摘要：暴雨不仅危害工农业生产，还易引发洪涝及地质灾害，给工农业生产、人民生命财产和城市发展带来巨大威胁。提高暴雨预测水平，能够为防灾减灾提供风险信息与决策建议，有助于提高暴雨防灾减灾能力。相较于传统数值方法，机器学习驱动的暴雨预测方法具有推理速度快、计算成本低、建模

本文内容来源于《测绘学报》2024年第12期（审图号 GS京(2024)2592号）

先验门控卷积网络支持的暴雨时空过程预测

刘杰,1,2

1.济南大学信息科学与工程学院，山东 济南 250022

2.

刘杰（1995—），女，2023年6月毕业于武汉大学，获工学博士学位（指导教师：张彤教授），研究方向为自然灾害时空预测。

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刘杰.

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暴雨不仅危害工农业生产，还易引发洪涝及地质灾害，给工农业生产、人民生命财产和城市发展带来巨大威胁。提高暴雨预测水平，能够为防灾减灾提供风险信息与决策建议，有助于提高暴雨防灾减灾能力。相较于传统数值方法，机器学习驱动的暴雨预测方法具有推理速度快、计算成本低、建模简单等优点，但仍面临着历史暴雨样本数据有限、暴雨之间时空相关性复杂以及大气因素关联复杂等问题。针对上述问题，论文在先验门控卷积网络中显式集成了流体个别变化、时空模式等先验知识，提高暴雨深度预测模型的泛化能力和建模暴雨时空动态的能力。论文的主要研究内容如下。

（1）流体个别变化指导的时空模式先验表征方法。为了充分利用时空模式先验，论文设计了流体个别变化指导的门控卷积编解码网络，表征大气时空动态特征为时空事件表征，并将事件表征作为时空模式先验用于指导暴雨过程预测。论文根据描述大气属性时空动态的流体个别变化设计了隐藏状态物理更新门控，在潜在空间对隐藏状态添加物理约束，以符合大气运动物理规律的方式表征大气属性的时空动态特征。论文提出了多层次重建损失，在编解码网络由浅到深的各个层次上保持大气的时空及属性特征。试验表明相较于SMIM和TCLR等先进表征方法，所提表征方法能够提供更有利于暴雨预测的表征结果。

（2）时空模式先验感知的暴雨过程预测方法。考虑到时间空间不接近的暴雨之间的相似性，论文提出属性时空相似度来度量历史事件与当前事件在大气属性上的时空相似性。基于属性时空相似度矩阵，论文以时空图卷积的方式，将历史事件表征聚合成时空模式先验。然后，论文设计了时空先验激活层，通过先验激活门控将时空模式先验与当前的事件表征相结合，输出时空先验激活表征，为暴雨过程预测提供有用的信息。此外，为了使预测结果更加符合暴雨实际形成、发展和消散等规律，论文提出了以流体个别变化作为软约束的时空一致性损失。试验表明相较于CNN和FourcastNet等先进时空预测方法，所提预测方法能够提供更好的暴雨预测性能。

（3）基于卡尔曼门控优化网络的暴雨集合预测方法。为了尽可能降低不确定性因素带来的预报误差，论文采用集合预测改进单一的确定性预测。论文设计了时空模式先验分布扰动方案，从所表征的时空模式先验中学习噪音分布，为事件表征添加从所学分布中获取的扰动，并基于所提预测模型生成合理的集合成员。论文提出了卡尔曼门控优化网络，根据由估计误差和预测误差计算的卡尔曼增益门控优化集合成员预测结果，实现准确的暴雨集合预测。试验表明所提集合预测方法能提供比集合平均和Unet等集合预测方法及所提暴雨预测方法更好的暴雨预测性能。

论文从“先验表征—暴雨预测—集合预测”3个方面集成流体个别变化、时空模式先验、卡尔曼滤波器等知识，开展了先验门控卷积网络支持的暴雨时空过程预测研究。试验证明论文所提方法在现实世界数据集上实现了准确的暴雨过程预测。论文所提方法能够提高暴雨预报的自动化水平，对工农业发展、交通运输与防灾减灾具有重要意义。

国产风云卫星降水反演误差解析及其融合改进研究

吴昊,

作者简介

吴昊（1992—），男，2023年6月毕业于河海大学，获工学博士学位（指导教师：雍斌教授），研究方向为水文遥感、多源遥感信息融合及应用。

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吴昊.

