什么有效

以下是我使用PyEphem获得的结果（每次访问只有一个日期），与STK相比（见下文以了解我是如何获得的）：

2014/4/27 03:37:59
2014/4/28 03:15:59
2014/4/29 02:53:59
2014/4/30 02:31:59
2014/5/1 02:09:59
2014/5/2 01:47:59
2014/5/5 00:42:09
2014/5/6 00:20:09
2014/5/6 23:58:09
2014/5/7 23:36:19
2014/5/8 23:14:19
2014/5/9 22:52:19
2014/5/10 22:30:19

27 Apr 2014 03:43:08.427
28 Apr 2014 03:20:44.792
29 Apr 2014 02:58:21.163
30 Apr 2014 02:35:57.546
1 May 2014 02:13:33.952
2 May 2014 01:51:10.384
3 May 2014 01:28:46.848
4 May 2014 01:06:23.358
5 May 2014 00:43:59.92
6 May 2014 00:21:36.571
6 May 2014 23:59:13.310
7 May 2014 23:36:50.173
8 May 2014 23:14:27.216
9 May 2014 22:52:04.550
10 May 2014 22:29:42.571

为PyEphem设置

import numpy as np
import ephem, math


sat = ephem.EarthSatellite()
sat._e = 1.4538821258014423e-09
sat._M = 136.92
sat._ap = 0.0
sat._raan = 199.662
sma = 6878.13631
sat._n = 86400  * np.sqrt(398600.4418/sma**3) / (2*np.pi)
sat._epoch = '2014/02/14 13:00:00'
sat._inc = 46.8
satellite = sat
target = ephem.Observer()
target.lon, target.lat = '6.9', '46.8'
tr = ephem.Date('2014/04/26 16:00:00')
tend = ephem.Date('2014/05/13 16:00:00')
satellite.compute(target)
ephemeris = []

while tr < tend:
    target.date = tr
    satellite.compute(target)
    alt = satellite.alt
    h = satellite.range / 1000
    tr = ephem.Date(tr +  10.0*ephem.second)
    if alt <=0: 
        tr = ephem.Date(tr + 60.0 * 10 * ephem.second)
        continue
    Ona = np.arctan(6378 * np.cos(alt)/(h + 6378 * np.sin(alt))) # Target ONA

    alt = np.degrees(alt)
    if np.fabs(math.degrees(Ona)) > 5 :continue
        ephemeris.append(tr)
print ephemeris

以下是STK设置（实验的日期相同）：STK satellite setup

所以这几乎是完美的，即使我不明白为什么STK和PyEphem时代之间存在这一小时的差异，我怀疑UTCG的东西。

什么不

现在，如果我将倾向度增加到49，我会得到这些结果（PyEphem第一，然后是Stk）：

2014/5/12 00:01:19
2014/5/12 23:39:29

5 May 2014 02:45:25.831
6 May 2014 02:23:14.987
7 May 2014 02:01:06.514
8 May 2014 01:38:58.566
9 May 2014 01:16:50.962
10 May 2014 00:54:43.643
11 May 2014 00:32:36.592
12 May 2014 00:10:29.850
12 May 2014 23:48:23.509

通过将纪元设置为2014/02/14 11:35:00，我得到了预期的结果：

2014/5/5 02:43:59
2014/5/6 02:22:09
2014/5/7 02:00:19
2014/5/8 01:38:29
2014/5/9 01:16:39
2014/5/9 01:16:49
2014/5/10 00:54:49
2014/5/10 00:54:59
2014/5/11 00:33:09
2014/5/12 00:11:19
2014/5/12 23:49:29

由于第一个例子给出了令人满意的结果，我不会说我的模型造成了差异，但它可以。所以我的问题是，这段时间我做错了什么？

Answer 1

通过将STK和我的模型中的纪元时间设置为实验开始时，2014/04/26 16:00:00，我不再有结果的变化。

我确实理解卫星位置上的误差与平均异常时期和分析时间之间的差异成比例增长，但我不明白为什么这个误差会导致结果发生变化，没有完全不同的结果。

请注意，此处高程和最低点之间的转换非常好，前提是卫星和地球中心之间的距离h + R（range + Earth_radius）由海拔高度校正地球，即h + R + target_altitude。

我将我的问题标记为已解决，因为我获得了所需的结果，但欢迎对移位效果进行解释！

借此机会，感谢Brandon Rhodes在PyEphem上所做的出色工作。

PyEphem：EarthSatellite的epoch属性是什么

什么有效

什么不

1 个答案: