李鑫冉 王歆

(1中国科学院紫金山天文台 南京 210008) (2中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室 南京 210008) (3中国科学院大学 北京 100049)

基于遗传算法的极短弧定轨(续)∗

李鑫冉1,2,3†王歆1,2‡

(1中国科学院紫金山天文台 南京 210008) (2中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室 南京 210008) (3中国科学院大学 北京 100049)

采用遗传算法解决极短弧定轨问题时,由于遗传算法不同于经典方法的计算过程,野值剔除方法不再适用.在遗传算法中通过在适值函数中采用不同损失函数实现了稳健估计,解决了极短弧定轨中的野值处理问题.在遗传算法中不同损失函数的引入较经典方法大大简化.通过对多种损失函数的计算比较,表明采用最小中值二乘(LMS,Least M edian Square)和截尾最小二乘(LTS,Least Trimm ed Square)估计可大幅度提高极短弧定轨的稳健性,具有极高的崩溃点.

航天器,天体力学,方法:数值,统计

1 引言

近年来空间目标的巡天观测采集了大量数据,但不同于传统的跟踪观测,巡天方式采集到的弧段都十分短,往往只有数十秒.为了有效利用这些数据,极短弧(TSA,Too Short A rc)定轨越来越受到关注[1].

由于短弧定轨问题本质上是病态的,极短弧的病态性更为突出,传统方法几乎无法获得合理的结果.文献[2]将遗传算法用于解决极短弧定轨问题,采用遗传算法将定轨问题转换为优选问题,避免了求解线性代数方程,从而克服了经典方法的一些不足.遗传算法也不同于经典优选算法,对初值没有特殊要求,不容易陷入局部极值……