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降水在全球水循环和能量循环过程中扮演着重要的角色，准确地测量降水对研究全球水循环和能量循环以及气候变化具有至关重要的作用。卫星遥感降水产品的出现使快速获得高时空分辨率和高精度且时空连续的降水数据成为可能。然而，目前针对卫星遥感降水产品的研究多为国外的数据，对我国独立研发的风云2号系列卫星降水估计产品的研究工作较为匮乏，尤其是降水产品的数据质量以及他们未完全覆盖中国大陆地区，限制了降水反演算法的开发者以及数据使用者对风云2号卫星降水产品的深入理解。因此，论文针对国产风云2号系列卫星降水产品存在空间覆盖范围不足以及精度有待提高这一情况开展相关研究。首先，对风云2号卫星降水产品在中国大陆的表现进行全面评价，厘清了两代风云2号卫星降水产品之间的主要区别，明确了风云2号卫星降水产品在中国大陆的优势和不足；然后，针对风云2号卫星降水数据未能覆盖我国全境东北地区这一问题，提出了一种用于风云2号卫星降水数据的降水空间重构算法；接着，针对风云2号卫星降水产品在中国大陆的精度有待改善的问题，构建了一种基于多变量辅助随机森林的星地降水融合方法；最后，设计了一种适用于风云2号卫星降水产品的时间降尺度方法，以解决融合后的风云卫星降水产品在采用传统比例因子方法进行时间降尺度后仍存在较大误差的问题，并以“利奇马”强降水事件为应用实例，开展了相关风云卫星降水数据的应用研究。论文的主要研究工作与研究结论归纳如下。

（1）对两代风云2号卫星降水产品FY-2F和FY-2G在中国大陆进行了全面评价，并与国际主流的GPM-IMERG的近实时和滞时降水数据进行比较分析。结果显示，IMERG-Final和FY-2G分别在小时和日尺度上总体表现最好，而FY-2F在两种时间尺度上均具有最差的性能。综合来看，FY-2G的总体精度已经达到与IMERG-Final较为接近的水平。而FY-2G的综合表现明显优于FY-2F，论文推测FY-2F和FY-2G星下点位置的不同，以及卫星上搭载的星载传感器在设计、校准、传感器姿态和使用寿命方面的差异是造成他们具有不同精度的原因。在夏季和冬季，IMERG系列产品之间的总偏差和3个误差分量的分布表现均较为相似，而FY-2F和FY-2G之间差异较大。从地形分析结果来看，FY-2G和IMERG-Final几乎在整个地形分布范围内分别在日和小时尺度上具有最佳的性能，而FY-2F在两种时间尺度上均具有最差的表现。在雨强分布方面，虽然FY-2G的综合表现接近于IMERG-Final，但在对强降水事件探测的准确性方面仍有进步的空间。

（2）提出了一种基于地理加权回归GWR耦合地理差异分析GDA的降水空间重建模型PSR2G（precipitation space reconstruction based on the geographically weighted regression coupled with geographical differential analysis），用于对FY-2G在东北未覆盖区的降水数据进行重构。首先，基于GWR算法在松辽流域北纬50°以下的区域建立陆表环境变量与卫星降水数据的关系，预测松辽流域北纬50°以上区域的FY-2G月降水数据。然后，基于GDA方法对采用GWR预测的FY-2G月降水数据进行融合校正。研究表明，与其他重构方法的预测结果相比，采用PSR2G降水空间重构方法重建降水数据与地面观测数据的时空表现更接近，这表明基于PSR2G重建的FY-2G降水数据能够真实展现东北地区降水的时空变化。与传统基于地理加权回归GWR的重建结果相比，论文提出的PSR2G降水重建算法在研究区内的总体表现更优。

