基于STK轨道预报数据的北斗卫星导航系统频谱监测选址分析

张琪，林辉

（国家无线电监测中心深圳监测站，广东 深圳 518120）

1 引言

北斗卫星导航系统（BeiDou navigation satellite system，BDS）是我国自主建设、独立运行的全球卫星导航系统，能够为全球用户提供全天候、全天时、高精度的定位、导航和授时服务，是我国重要的空间基础设施。

目前，我国北斗二代卫星导航定位系统已能够在亚太区域范围内为用户提供定位、导航和授时服务，按照计划，到2020年系统星座将包含 27颗中圆地球轨道（medium earth orbit，MEO）卫星（轨道高度21 528 km，轨道倾角55°）、5颗地球静止轨道（geosynchronous orbit，GEO）卫星（轨道高度35 786 km）和3颗倾斜地球同步轨道（inclined geosynchronous satellite orbit，IGSO）卫星（轨道高度35 786 km，轨道倾角55°）[1]，能够在全球范围内提供服务，届时将与 GPS（global positioning system，全球定位系统）、GLONASS、Galileo共同形成全球四大卫星导航定位系统。可以预见，随着未来北斗卫星导航系统功能日益强大、用户数量日益增加，系统间包括来自地面无线电系统可能造成的频率干扰可能性也大幅提高。因此，对北斗卫星导航系统卫星进行有效的保护性频谱监测显得尤为重要。

国家无线电监测中心作为我国无线电管理技术机构，承担无线电监测和无线电频谱管理工作，目前在全国设有9个国家级监测站[2]（北京、成都、哈尔滨、昆明、上海、深圳、乌鲁木齐、武夷山和西安）。本文对目前主流的几个卫星导航定位系统的地面监测站分布情况进行简单介绍，利用STK软件的轨道预测功能及R语言的数据分析功能，对可获得公开星历的20颗北斗导航卫星在连续10天内对于9个不同城市的监测可行性进行分析，根据分析结果得出初步选址建议，为完善北斗导航卫星系统监测设施提供参考。

2 主流卫星导航系统地面监测站分布情况

地面监测站作为卫星导航定位系统地面控制段的一个重要组成部分，一方面负责监控整个系统的运行状况，另一方面辅助主站完成系统功能[3]。值得注意的是，卫星导航定位系统的地面监测站需要通过无线电信号与地面主站进行通信，部分地面监测站还会向导航卫星发送上行信号，从而辅助卫星轨道和时钟估计并提供导航信号[4,5]。因此在选址上比本文所要研究的频谱监测功能需要考虑的因素更为复杂。

2.1 卫星导航系统自有的地面监测站

2.1.1 GPS的地面监测站

GPS作为目前最成熟、使用范围最广的卫星导航系统，在全球范围内布设了 16个监测站[6]，遍布七大洲，从而使得任何一颗卫星在任何时刻都至少有3个地面监测站能够与其进行通信。

2.1.2 GLONASS的地面监测站

GLONASS系统是俄罗斯打造的全球卫星导航定位系统，其研发早在苏联时期（20世纪80—90年代）就开始了，直到1995年完成卫星发射形成既定星座，2007年开始为俄罗斯境内提供导航定位服务[6]。目前，GLONASS卫星导航定位系统已经能够在全球范围内提供导航定位服务，其手机用户量仅次于GPS。

GLONASS目前有4个地面监测站，还有6个即将启用，分布在俄罗斯境内。

2.1.3 Galileo的地面监测站

Galileo卫星导航系统是欧洲宇航局和欧洲全球卫星导航局研发的全球卫星导航定位系统，于2016年12月15日开始提供早期的定位导航服务（early operational capability）[6]。

