轨道根数对大气密度进行反演，得到经验大气密度模型；根据所述空间环境指数对所述经验大气密度模型进行校正，得到校正后的经验大气密度模型，并根据所述校正后的经验大气密度模型对航天器进行运动控制。
[0048] 大气密度模式发展中，主要形成了基于热层温度参数的Jacchia系列模型、基于卫星轨道衰变数据的CIRA系列模型、基于质谱仪和非相干散射雷达观测数据的MSIS系列模型、基于卫星阻力和大气温度的DTM系列模型等。目前针对大气密度反演的研究主要是基于航天器轨道数据和星载加速度计数据。对于大气密度模型的校正也有广泛的研究，美国空军太空分析中心建立了JB2006模式和JB2008模式，被认为预报精度优于15％，不足是太阳和地磁活动观测数据非实时。美国空军实验室基于卫星阻力数据使用动态大气修正算法(DCA：Dynamic Calibration Atmosphere)开展了高精度卫星阻力模型(HASDM：High Accuracy of Satellite Drag Model)项目研究，在200～800km高度范围内精度可达6％～8％，但此项目涉密不开源。欧洲航天局空间操作中心(ESOC)开展了大气模型的准实时修正工作，目前还处于起步阶段。飞控中心的李勰使用温度参数修正热层密度，通过探测值和密度数据集将模式平均误差从40％降低到3％左右，缺少对空间环境指数的利用。苗娟使用神州4号探测数据建立误差库滑动修正NRLMSISE‑00模型，将模式提前三天预测误差从20％降低到10％左右，但探测数据集有限，不利于长期应用。陈旭杏使用数据集建立模型修正因子，将NRLMSISE‑00模型3天预报误差降低50％以上，预报校正时间较短。杜凯基于实测定轨数据给出大气密度模型的短时模式匹配算法，通过模型值的旋转平移缩放完成逐点匹配，仅能满足磁平期短时轨道预报(3天)需求，时间跨度短、未能揭示大气长期变化，且存在改进失败的情况。因此，如何提高大气密度模型的精度，是目前亟需解决的一个问题。
[0049] 本申请通过两行轨道根数和空间环境指数，对大气密度进行反演，并对反演结果进行校正，克服了经验大气密度模型预测误差大的技术缺陷，提高了经验大气密度模型的精度，进而提高了航天器运动控制准确性。
[0050] 需要说明的是，本实施例的执行主体可以是大气密度反演与校正系统，也可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如平板电脑、个人电脑、手机等，或者是一种能够实现上述功能的大气密度反演与校正设备等，本实施例对此并不作具体限定。以下以大气密度反演与校正系统为执行主体为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。
[0051] 基于此，本申请提出第一实施例的大气密度反演与校正方法，请参照图1，所述大气密度反演与校正方法应用于航天器运动控制，所述大气密度反演与校正方法包括步骤S10～S30：
[0052] 步骤S10，获取两行轨道根数和空间环境指数；
[0053] 需要说明的是，两行轨道根数是基于雷达测量数据给出的一组描述航天器轨道信息的数据，是消除地球非球形引力摄动周期项影响后的平均轨道根数，反映了航天器轨道的长期变化趋势。每个航天器都有两行轨道根数，其数据格式分为两行，第一行包括航天器的标识符、国家/组织、发射年份、发射编号和发射件数等参数；第二行包括航天器的纬度、升交点经度、轨道倾角、近地点时间、近地点幅角、平近点角速度和公转周期等参数。
[0054] 空间环境指数是描述航天器运行环境条件以及对大气密度有影响的参数，可能包括太阳活动水平、地球磁场强度或宇宙射线通量等。可通过各种卫星观测、地面观测或者数值模拟获取。
[0055] 步骤S20，根据所述两行轨道根数对大气密度进行反演，得到经验大气密度模型；
[0056] 需要说明的是，根据两行轨道根数，可与航天器运动控制的相关理论或模型结合起来，反演出于航天器运动控制过程相关的经验大气密度模型。该模型反演过程中能够考虑到航天器运行时在大气中受到的阻力、引力等影响因素，使得根据得到的经验大气密度模型，后续能够对航天器进行准确控制。
[0057] 步骤S30，根据所述空间环境指数对所述经验大气密度模型进行校正，得到校正后的经验大气密度模型，并根据所述校正后的经验大气密度模型对航天器进行运动控制。
[0058] 需要说明的是，根据空间环境指数对经验大气密度模型进行校正的过程中，可以结合精度高于经验大气密度模型的大气密度值数据，将这些数据与经验大气密度模型的输出进行比较，并通过调整经验大气密度模型参数或采用修正因子来校正经验大气密度模型的输出；或是采用如神经网络或回归模型的机器学习算法建立校正模型进行校正，校正完成后使得经验大气密度模型能够更准确地反映当前的空间环境条件。校正后的经验大气密度模型可以应用于轨道预测、姿态控制或者推进系统设计中，可以使用校正后的模型来更精确地预测大气密度的变化，从而优化航天器的运动控制策略。
