问题陈述

Question

问题陈述

我需要使用entire catalog of recent TLEs或类似内容从space-track.org传播skyfield（需要免费帐户才能查看）。列表中通常有15k-16k TLE。我有它工作，但它非常慢。在服务器上使用46个核心的小时数。

未与skyfield结婚。如果astropy或pyephem或其他内容更快，我很乐意接受一个答案，说明我尝试使用它做什么。

最小例子

对于我的应用程序，我将TLE加载到Pandas数据帧并在那里进行分析，因此我将在Pandas世界中保留我的示例。最小的例子如下。

假设卫星目录保存为catalog.txt，设置环境，然后读取TLE，生成sf.sgp4lib.EarthSatellite个对象，并将所有内容加载到Pandas数据帧中。我们还offset positions to some observation site。我离开选择一个观察站点到读者（0,0,0可以）：

import skyfield as sf
import pandas as pd
from skyfield.api import load, Topos
from datetime import datetime, timezone, timedelta

with open('catalog.txt', 'r') as f:
    tle_list = [line.strip() for line in f.read().split('\n')
                if line is not '']
data = []
for i in range(0, len(tle), 2):  # every two lines
    temp = {}
    temp['tle1'] = tle_list[i]
    temp['tle2'] = tle_list[i+1]
    temp['earthsat'] = sf.sgp4lib.EarthSatellite(tle_list[i],
                                                 tle_list[i+1])
    data.append(temp)
df = pd.DataFrame(data=data)
site = Topos(latitude_degrees=site_lat,
             longitude_degrees=site_lon,
             elevation_m=site_alt)
df['earthsat'] = df.earthsat - site  # offset to site location

每循环2.1 s±20 ms（平均值±标准偏差，7次运行，每次循环1次）

创建一个时区感知日期时间对象数组，用于传播所有卫星。在这里，我从午夜前4小时开始每隔10分钟选择一次，直到4小时之后。

ts = load.timescale()
tz = timezone(timedelta(hours=-4))  # Eastern or whatever timezone
midnight = datetime(2018, 4, 4, 0, 0, 0, tzinfo=tz)  # midnight today
start = midnight - timedelta(hours=4)
end = midnight + timedelta(hours=4)
delta_time = timedelta(minutes=10)
# This is ugly, but I had issues using linspace or arange...
times = [start]
now = start
while now <= end:
    now += delta_time
    times.append(now)

每循环189 ms±36.9 ms（平均值±标准偏差，7次运行，每次循环10次）

最后，计算每颗卫星每个时间步的天体测量位置。这是永远需要的。我只是为了获得计时而再次运行太久了，但是在服务器上使用46个核心的时间大约是几个小时。

df['astrometric'] = df.earthsat.apply(lambda x: [x.at(ts.utc(time)) for time in times])

其他详细信息

我发现this discussion on date arrays in the documentation表示立即传递整个数组：x.at(ts.utc(times))。到目前为止，它占用的内核更少，运行速度更快，但仍然需要很长时间。

我通过为星形测量学创建生成器来解决这个问题（最初我为什么不再一次传递整个times数组），但最终我真的需要评估一些东西，所以我无法永远避免繁重的工作。

如果最终用例适合某些特定的加速，我最终需要从这些对象的站点获取观察角度，所以[x.altaz() for x in row.astrometrics]类型的东西。

关于解决方案的想法

我现在的想法是，我计算目录中每个卫星的整个夜晚的每个时间步的位置。我可能是错的，但如果我是对的，那么我想通过计算一次然后查找每个新卫星，我会看到相当不错的加速（可能还不够）。有人知道怎么做吗？

此外，如果有更快的轨道传播器实施，或者加速Skyfield实施的方法，我很乐意接受一个答案，说明如何使用它做我想做的事情（因此包括{ {1}}和astropy代码。）

谢谢。

Answer 1

我最好的建议是将NASA SPICE Toolkit用于此类工作。这样一来，您可以加载“两线元素”，然后使用NASA的NAIF / SPICE内核完成其余的工作（您可能还会找到其他格式的卫星，但TLE可以）。

如果您使用C语言，则可以使用getelm_c方法读取它们，并使用spkpos_c获取位置。幸运的是，有一个名为spiceypy的python包装器！

getelm_c方法包装在您的TLE中的spiceypy.spiceypy.getelm(frstyr, lineln, lines)到load中。您希望他们使用spiceypy.spiceypy.spkpos(targ, et, ref, abcorr, obs)来使position相对于参考实体。

我建议使用spiceypy的文档，特别是Cassini示例的位置，以确保如果决定使用NASA的SPICE内核，请确保具有正确的所有文件： https://spiceypy.readthedocs.io/en/master/exampleone.html

随着时间的推移传播卫星目录的有效方式

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