Galileo系统目前没有单独的地面监测站，其功能由 1个位于德国的地面控制中心和 4个分别位于瑞典（2个）、法国和南美的测控站共同完成[7,8]。

2.2 IGS的地面监测站

IGS（International GNSS Service）是一个能够为导航定位系统提供实时监测服务、测量卫星轨道和时间地理信息，从而辅助定位系统正常工作的全球性质公益组织[9]。目前，IGS包括分布在全球范围内的500多个地面监测站及若干个数据中心。由于具有数量庞大、遍布全球的地面监测站，IGS能够补充全球导航定位系统地面段的不足，对所有导航卫星进行实时监测，并在任何时间提供任意地点准确的时间地理信息数据，从而辅助卫星导航定位系统更好地工作。

其中，全部地面监测站都能够对GPS进行实时监测，362个地面监测站能够对GLONASS系统进行实时监测，219个能对 Galileo系统进行实时监测，169个能对北斗导航系统进行实时监测。

3 北斗卫星的监测可行性分析

按照北斗官方网站公布的卫星发射记录，截至2016年年底，我国共发射北斗卫星23颗，包括GEO卫星7颗、IGSO卫星8颗、MEO卫星8颗。其中，1颗GEO卫星BeiDou G2和2颗MEO卫星 BDS-M1、BDS-M5目前已停止服务，因此该系统现共有6颗GEO卫星（分别为BeiDou G1、BeiDou G3、BeiDou G4、BeiDou G5、BeiDou G6、BeiDou G7）、8颗IGSO卫星（分别为BeiDou IGSO 1、BeiDou IGSO 2、BeiDou IGSO 3、BeiDou IGSO 4、BeiDou IGSO 5、BeiDou IGSO 6、BeiDou I1-S、BeiDou I2-S）、6颗MEO卫星（分别为BeiDou M3、BeiDou M4、BeiDou M6、BeiDou-3_M1、BeiDou-3_M2、BeiDou M3-S）。

3.1 不同轨道卫星的监测可行性分析

3.1.1 GEO卫星监测可行性分析

根据星历信息，利用Orbitron软件对6颗GEO卫星轨道位置进行计算，得到G1、G3、G4、G5、G6、G7 分别位于 140°E、110.4°E、160°E、58.7°E、84°E、144°E。6颗卫星均位于上述9个候选城市站点可视弧范围内，由于 GEO卫星相对地球静止，全天可见，在选址分析时可不做考虑。

3.1.2 IGSO与MEO卫星监测可行性分析

北斗卫星导航系统的IGSO和MEO卫星轨道高度分别为35 786 km、21 528 km。根据开普勒定理，圆形轨道卫星高度h与运行周期Ts具有以下关系[10]：

其中，R为地球半径，k为开普勒常数。

参考式（1），计算得到北斗卫星导航系统IGSO、MEO卫星运行周期分别近似为23.94h和12.90h，与STK轨道预测数据近似。

本文利用STK软件的轨道预测功能[11,12]，对2017年5月24日—6月2日连续10天IGSO和MEO卫星的可监测时段进行了预测计算。以2017年5月24日为例，北京的可监测时段和全天累计可监测时间如图1、图2所示。

利用R语言对9个候选城市10天的数据进行分组统计分析，IGSO和MEO全天可视时间平均值分别为20.54 h和8.57 h，最大值分别为24 h和12.93 h，最小值分别为16.75 h和5.00 h，监测可视时间箱线图如图3（a）所示（箱线图是对数据分布情况的一种描述方式，图3中每个箱体对应5个值：箱体上方的直线对应最大值、箱体上、下边分别对应3/4位数和1/4位数、箱体中间的直线对应中位数、箱体下方的直线对应最小值，故箱线图能够很好地反映数据的总体分布情况）。

以北京时间8：00—18：00为工作时间为例，考虑两类卫星在常规工作时段内可监测时间的差异，9个候选城市在10天内，IGSO和MEO在常规工作时间内监测可视时间平均值分别为9.80 h和3.36 h，最大值分别为10 h和9.11 h，最小值均为0 h（其中8颗IGSO卫星在10天、9个城市共720个时间数据，仅有两个0值，故系统认为是离群点，在图3（b）中以空心点表示）。

