Reduced dynamic orbit determination using GPS code and carrier measurements

Die drei-dimensionale Natur von Messungen des Global Positioning System (GPS) schafft eine ideale Voraussetzungen zur genauen Bestimmung der Position und Geschwindigkeit eines Raumfahrzeuges im niedrigen Erdorbit (LEO). Beste Ergebnisse lassen sich dabei mit reduziert-dynamischen Verfahren erzielen, die die Vorteile einer kinematischen Positionierung mit denen einer streng-dynamischen Bahnmodellierung verbinden. Im Rahmen der vorliegenden Studie werden zwei verschiedene Ansätze zur reduziert-dynamischen Bahnbestimmung verglichen, die beide auf der Schätzung empirischer Beschleunigungen in Kombination mit einem präzisen Kräftemodell basieren. Bei Ausgleichung nach der Methode der kleinsten Quadrate werden abschnittsweise konstante Beschleunigungen in Intervallen geschätzt, die ausreichend klein gegenüber der Bahnperiode sind. Beim “Extended Kalman-Filter/Smoother” werden die Beschleunigungen direkt unter Annahme eines Gauss-Markov-Prozesses erster Ordnung geschätzt. Implementierungen beider Verfahren wurden zur Prozessierung von GPS-Daten der GRACE Mission eingesetzt, um die jeweiligen Vorteile zu bewerten. Beide Ansätze liefern genaue und kompatible Ergebnisse, die mit externen Referenzlösungen bei Nutzung von Zweifrequenzmessungen auf besser als 5 cm und bei Einfrequenzmessungen auf besser als 10 cm übereinstimmen. Während der “Extended Kalman-Filter/Smoother” geringere Speicher-Resourcen und Rechenzeit benötigt, stellt die Ausgleichung nach der Methode der kleinsten Quadrate eine glatte Lösung sicher und erweist sich im Fall von Datenlücken als robuster.