[0059] 本申请提供了一种大气密度反演与校正方法，本申请首先通过两行轨道根数结合摄动理论，以根据航天器轨道的关键信息准确反演出经验大气密度模型，有助于提高对航天器所处环境的预测准确性。空间环境指数提供了对不同空间环境条件下大气密度变化的更准确描述，从而可以校正经验大气密度模型，使经验大气密度模型的预测结果更贴近实际空间环境情况，进一步提高经验大气密度模型的精度，进而提高航天器运动控制准确性。
[0060] 综上可知，本申请通过两行轨道根数和空间环境指数，对大气密度进行反演，并对反演结果进行校正，克服了经验大气密度模型预测误差大的技术缺陷，提高了经验大气密度模型的精度，进而提高了航天器运动控制准确性。
[0061] 在一种可行的实施方式中，步骤S20可以包括步骤S201～S202：
[0062] 步骤S201，根据所述两行轨道根数确定所述航天器的半长轴参数，并建立半长轴参数与大气密度的关系式；
[0063] 步骤S202，根据所述两行轨道根数确定所述航天器的平运动参数，并根据所述平运动参数和所述半长轴参数与大气密度的关系式确定经验大气密度模型。
[0064] 需要说明的是，根据摄动理论和两行轨道根数，可以推导出航天器的半长轴参数。根据两行轨道根数可获取航天器的轨道倾角、近地点距离和远地点距离的信息，根据轨道的近地点距离和远地点距离，可以计算航天器轨道椭圆的半径，轨道椭圆的半长轴即为轨道椭圆的半径的平均值。根据摄动理论，考虑引力场等摄动效应对轨道的影响，对轨道半长轴进行修正，以使其与实际轨道更加吻合，最终得到的修正后的半长轴即为航天器的半长轴参数。根据摄动理论中半长轴参数和大气密度的关系，建立半长轴参数与大气密度的关系式，以描述航天器在不同轨道位置处所受到的大气影响。平运动参数描述了轨道上物体的运动状态，包括轨道倾角、近地点和远地点的位置等，通过两行轨道根数可以确定航天器的平运动参数。利用平运动参数和半长轴参数以及之前建立的半长轴参数与大气密度的关系式，确定大气密度状况和航天器运动状态的关联，便于根据大气密度对航天器进行姿态控制、位置控制或运动控制。
[0065] 使用本实施例的方法反演GRACE‑A卫星2003和2007两年的沿轨大气密度值，可得密度计算结果ρc，ρd表示实测密度， 表示使用GRACE‑A卫星的两行轨道根数反演大气密度得到的反演值，如下密度相对误差统计表所示，其中RMS表示二者的均方根误差、MRE表示平均相对误差、Mean of ratio表示比值均值。可以看出本实施例的经验大气密度模型值相对实测密度的误差与反演值相对实测密度的误差接近，表明根据本实施例的方法反演的经验大气密度模型具有一定的精度。
[0066] 密度相对误差统计表
[0067]
[0068] 本实施方式中，通过使用已知的轨道参数，如半长轴和平运动参数，以及历史数据建立的大气密度模型，可以根据航天器的轨道位置变化对大气密度进行反演估计。通过建立半长轴参数与大气密度的关系式，可以考虑不同轨道高度和轨道形状对大气密度的影响，通过航天器的运动状态确定经验大气密度模型，实现大气密度状况和航天器运动状态的关联，便于根据大气密度对航天器进行姿态控制、位置控制或运动控制。
[0069] 在一种可行的实施方式中，步骤S201可以包括步骤S2011～S2012：
[0070] 步骤S2011，根据所述两行轨道根数中的轨道倾角和航天器惯性系下速度确定风速因子；
[0071] 步骤S2012，根据地球引力常数、预设的弹道系数和所述风速因子，建立半长轴参数与大气密度的关系式。
[0072] 需要说明的是，F为风速因子，计算公式如下所示：
[0073]
[0074] 其中，r为地心距，ωe为地球自转角速度，i为两行轨道根数中的轨道倾角，v为两行轨道根数中的航天器惯性系下速度。
[0075] 半长轴变化主要是由大气阻力和太阳辐射压力(SRP：solar radiation pressure)引起的，根据摄动理论，半长轴参数与大气密度的关系式可写成：
[0076]
[0077] 其中，aM为半长轴参数，μ为地球引力常数，B为预设的弹道系数，ρ为大气密度，F为风速因子，v为两行轨道根数中的航天器惯性系下速度。
[0078] 大气阻力摄动加速度中，弹道系数B和大气密度ρ是耦合在一起的，为了提高反演精度，可以基于流体力学理论推导出估算弹道系数，作为预设的弹道系数，或是根据实际应用进行设定。
[0079] 本实施方式中，综合考虑了轨道倾角和航天器速度等多种因素对航天器轨道和运行的影响，使得半长轴参数与大气密度的关系描述更加全面和准确，有助于更准确地预测航天器在不同大气密度下的运行情况，提高了预测精度，提高航天器运动控制准确性。
[0080] 在一种可行的实施方式中，步骤S202可以包括步骤S2021～S2023：