图1 北京非静止轨道卫星监测可视时间段

图2 北京非静止轨道卫星监测可视时间

图3 北斗导航系统IGSO和MEO监测可视时间统计

由此可见，MEO卫星监测可视时间较IGSO卫星无论是全天还是常规工作时间内都有较大的差距，因此在监测站点选址上要重点考虑MEO卫星可视时间长短并根据不同地点的差异（见下文分析）进行合理布局。

3.2 不同卫星的监测可行性分析

利用R语言对9个候选城市10天的监测数据进行分组统计分析，全天及常规工作时间14颗非静止轨道卫星的监测可视时间箱线图分别如图4、图5所示。

由统计结果可知，不同类型卫星的监测可视时间有明显差别，IGSO可视时间远大于MEO，但同类型不同卫星之间差距不大。其中，I1-S、I2-S、IGSO_2、IGSO_5全部工作时间内可见，在选址分析时可不做考虑；M3-S和M6在常规工作时间内可视时间较短，需重点关注。

图4 14颗非静止轨道卫星全天监测可视时间箱线图

图5 14颗非静止轨道卫星工作时间监测可视时间箱线图

4 9个候选城市监测可行性分析

4.1 监测可视时间分析

4.1.1 总体分析

利用R语言对不同城市10天的监测数据进行分组统计分析，全天及常规工作时间9个城市的监测可视时间箱线图分别如图6、图7所示。

图6、图7中，纵轴的取值范围（也即箱线图纵向取值范围）显示的是在给定城市条件下14颗非静止轨道卫星在10天内的监测可视时间的变化（即这140个监测可视时间数据的变化范围），可以看出无论是全天还是工作时间内，可视时间变化很大。对中位数进行比较，可视时间较长的是昆明、深圳和武夷山，较短的是哈尔滨和乌鲁木齐。另外，北京和西安虽然全天可视时间较长，但在常规工作时间内可视时间较短。可以发现，可视时间的长短与监测站点的纬度有较大关系，纬度越低可视时间越长。

图6 9个候选城市全天监测可视时间箱线图

图7 9个候选城市工作时间监测可视时间箱线图

4.1.2 不同城市对不同类型卫星监测可行性分析

利用R语言对城市及卫星类型做分组统计，全天及工作时间内城市与卫星类型统计箱线图分别如图8、图9所示。

图8 全天时间内不同城市与卫星类型分组可视时间统计

图9 工作时间内不同城市与卫星类型分组可视时间统计

由统计结果可以看出，IGSO卫星的监测可视时间与监测地点有较大关系，深圳、昆明、武夷山这3个纬度较低的站点可视时间最长。而MEO卫星监测可视时间中位数随站点变化不大，但随日期和卫星变化较大。

4.2 不同候选城市相似度分析

将卫星的可视时间数据（单日内最多有3段可视时间，因此可处理为3对起始时间）视作一个数组，利用R语言对10天内不同城市的可视时间数据做相关分析，相关组图如图 10所示。

图10中斜向上条纹表示正相关（由于至少一半卫星在全天仅有1个可视时段，其余数据默认为0处理，因此各城市间相关性全为正相关，且相关数值普遍较高），且颜色越深相关性越大。但每天的统计数据仍然会有变化，可以看出，北京和西安、北京和哈尔滨、西安和乌鲁木齐这3对站点相似度很高，西安和成都、深圳和昆明相似度也较高。10天内各城市相关性系数均值见表1，均值数据也支持了上述结论。

5 结束语

本文利用 STK软件的轨道预测数据及 R语言的数据分析功能，收集了目前北斗卫星导航系统14颗非静止轨道卫星连续10日内对于9个候选城市（北京、成都、哈尔滨、昆明、上海、深圳、乌鲁木齐、武夷山和西安）的可视时间段数据，针对不同轨道卫星、不同卫星、不同城市、不同城市+不同卫星类型进行了分组统计分析，并对不同候选城市进行了相似度分析。