（3）构建了一种基于多变量辅助随机森林（random forest，RF）的星地降水融合方法，以提高风云2号卫星降水产品在日尺度上的精度。研究表明，基于RF的星地融合方法显著提高了原始FY-2G降水在3个气候区和4个季节内的性能，这说明RF相较于其他机器学习方法更适用于日尺度FY-2G数据在中国大陆的星地融合校正。此外，地面站点数量对星地降水融合方法的改善效果有很大的影响。除降水数据外，地理位置信息（包括经度和纬度）在基于多变量辅助RF的星地降水融合方法中贡献率较高，论文发现辐射环境变量（相当黑体温度）和大气环境变量（云顶温度）的贡献度仅次于地理位置信息，它们对解释日尺度降水同样具有重要的贡献；而陆表环境变量（包括高程、陆表温度、坡度和坡向）在建模中的贡献率较低。

（4）设计了一种基于改进的比例因子时间降尺度方法IPF（temporal downscaling based on improved proportional factor），以估算小时尺度的星地融合降水数据。并以超级台风“利奇马”所引发的强降水事件为应用实例，综合研究风云2号卫星降水产品和星地融合降水产品在该强降水事件中的监测能力。研究结果表明，FY-2G卫星降水产品在此次极端降水事件中对实际降水量存在明显的低估，基于RF的星地融合产品均明显减轻了原始FY-2G的低估。其中，RF-IPF在此次极端降水中具有最好的表现。然而，在日尺度上进行了星地降水融合后，虽然RF-PF减轻了原始FY-2G在时间尺度上低估降水的情况，但对原始FY-2G降水的改进程度显著低于RF-IPF，这也表明采用传统比例因子方法进行时间降尺度会引入额外的降雨误差，而IPF方法能够有效地减少这些额外误差的引入。

航空影像人工目标深度学习检测方法研究

莫楠,

莫楠（1991—），女，2020年12月毕业于武汉大学，获工学博士学位（指导教师：刘经南教授，闫利教授），研究方向为遥感数字图像处理。

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莫楠.

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航空影像人工目标检测是遥感图像智能处理的热点问题。论文基于航空影像大数据特性，考虑航空影像与自然影像差异，优化已有深度学习目标检测框架，按照“阴影处理-多类型目标检测-精细类型目标检测”的研究路线，开展航空影像人工目标深度学习检测方法研究，快速并准确地获取航空影像人工目标检测结果，为智慧城市建设、环境监测、自动驾驶等领域提供帮助。论文主要创新点如下。

（1）提出一种顾及地物反射率差异的区域匹配城市阴影处理方法，针对航空影像城市阴影问题，自动并准确地获取阴影范围，有效改善阴影区域影像质量，减弱城市阴影对小尺寸人工目标检测的负面影响。在阴影检测方面，现有方法无法兼顾检测精度和自动化程度。为此，提出一种高斯混合模型阴影自动检测方法，通过拟合影像灰度分布，自动获取阴影软影图，结合对象级分割结果，准确获取阴影范围。在阴影补偿方面，已有方法无法建立阴影与非阴影像素之间准确的补偿模型。为此，提出一种基于词袋模型的区域匹配阴影补偿方法，考虑地物反射率差异，利用词袋特征在同源影像寻找阴影区域对应的非阴影同质区域，提升传统线性补偿模型的准确性，从而恢复城市阴影区域地物的光谱与纹理信息。多个城市区域航空影像的试验结果表明，提出方法的阴影平均检测精度F1值为88.6%，阴影区域的影像质量得到明显提升，有效抑制了城市阴影对目标检测的负面影响。