[0081] 步骤S2021，根据所述两行轨道根数确定所述航天器的平运动参数；
[0082] 步骤S2022，根据所述半长轴参数与大气密度的关系式，以及所述半长轴参数、所述平运动参数与所述地球引力常数的关系，建立平运动参数与大气密度的关系式；
[0083] 步骤S2023，计算预设时间内所述平运动参数的均值，并根据所述均值和所述平运动参数与大气密度的关系式确定经验大气密度模型。
[0084] 需要说明的是，半长轴参数、平运动参数与地球引力常数的关系式为：
[0085]
[0086] 其中，aM为半长轴参数，nM为平运动参数，μ为地球引力常数。
[0087] 在忽略太阳辐射压力SRP对1000km以下航天器的影响时，可得：
[0088]
[0089] 进一步可得：
[0090]
[0091] 其中， 表示tk时刻和ti时刻平运动nM的均值3
为(ti,tk)时段内大气密度ρ的沿轨加权平均值，权重为Fv。
[0092] 大气阻力摄动加速度中，弹道系数B和大气密度ρ是耦合在一起的，为了提高反演精度，需要精确确定平均弹道系数 的值。平均弹道系数可以通过对航天器各个弹道系数在特定条件下的测量或计算得到的平均值来确定。平均化处理可以减少航天器在不同运行状态下的气动性能变化对整体运行状态的影响，从而简化分析和设计过程。根据平均弹道系数 分段累加(设步长为Δt)的方式求解上式中的 得到经验大气密度模型的反演方程为：
[0093]
[0094] 本实施方式中，通过计算预设时间内平运动参数的均值，可以减少数据中的噪声和波动，得到更稳定的平运动参数。根据航天器的轨道运动参数和大气密度的经验大气密度模型，实现对航天器在不同轨道位置和大气密度下的运行情况的考虑，从而得到更精确的经验大气密度模型，为航天器的运动控制提供准确的参考依据。
[0095] 在一种可行的实施方式中，步骤S30可以包括步骤S301～S302：
[0096] 步骤S301，根据所述空间环境指数构造校正函数；
[0097] 步骤S302，根据所述校正函数对所述经验大气密度模型进行校正，得到校正后的经验大气密度模型，并根据所述校正后的经验大气密度模型对航天器进行运动控制。
[0098] 需要说明的是，现有的经验大气模型校正方式包括尺度偏差校正和模型参数校正两种。模型参数校正一般是校正热层温度参数，如DCA算法(Distributed Consistency Algorithm，分布式一致性算法)使用13个球谐系数修正Jacchia71模型的拐点温度Tx和外逸层温度T∞以校准其热层温度分布，最终改变密度分布。还有针对高度、星下点纬度、当地太阳时的模型校正方法对CIRA‑72模型进行尺度偏差校正的方法，但这种校正方法的显著缺点是计算复杂，不利于大气密度的快速预报和校准。
[0099] 空间环境指数是描述航天器运行环境条件以及对大气密度有影响的参数，可能包括太阳活动水平、地球磁场强度、宇宙射线通量等。建立校正函数描述空间环境指数与大气密度模型之间的关系。校正函数可以是线性的、非线性的，或者是方程组。将所得到的空间环境指数作为校正函数的输入，利用该校正函数对经验大气密度模型进行校正。校正函数会根据输入的空间环境指数调整经验大气密度模型的参数或输出。经过校正后，得到校正后的经验大气密度模型，能够确定特定的空间环境条件对大气密度的影响，进而在实际应用中更能准确地预测航天器在不同环境下的轨道变化。
[0100] 例如，当空间环境指数包括F10.7、F10.7a和Ap时，构造校正函数f(F10.7,F10.7a,Ap)。其中，F10.7能够表示大气密度的周期变化，F10.7a描述了大气密度的长期变化趋势，Ap能够表示地磁活动对大气密度的短时高频扰动。此时，校正后的经验大气密度模型可定义为：
[0101] ρcorr(t)＝f(F10.7,F10.7a,Ap)·ρuncorr(t)
[0102] 其中，ρcorr(t)表示校正后的经验大气密度模型，ρuncorr(t)表示待校正的经验大气密度模型。
[0103] 作为演示，此处选取2003、2004、2007、2008四年的GRACE‑A卫星的模型密度数据进行校正演示，得到结果如图2所示，浅色点表示校正前的模型密度数据、深色点表示校正后得到的校准值，可以看出模型平均误差值有明显减小，意味着模型精度经过校正后得到了提高，并避免了计算复杂球谐函数系数及其偏导数的过程。在图2中，纵坐标MRE表示平均相对误差，横坐标days表示天数，calibration表示校准值，在图2(a)中，Model density and calibration values in 2003表示2003年的模型密度数据和校准值，在图2(b)中，Model density and calibration values in 2004表示2004年的模型密度数据和校准值，在图2(c)中，Model density and calibration values in 2007表示2007年的模型密度数据和校准值，在图2(d)中，Model density and calibration values in 2008表示2008年的模型密度数据和校准值。
