Advertisement

通过拉普拉斯方法,可以根据方位角和仰角读数来确定双体轨道。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
laplace_orbit_fit() 函数运用了拉普拉斯方法,旨在通过分析物体在三个不同方位角和仰角下的观测数据,从而精确地确定其轨道。Bate、White 和 Mueller 对该方法的理论基础进行了详细阐述。 重要的是要强调,为了获得可靠的计算结果,观测数据必须保持紧密的间隔。此外,该函数还依赖于其他一系列函数,这些函数可以独立运行,因为它们提供了坐标转换以及儒略日期计算所需的实用算法。laplace_orbit_fit() 的输入参数包括::观察者所在的纬度(以弧度表示),北纬对应正值; :观察者所在的经度(以弧度表示),东经对应正值; :观察者的高度(单位为米); :一个包含三个不同儒略日期的向量行,用于记录观测数据; 以及 :一个 2x3 的矩阵,其第一行必须包含方位角(以弧度表示),第二行则需包含三个观测值的仰角(以弧度表示)。laplace_orbit_fit() 的输出结果为 :地球中心惯性参考系中时间 T(2) 的位置矢量。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 利用计算:基于-MATLAB实现
    优质
    本文介绍了一种使用MATLAB实现的方法,通过应用拉普拉斯算法结合方位角与仰角信息,来精确地确定双体系统的轨道参数。 `laplace_orbit_fit()` 函数实现了拉普拉斯方法,用于根据物体在三个不同方位角和仰角的观测数据确定其轨道。该方法基于 Bate、White 和 Mueller 的理论描述。需要注意的是,为了获得良好的结果,这些观察应当紧密间隔进行。 除了 `laplace_orbit_fit()` 之外,还有一些其他函数被此函数使用,但它们也可以独立运行,并提供了坐标转换和儒略日期计算的有用算法。 `laplace_orbit_fit()` 函数输入包括: - ``:观测者所在位置的纬度(单位为弧度),北半球取正值。 - ``:观测者所在的经度(单位为弧度),东半球取正值。 - ``:观测者的海拔高度,以米为单位进行测量。 - ``:一个包含三个不同儒略日期的行向量,用于记录三次观察的时间点。 - ``:2x3 矩阵。第一行为方位角(弧度),第二行为仰角(弧度)。 `laplace_orbit_fit()` 函数输出包括: - ``:在时间 T(2) 时的地球中心惯性参考系中的速度向量。
  • 基于截断功率谱的2x2 MIMO信分析
    优质
    本文提出了一种基于截断拉普拉斯方位角功率谱的方法来分析2x2多输入多输出(MIMO)通信系统中的信道特性,为无线通信技术的发展提供了新的理论依据。 截断拉普拉斯方位角功率谱的2x2 MIMO信道研究
  • 接收器接收到的卫星的
    优质
    本项目专注于研究如何精确计算与确定卫星接收设备所接收到信号的来源卫星的具体方位角及仰角,旨在优化卫星通信系统的性能。 此功能计算来自接收器的卫星的方位角和仰角。输入:Pos_Rcv:接收器(仪表)的XYZ位置(米)。Pos_SV:GPS卫星的XYZ矩阵位置(米)。输出:E:仰角(弧度),A:方位角(弧度)。
  • COMSOL.zip_comsol偏微分程_comsol_Laplace equation_
    优质
    本资源包提供关于使用COMSOL软件求解各种形式的拉普拉斯方程(Laplace Equation)及其在科学与工程问题中的应用示例,涵盖偏微分方程建模技巧。 COMSOL求解拉普拉斯方程对于偏微分方程的求解非常重要。
  • 特征映射
    优质
    拉普拉斯特征映射是一种非线性降维技术,在机器学习和数据可视化中用于保持数据点之间的局部几何结构。 拉普拉斯特征映射、流形学习以及在MATLAB中的相关实验及代码。
  • 考虑与忽略对线邻域的图像增强
    优质
    本文提出了一种新颖的拉普拉斯图像增强技术,通过精确调整对角线邻域的影响,提升了图像边缘检测和细节强化的效果。 比较空域内不含对角线邻域的拉普拉斯算子增强与包含对角线邻域的拉普拉斯算子增强在图像效果上的区别。
  • Pysattracker:一个计算卫星勒频移的Python库
    优质
    PySatTracker是一款功能强大的Python库,专注于精确计算卫星过境时的方位角、仰角以及多普勒频移,为天文爱好者与研究人员提供便利。 pysattracker 是一个用于计算卫星飞越的方位角、仰角以及多普勒频移的 Python 库。 安装依赖项: ``` sudo pip install pyephem ``` 库没有特定的特殊库需要安装,只需将其克隆到您的项目目录中即可。 ```bash git clone https://github.com/cubehub/pysattracker.git ``` 或者如果您的项目已经在使用 git 进行版本控制,则最好将它用作子模块: ```bash git submodule add https://github.com/cubehub/pysattracker.git ``` 示例代码如下: ```python import sys import time from pysattracker import sattrackerec1_tle = { name: ESTCUBE 1 } ```
  • 利用STM32DMP取欧
    优质
    本项目介绍如何使用STM32微控制器结合DMP(数字运动处理器)技术来高效地读取并处理传感器数据,以获取设备的姿态信息——即欧拉角。该方法提供了一种精确且低功耗的方式来实现复杂的姿态跟踪应用。 这段文字描述了一个使用STM32F103芯片并通过DMP库函数读取6050传感器欧拉角的程序。
  • -克算的压缩
    优质
    道格拉斯-普克算法是一种用于简化折线串的几何算法,通过减少点的数量来压缩数据,同时保持图形的整体形状和特征,广泛应用于地图渲染、路径规划等领域。 道格拉斯-普克压缩算法可以附带全国数据,并且允许调节压缩率。
  • 网格上的算子计算:使用MATLAB实现网格算子。
    优质
    本项目采用MATLAB编程语言,专注于在三角网格上高效地计算拉普拉斯算子。通过详细代码和注释,深入解析了算法原理及其应用,适合对数值分析与计算机图形学感兴趣的读者学习参考。 MESH_LAPLACIAN:用于计算不规则三角形网格的拉普拉斯算子。 用法: [lap,edge] = mesh_laplacian(vertex,face) 返回值包括“lap”,即不规则三角形网格上的拉普拉斯算子(二阶空间导数),以及“edge”,表示顶点之间线性距离。这两个输出矩阵都是方形的,大小为 [Nvertices,Nvertices],通常比较稀疏。 输入参数: - “vertex” 包含每个顶点的 (x,y,z) 笛卡尔坐标。 - “face” 表示三角剖分中各面的索引,“vertex”,从 1 到 Nvertices 编号。有关更多关于三角测量的信息,请参考相关文档。 对于给定顶点“i”的相邻顶点,可以使用以下命令获取: k = find(edge(i,:)); 该程序使用的数学计算方法参见 Oostendorp, Oosterom & Huiskamp (1989) 的文献。