（2）提出一种基于类别锚点基元和上下文卷积特征的多类型人工目标检测方法，顾及人工目标的尺度变化，确定多类型人工目标的位置与类别信息。针对航空影像人工目标的尺度变化问题，提出类别锚点基元学习模块，与经验设置锚点参数方法不同，自动确定锚点基元参数，提高模型对目标尺度变化的适应能力。针对目标特征区分力不足问题，提出融合上下文卷积特征，提高模型对多类型人工目标的表达能力。考虑样本质量对网络训练的影响，提出软滤波方法筛选预测外包盒，提高模型预测的外包盒质量；引入焦点损失函数，提高目标识别模型对困难样本的关注程度。多类型人工目标检测数据集NWPU V H R-10的试验结果表明，提出方法的平均检测精度m AP值可达90.4%，相比Faster RCNN算法提高了7%。

（3）提出一种基于目标均衡扩充及特征图放大的任意方向精细类型交通工具检测方法，考虑交通工具目标的小尺寸特性，确定交通工具的位置、方向和精细类型。针对训练数据目标数量不均衡问题，提出一种目标均衡扩充方法，提高数量较少目标类别在训练影像的出现频率，减小目标数量不均衡对小尺寸目标网络训练的负面影响。针对池化操作造成的小尺寸目标特征细节信息缺失问题，提出特征图放大操作，增强特征图的细节信息，提高模型对小尺寸目标的表达能力。针对交通工具的方向任意性问题，提出联合水平和方向外包盒训练的中心损失多任务目标函数，提高不同交通工具类型在特征空间的类间差异，同时获取水平和方向外包盒的检测结果。精细类型交通目标检测数据集VEDAI的试验结果表明，提出方法在水平和方向外包盒的平均检测精度m AP值分别可达60.7%和60.4%，相比Faster RCNN算法提高了8%。

基于非差改正数的北斗卫星导航系统增强定位算法

李军,

作者简介

李军（1994—），男，2023年6月毕业于辽宁工程技术大学，获工学博士学位（指导教师：葛茂荣教授，祝会忠教授），研究方向为GNSS高精度地基增强定位技术。

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李军.

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增强定位方法利用参考站的观测数据对参考站覆盖区域和周边的用户提供误差改正信息，消除或削弱用户站观测值误差，达到加快收敛速度，提升定位精度的目的。与已有的基于双差形式的增强定位系统相比，基于非差改正数的增强定位方法定位模型简单，改正数中仅包含单个测站独立的误差信息，保留了参考站观测值本身的误差特性，因此在虚拟参考站（virtual reference station，VRS）观测值生成时可以自由选择附近参考站的非差误差改正数，同时非差格网化VRS虚拟观测值对服务端海量用户的并发冲突也能更好地解决。增强定位模型中电离层参数被估计为随机游走时，电离层功率谱密度（ionospheric power spectral density，IPSD）一般取经验值，无法反映电离层复杂的时空变化特性，因此通过研究IPSD来提升增强定位的性能。主要的研究内容和成果如下。

（1）针对经验值功率谱密度无法有效反映大气的实际变化，提出了IPSD实时估计方法。通过原始载波相位观测值分离电离层的变化，但差分时间间隔较小时，观测值噪声会淹没电离层本身的变化。通过对电离层观测值时间相关性的研究表明：电离层变化符合随机游走，观测值噪声符合白噪声，依据两者随差分时间间隔的不同变化特性来区分它们，建立严密的数学关系式实时估计IPSD，更精细地反映信号传播路径上电离层的变化。

（2）针对长基线RTK定位受大气参数影响，整周模糊度难以快速可靠固定，利用实时估计IPSD对电离层参数的随机游走过程进行实时调整。通过试验验证实时估计IPSD在不同缩放倍数下的定位性能表现均不如自身，具有内部最佳定位性能。同时与普遍采用的IPSD经验值进行比较，实时估计IPSD在模糊度收敛时间上有较大的提升，定位精度也要优于经验值。实测动态数据的定位结果表明：实时估计IPSD能使长基线RTK在短时间达到厘米级的定位精度。