[0104] 此外，还可以使用前一年校正函数的系数对后一年经验密度模型进行预报校正，可以提高经验大气模型的预报精度。
[0105] 本实施方式中，通过考虑特定的空间环境因素，校正函数可以使经验大气密度模型更加准确地反映实际情况。校正后的模型能够更精确地预测大气密度，为航天器的轨道设计和控制提供参考，提高了航天器运动控制准确性。
[0106] 在一种可行的实施方式中，步骤S301可以包括步骤S3011～S3013：
[0107] 步骤S3011，根据所述空间环境指数构造相应的校正系数；
[0108] 步骤S3012，根据预设的密度集数据和所述经验大气密度模型，对所述校正系数进行优化，得到优化后的校正系数；
[0109] 步骤S3013，根据所述优化后的校正系数和所述空间环境指数，得到校正函数。
[0110] 需要说明的是，空间环境指数包括F10.7、F10.7a和Ap，F10.7能够表示大气密度的周期变化，F10.7a描述了大气密度的长期变化趋势，Ap能够表示地磁活动对大气密度的短时高频扰动。同时考虑三种空间环境指数对大气密度的影响，构造三种空间环境指数对应的校正系数，校正函数如下公式所示：
[0111] f＝k1+k2F10.7+k3F10.7a+k4Ap
[0112] 其中，k1为校正函数的常数项、k2、k3和k4分别对应为F10.7、F10.7a和Ap的校正系数。
[0113] 预设的密度集数据一般选用精度高于上述经验大气密度模型的一组大气密度值，例如，可以选取基于运行在同一轨道上多颗卫星的两行轨道根数反演得到的沿轨大气密度值。根据预设的密度集数据和经验大气密度模型，可以采用最小二乘法、梯度下降法或牛顿法等优化算法或参数拟合方法对校正系数进行优化，得到k1、k2、k3和k4优化后的数值作为校正系数，结合上述校正函数公式，得到校正函数。
[0114] 本实施例中，通过根据空间环境指数构造校正系数，将优化后的校正系数整合到校正函数中，校正函数能够准确地将空间环境指数映射到对应的校正值，有助于更准确地调整经验大气密度模型，使校正函数考虑到不同空间环境条件下的影响，从而提高经验大气密度模型的准确性和适用性，进而有助于提高航天器运动控制准确性。
[0115] 在一种可行的实施方式中，步骤S302可以包括步骤S3021～S3022：
[0116] 步骤S3021，根据预设的密度集数据和所述经验大气密度模型，构造与所述校正系数关联的误差方程；
[0117] 步骤S3022，根据所述误差方程进行计算，得到优化后的校正系数。
[0118] 需要说明的是，根据预设的密度集数据和经验大气密度模型，构造误差方程为：
[0119] ∑(ρset(t)‑ρcorr(t))2
[0120] 其中，ρset表示预设的密度集数据，ρcorr(t)表示校正后的经验大气密度模型密度值。当残差平方和最小时，得到该误差方程的目标参数H。
[0121] 根据目标参数H，校正后的经验大气密度模型密度值ρcorr(t)的矩阵形式可表示为：
[0122] ρcorr＝HK
[0123]
[0124] ρuncorr表示待校正的经验大气密度模型密度值，F10.7、F10.7a和Ap为空间环境指数，则可得K为：
[0125] K＝(HTH)‑1HTρset
[0126] H为n×4偏导数矩阵，n为ρset的数据长度(n≥4)，1≤i≤n。计算目标参数H的偏导数为零时的矩阵参数，可以得到最优的K参数估计值。
[0127] 其中，K与校正系数的关系式为：
[0128] K＝[k1 k2 k3 k4]T
[0129] 根据K的具体数值，可分别得到优化后的校正系数k1、k2、k3和k4。
[0130] 本实施方式中，通过根据预设的密度集数据构造误差方程，并通过最小二乘法优化模型参数，避免了计算复杂球谐函数系数及其偏导数的校正过程，可降低校正计算量，提高校正效率，使得校正后的经验大气密度模型更好地拟合实际数据，适应不同的环境条件和输入参数，提高了经验大气密度模型的泛化能力、适用性和准确性，进而有助于提高航天器运动控制准确性。
[0131] 本申请实施例还提供一种大气密度反演与校正装置，请参照图3，所述大气密度反演与校正装置包括：
[0132] 获取模块10，用于获取两行轨道根数和空间环境指数；
[0133] 反演模块20，用于根据所述两行轨道根数对大气密度进行反演，得到经验大气密度模型；
[0134] 校正模块30，用于根据所述空间环境指数对所述经验大气密度模型进行校正，得到校正后的经验大气密度模型，并根据所述校正后的经验大气密度模型对航天器进行运动控制。
[0135] 可选地，所述反演模块20还包括：
