【摘要】针对低轨卫星轨道机动干扰大气密度反演精度、进而影响轨道预报性能的问题，研究并提出一种基于轨道数据的机动检测。通过选取构型合理、弹道系数稳定的卫星作为标校星，利用其精密轨道反演Jacchia-71大气密度模型中Te、Tx参数的球谐函数系数，以修正密度模型系统误差。为消除机动时段数据对修正过程的影响，提出基于平半长轴差分的机动自动识别与数据剔除算法。基于Swarm-A卫星2023年全年实测数据的验证结果表明：该方法可有效检测机动事件，精密轨道数据检测时间分辨率达秒级，TLE数据检测的机动时间中点平均误差小于10 min，半长轴变化量平均误差约50 m；剔除机动段数据后，标校星弹道系数解算结果趋于合理，异常值占比下降超过90%，显著提升了大气密度修正系数的稳定性和可靠性，从而支持低轨目标卫星轨道预报精度的改进。

【关键词】轨道预报；大气密度模型修正；机动检测

【作者】刘舒莳，李勰，曹建峰，陈光明，黄景偲，宋珍珍，佟雨，王彩红