（3）针对中低纬度地区长距离参考站网受电离层误差影响，模糊度固定时间长，模糊度固定成功率低等问题，利用实时估计IPSD提升参考站网模糊度的固定性能。试验结果表明：与常用的经验值16.67 mm/

相比，实时估计IPSD在参考站模糊度固定时间上平均提升25.5%，在模糊度固定成功率上提升7.8%，参考站网模糊度固定的性能要远远优于经验值方法。

（4）针对海量用户的服务问题，在参考站双差整周模糊度固定的基础上，估计单个测站上的非差整周模糊度和非差误差改正数，生成格网点VRS虚拟观测值，用户只需要选择距离最近的格网点进行观测值差分便可以进行误差改正和高精度定位，差分后用户站残余误差不影响模糊度的固定，用户站整周模糊度可以快速固定，特别是多系统组合可以极大地提升模糊度收敛速度，提高用户定位精度，实现用户站高精度实时位置解算。

（5）针对参考站网无法提供可靠的误差改正信息，用户接收单参考站观测值用于误差消除和削弱，根据大气误差的残余建立不同长度基线的用户统一定位模型。通过大气参数加权模型实现对用户站大气参数的约束，同时通过实时估计IPSD对电离层参数的随机游走过程进行实时调整。与经验值功率谱密度比较，实时估计IPSD能进一步提升用户的定位性能，特别是整周模糊度固定时间。

基于多特征的层次化高分辨率SAR影像输电塔检测

李佳楠,

李佳楠（1994—），女，2023年6月毕业于辽宁工程技术大学，获工学博士学位（指导教师：李玉教授），研究方向为遥感影像信息识别与提取。

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李佳楠.

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输电塔作为电力系统中重要的组成部分，保证了整个输电线路在运行过程中的安全性和稳定性。其检测问题一直受到广泛关注，相关技术手段也在不断更新和提升。传统的检测方法大多采取人力勘测和无人机巡检，耗时耗力。随着合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）系统的飞速发展，海量的高分辨率SAR影像随之而来。利用高分辨率SAR影像进行输电塔检测逐渐成为主流技术。在更精细的空间尺度下，SAR影像中地物目标的细节信息愈加丰富，使输电塔具有更加明显的空间和几何特性。然而，背景杂波、相干斑噪声和其他小目标的干扰也随之明显增强，为输电塔的检测带来困难和挑战。针对上述问题，论文提出结合高分辨率SAR影像中输电塔的幅度特征、空间分布特征和几何特征的层次化检测方法。主要工作及取得的研究成果如下。

（1）探究输电塔在SAR影像中的散射机制和散射效应。并提出利用光线追踪法模拟SAR影像中输电塔的成像特征。获取输电塔的幅度特征、空间分布特征和几何特征的依据，为后续检测模型的构建和检测方法提供依据。

（2）为了利用幅度特征粗提取输电塔像素，提出一种结合双边滤波（bilateral filtering，BF）与信杂比（signal-to-clutter ratio，SCR）的检测模型（SCRBF）。首先，构建SCR检测模型，增强输电塔像素与背景间的对比度；其次，通过BF滤波抑制背景噪声；然后，构建新型SCRBF检测模型，并利用变异系数法计算模型权重，平衡噪声抑制与对比度增强的效果；最后，通过最佳置信度获取最佳的初步检测结果。

（3）在上述方法提取的输电塔像素中，源自同一输电塔的像素具有空间聚集性，利用这一特征滤除部分非输电塔像素，在确定输电塔位置的同时，尽可能多地保留输电塔像素的完整性。但由于SAR成像机制和输电塔结构特征，单个输电塔的像素具有一定的离散性。传统的聚类方法容易将同一输电塔像素聚类为多个簇。为此，提出改进的适用于输电塔像素的密度空间聚类方法（DBSCAN for transmission tower，T-DBSCA N）。该方法首先利用最邻近法则计算并标号像素距离，有效避免将输电塔聚类为多个目标簇，并构建拟似输电塔像素簇；然后，改变原始密度空间聚类算法（density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）的聚类策略，对拟似簇中标号排在后20%的像素聚类；最后，筛选并剔除噪声点，从而提高聚类效率，获得输电塔候选检测结果。