[0136] 根据所述两行轨道根数确定所述航天器的半长轴参数，并建立半长轴参数与大气密度的关系式；
[0137] 根据所述两行轨道根数确定所述航天器的平运动参数，并根据所述平运动参数和所述半长轴参数与大气密度的关系式确定经验大气密度模型。
[0138] 可选地，所述反演模块20还包括：
[0139] 根据所述两行轨道根数中的轨道倾角和航天器惯性系下速度确定风速因子；
[0140] 根据地球引力常数、预设的弹道系数和所述风速因子，建立半长轴参数与大气密度的关系式。
[0141] 可选地，所述反演模块20还包括：
[0142] 根据所述两行轨道根数确定所述航天器的平运动参数；
[0143] 根据所述半长轴参数与大气密度的关系式，以及所述半长轴参数、所述平运动参数与所述地球引力常数的关系，建立平运动参数与大气密度的关系式；
[0144] 计算预设时间内所述平运动参数的均值，并根据所述均值和所述平运动参数与大气密度的关系式确定经验大气密度模型。
[0145] 可选地，所述校正模块30还包括：
[0146] 根据所述空间环境指数构造校正函数；
[0147] 根据所述校正函数对所述经验大气密度模型进行校正，得到校正后的经验大气密度模型，并根据所述校正后的经验大气密度模型对航天器进行运动控制。
[0148] 可选地，所述校正模块30还包括：
[0149] 根据所述空间环境指数构造相应的校正系数；
[0150] 根据预设的密度集数据和所述经验大气密度模型，对所述校正系数进行优化，得到优化后的校正系数；
[0151] 根据所述优化后的校正系数和所述空间环境指数，得到校正函数。
[0152] 可选地，所述校正模块30还包括：
[0153] 根据预设的密度集数据和所述经验大气密度模型，构造与所述校正系数关联的误差方程；
[0154] 根据所述误差方程进行计算，得到优化后的校正系数。
[0155] 本申请实施例提供的大气密度反演与校正装置，采用上述实施例中的大气密度反演与校正方法，能够解决如何提高诊断报告的全面性和准确性的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的大气密度反演与校正装置的有益效果与上述实施例提供的大气密度反演与校正方法的有益效果相同，且所述大气密度反演与校正装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
[0156] 本申请提供一种大气密度反演与校正设备，大气密度反演与校正设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的大气密度反演与校正方法。
[0157] 下面参考图4，其示出了适于用来实现本申请实施例的大气密度反演与校正设备的结构示意图。本申请实施例中的大气密度反演与校正设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(Personal Digital Assistant：个人数字助理)、PAD(Portable Application Description：平板电脑)、PMP(Portable Media Player：便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的大气密度反演与校正设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0158] 如图4所示，大气密度反演与校正设备可以包括处理装置1001(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM：Read Only Memory)1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器(RAM：Random Access Memory)1004中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1004中，还存储有大气密度反演与校正设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM1002以及RAM1004通过总线1005彼此相连。输入/输出(I/O)接口1006也连接至总线。通常，以下系统可以连接至I/O接口1006：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1007；包括例如液晶显示器(LCD：Liquid Crystal Display)、扬声器、振动器等的输出装置1008；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1003；以及通信装置1009。通信装置1009可以允许大气密度反演与校正设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的大气密度反演与校正设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