表1 不同候选城市相关性系数10日均值

分析结果表示，6颗GSO卫星均位于9个候选城市可视弧范围内，选址时可不做特殊考虑；对于8颗IGSO卫星，9个候选城市在全天和工作时间内可视时间平均值分别可达到20.54 h和9.80 h，其中，深圳、昆明、武夷山这3个城市在常规工作时段内可视时间中位数可达到10 h，即几乎全部工作时间都可观测到；对于6颗MEO卫星，9个城市在全天和工作时间内可视时间平均值分别为8.57 h和3.36 h，并且随时间和卫星不同有较大变化，但整体来看，9个城市间差异不明显，需要不同地点配合进行监测。此外，城市间相似度分析表示，北京和西安、北京和哈尔滨、西安和乌鲁木齐这3对相似度很高，西安和成都、深圳和昆明相似度也较高。

综合上述分析结论，选址建议为深圳、武夷山、北京、上海、乌鲁木齐。

图10 9个候选城市相关组图（2017年5月24日-6月2日）

参考文献：

[1]中国卫星导航系统管理办公室.北斗卫星导航系统空间信号接口控制文件公开服务信号(2.1版)[S].2016.China Satellite Navigation System Management Office.BeiDou satellite navigation system space signal interface control file open service signal (version 2.1)[S].2016.

[2]周鸿顺, 刘武兵, 王爱举, 等.国家空间卫星监测系统[J].电信科学, 2015, 31(12)： 8-9.ZHOU H S, LIU W B, WANG A J, et al.National space satellite monitoring system[J].Telecommunications Science, 2015,31(12)： 8-9.

[3]李作虎, 郝金明, 李建文, 等.卫星导航系统监测站覆盖性能分析及布设方法初步研究[EB].2010.LI Z H, HAO J M, LI J W, et al.Satellite navigation system monitoring station coverage performance analysis and layout method[EB].2010.

[4]陈茜, 马煦, 李春霞.一种 GNSS监测站选址模糊综合评价方法[J].电讯技术, 2015(3)： 305-307.CHEN Q, MA X, LI C X.A fuzzy synthetic evaluation method for address choosing of GNSS monitoring station[J].Telecommunication Engineering, 2015(3)： 305-307.

[5]宫磊, 马煦, 冯晓超, 等.卫星导航系统监测站选址因素分析[J].数字通信世界, 2014(12)： 10-13.GONG L, MA X, FENG X C, et al.Specification for the address-choosing and construction of GNSS monitoring station[J].Digital Communication World, 2014(12)： 10-13.

[6]International Committee on Global Navigation Satellite Systems.Current and planned global and regional navigation satellite systems and satellite-based augmentations systems[R].2010.

[7]Commission Implementing Decision.Official Journal of the European Union[R].2012.

[8]European Space Agency.Galileo： the future becomes reality[R].2017.

[9]International GNSS Service.Terms of reference[R].2017.

[10]付锋.局域卫星导航系统的星座设计[D].南京： 南京航空航天大学, 2001．FU F.Constellation design of local satellite navigation sys tem[D].Nanjing： Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2001.

[11]代明鑫, 张文明, 王雪松.基于STK的SAR卫星轨道预报设计与仿真[J].现代防御技术, 2008(1)： 5-9.DAI M X, ZHANG W M, WANG X S.Design and simulation of SAR satellite orbit prediction based on STK[J].Modern Defence Technology, 2008(1)： 5-9.

[12]杜玉萍, 陆君.STK在航天器轨道预报仿真系统中的应用[J].光电技术应用, 2015, 30(4)： 62-65.DU Y P, LU J.Application of STK in simulation system of spacecraft orbit prediction[J].Electro-Optic Technology Application, 2015, 30(4)： 62-65.