（4）为了进一步精确检测出真实输电塔，提出适用于输电塔的几何特征约束模型。首先，计算主轴角度，对满足主轴角度的候选簇构建最小外接矩形（minimum bounding rectangles，MBR）；然后，利用主轴线结合最小凸包可以构建更加准确地候选输电塔MBR；最后，利用长宽比和面积阈值进一步筛选，可以有效去除虚警目标，实现真实输电塔检测。

为了验证论文方法的准确性和可行性，以尺寸均为433×535像素的一幅模拟SAR影像及6幅高分三号（GF-3）SAR影像为试验数据，分别利用基于幅度特征、空间分布特征和几何特征进行层次化的输电塔检测试验。并与当前流行的两种SAR影像输电塔检测方法进行对比。试验结果表明，与CFAR结合扩展分形（extended fractal，EF）检测方法相比较，准确率均值一致，均为100%，而精确度均值和F1值均值分别提升了69%和54.39%，运行时间均值节省了47.314 s；相比于对比推理理论检测方法，准确率均值、精确度均值和F1值均值分别提升了33.34%、75.46%和64.98%，运行时间均值节省了1.5 s。通过定性和定量分析的结果表明，本文方法具有准确检测输电塔的能力，在检测精度和运行速度上均表现卓越。充分验证了本文方法的可行性、准确性和优越性。

基于雷达数据的空间目标编目定轨关键技术及其应用研究

刘磊,

作者简介

刘磊（1995—），男，2022年6月毕业于武汉大学，获工学博士学位（指导教师：桑吉章教授），研究方向为空间碎片关联、定轨与编目。

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刘磊.

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人造卫星发射入轨活动日益频繁，尤其是星链等小卫星星座的布设，以及空间目标碰撞、解体、爆炸等事件生成大量的空间碎片，一方面使地球空间轨道资源愈发稀缺，另一方面，因空间拥挤使空间轨道事件层出不穷，严重威胁空间资产的安全。2021年3月18日我国云海一号卫星由于碎片撞击产生约21块可跟踪的碎片；2021年11月，俄罗斯的反卫试验产生了超过1500可跟踪的空间碎片；2021年发生了两次美国星链卫星与我国空间站的近距离交汇事件，迫使我国空间站实施紧急碰撞规避。

面对近地空间轨道环境日益恶化的态势，空间监测与空间目标轨道编目成为空间态势感知的首要任务。只有建设起自主、高效、高精度和大规模的空间目标编目库，才能实现行之有效的空间交通管理，进行及时的空间安全预警与机动规避，保障航天器的运行安全。

空间目标雷达监测产生海量测轨数据，其中包含对已编目目标和轨道参数未知的新目标的测轨数据，但个体目标每天的测轨弧段仍然只有少量的几个；解决新目标数据利用率低、编目慢等问题亟需突破双弧关联成功率低这一技术瓶颈。论文根据空间目标轨道力学的基础理论，对此开展相关关键技术研究，针对性地提出了一系列方法并进行大规模的试验验证。研制的空间目标编目软件系统已发挥了非常积极的作用。

以星链卫星为代表的巨型小卫星星座对空间目标轨道确定与编目提出了独特的挑战。星链卫星在轨道部署过程中，需要进行持续一个月以上的轨道抬升作业。由于小推力机动加速度的作用，升轨期星链卫星的轨道高度连续变化，使稀疏测轨弧段与卫星的正确匹配和小推力加速度的精确估计成为精密轨道确定与预报的关键。论文围绕升轨期星链卫星精密轨道确定与预报问题，开展相关研究，实现了24 h千米量级的轨道预报。

