Data-driven Atmospheric Drag and Radiation Pressure Models Based on GRACE-C Accelerometer Measurements for the Study of the Upper Atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
The atmospheric drag and the Radiation Pressure are the dominant forces acting on LEO satellites. Many different approaches have been followed for the modelling of these non-gravitational forces, based on the physics and the satellite characteristics, but in many cases large inconsistencies are present between the models and the accelerometer measurements. Atmospheric drag is considered as the most difficult force to model, and the Radiation Pressure models show large deviations from the measurements depending on the b′ angle and the position of the satellite near the entrance and the exit from the Earth’s shadow. Numerous models have been presented for GRACE satellites but none for GRACE-FO. The innovation of this study is the development of an atmospheric drag and a Radiation Pressure data-driven model based only on the accelerometer measurements of GRACE-C satellite, using least squares principles. The atmospheric drag is modelled using accelerometer measurements from the shadow segment of the orbit. An additional weighted constraint is that near the middle of the sun segment of the orbit, the drag in the x-direction should be equal to the actual measurements due to Radiation Pressure being nearly zero. Subsequently, we subtract the modelled drag from the real measurements in order to estimate the Radiation Pressure which, consequently, is modelled using a least squares frequency-domain analysis. The residual series proceeded from the subtraction of these two models from the actual measurements of GRACE-C accelerometer, are analyzed by taking into consideration the local time, the spatial information and the variations of b΄ angle, as well as their connection with electromagnetic changes in the upper atmosphere. The proposed models have been tested for different time periods in the last three years of GRACE C and the rms of the residual series along the x and the z axes of the accelerometer is ~2.5 nm/s 2 , while the y-axis exhibits an rms of ~1 nm/s^2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».