[0159] 特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置1003被安装，或者从ROM1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本申请公开实施例的方法中限定的上述功能。
[0160] 本申请提供的大气密度反演与校正设备，采用上述实施例中的大气密度反演与校正方法，能解决如何提高经验大气密度模型的精度，进而提高航天器运动控制准确性的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的大气密度反演与校正设备的有益效果与上述实施例提供的大气密度反演与校正方法的有益效果相同，且该大气密度反演与校正设备中的其他技术特征与上一实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
[0161] 应当理解，本申请公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0162] 以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
[0163] 本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令(即计算机程序)，计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的大气密度反演与校正方法。
[0164] 本申请提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体地例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM：Random Access Memory)、只读存储器(ROM：Read Only Memory)、可擦式可编程只读存储器(EPROM：Erasable Programmable Read Only Memory或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑ROM：CD‑Read Only Memory)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(Radio Frequency：射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0165] 上述计算机可读存储介质可以是大气密度反演与校正设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入大气密度反演与校正设备中。
[0166] 上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被大气密度反演与校正设备执行时，使得大气密度反演与校正设备：获取两行轨道根数和空间环境指数；根据所述两行轨道根数对大气密度进行反演，得到经验大气密度模型；根据所述空间环境指数对所述经验大气密度模型进行校正，得到校正后的经验大气密度模型，并根据所述校正后的经验大气密度模型对航天器进行运动控制。
[0167] 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN：
Local Area Network)或广域网(WAN：Wide Area Network)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0168] 附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0169] 描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
[0170] 本申请提供的可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于执行上述大气密度反演与校正方法的计算机可读程序指令(即计算机程序)，能够解决大气密度反演与校正的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的大气密度反演与校正方法的有益效果相同，在此不做赘述。
[0171] 以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利处理范围内。