论文的主要研究工作和贡献总结如下。

（1）针对现有空间目标雷达双弧关联成功率偏低或定轨误差较大的问题，提出了基于Lambert问题的双弧定轨关联一体化解析方法。基于空间目标轨道摄动的基本理论，提出对雷达位置矢量进行J2项摄动的短周期项与长期项的校正方法，将目标弧段从摄动轨道归算至二体轨道，从而将摄动双弧定轨问题简化为二体轨道框架下的Lambert问题。根据Lambert问题多圈多轨道解的特性，提出了利用定轨残差选择最优解的方法，解决了双弧关联判断阈值确定困难的问题。试验表明，论文方法可以快速、准确地从海量雷达测轨数据发现新目标并确定其精确的轨道参数，73 708 011次双弧关联运算耗时仅40 min，低轨目标双弧关联正确率优于93%，为新目标快速准确的轨道编目提供关键技术支撑。

（2）针对编目过程中的弧段“遗漏”的问题，提出了基于目标匹配的雷达数据挖掘方法。在新目标关联编目的过程中，较多弧段因弧长甚短、间隔时间太长而未被利用，这些弧段包含了有用的目标轨道信息。针对此问题，开展数据挖掘算法研究，提出了基于新编目目标的轨道信息对遗漏弧段进行目标匹配的方法，避免了遗漏弧段初轨确定失败或无法与其他弧段关联的问题。试验表明，遗漏弧段数据的挖掘，不仅提高了测轨数据的利用率，而且显著改善了编目轨道定轨精度。

（3）针对升轨期星链卫星测轨弧段匹配正确率低的问题，提出了两种目标匹配方法。由于卫星持续升轨引起轨道长半轴连续变化，基于TLE的观测数据O-C检验难以匹配1~2 d以后的测轨弧段，使得后续轨道确定可用数据缺乏。在升轨期星链卫星轨道变化特性研究和TLE精度分析的基础上，发现由TLE计算的TCA（time of closest approach）时间与实际TCA时间之差更适于弧段匹配，因此，提出了基于TLE-TCA的弧段匹配方法。更进一步，利用已匹配成功的弧段进行轨道确定，获得更高精度的轨道参数，再用于后续弧段的匹配，形成了基于自主轨道参数的弧段匹配方法。试验表明，基于TLE-TCA的弧段匹配方法显著优于现有的观测值匹配方法；基于自主轨道参数的弧段匹配方法实现近100%的目标/弧段匹配正确率，解决了升轨期星链卫星测轨数据利用率低的问题。

（4）针对升轨期星链卫星小推力加速度估计精度低引起轨道确定与预报误差偏大的问题，提出了利用少量测轨数据精确估计小推力加速度的方法。沿轨推力加速度与轨道预报误差的关系研究表明，将所有测轨弧段分成定轨弧段和验证弧段两部分，利用验证弧段校正定轨弧段估计的沿轨方向小推力加速度，可以得到更精确的沿轨方向小推力加速度。基于这一研究结果，分别提出“轨道预报+线性拟合”的沿轨方向小推力加速度初值估计方法与“轨道确定+弧段验证”的沿轨方向小推力加速度精确值确定方法，解决了稀疏测轨弧段条件下沿轨方向小推力加速度估计困难的问题。试验表明，论文方法用于升轨期星链卫星轨道确定与预报，可以实现24 h千米量级精度的轨道预报。

（5）研制了完全自主的雷达测轨数据空间目标轨道编目软件系统。软件系统由单弧初轨确定、双弧解析法关联定轨、多弧最小二乘定轨等核心模块组成，实现了只需少量测轨弧段进行自主、快速、高精度编目新空间目标的功能。大规模雷达测轨数据处理试验表明，对LEO、HEO和MEO轨道目标，双弧关联成功率分别优于98.75%、98.61%和88.22%，新目标编目成功率分别达99.58%、87.88%和100%，性能优越。

来源：测绘学报