空间目标轨道分布特性分析实验报告
空间分析实验报告
空间分析原理及应用上机实验练习1：利用缺省参数创建一个表面1．1 启动ArcMap并激活地统计分析模块单击窗口任务栏的Start按扭，光标指向Programs，再指向ArcGIS，然后单击ArcMap。
在ArcMap中，单击Tools，在单击Extensions，选中Geostatistical Analyst复选框，单击Close 按扭。
1.2 添加Geostatistical Analyst工具条到ArcMap中。
单击View菜单，光标指向Toolbars，然后单击Geostatistical Analyst。
1．3 在ArcMap中添加数据层一旦数据加入后，就能利用ArcMap来显示数据，而且如果需要，还可以改变没一层的属性设置（如符号等等）1.单击Standard工具条上的Add Data按扭。
2.找到安装练习数据的文件夹（缺省安装路径是C:\ArcGIS\ArcTutor\Geostatistics）,按住Ctrl键，然后点击并高亮显示Ca_ozone_pts和ca_outline数据集。
3.单击Add按扭。
4.单击目录表中的ca_outline图层的图例，打开Symbol Selector对话框。
5.单击Fill Color下拉箭头，然后单击No Color。
6.在Symbol Selector对话框中单击OK按钮。
7.点击Standard工具条上的Save按扭。
新建一个本地工作目录（如C:\geostatistical）,定位到本地工作目录。
1．4 利用缺省值创建表面1.单击Geostatistical Analyst，然后单击Geostatistical Wizard。
2.点击Input Data下拉箭头，单击并选中ca_ozone_pts。
3.单击Attribute下拉框箭头，单击并选中属性OZONE。
4.在Methord对话框中单击Kriging.5.单击Next按扭。
缺省情况下，在Geostatistical Method Selection对话框中，OrdinaryKriging和Prediction Map被选中.6．在Geostatistical Method Selection对话框中单击next按扭。
空间分析实习报告一
空间分析实习报告壹目录一、地理配准（校正栅格数据） (3)1.设置文件链接 (3)2.添加数据 (4)3.配准 (4)二、空间校正（校正矢量数据） (6)1.添加数据 (6)2.校正 (8)三、选址分析 (10)1.添加数据 (10)2.根据要求做缓冲区分析 (10)3.筛选主干道 (12)4求交 (13)5.加权 (14)6.联合 (17)四、降雨量分析 (19)1. 创建XY事件图层。
(19)2.插值：空间分析→插值分析→反距离权重插值。
(20)3.栅格重分类： (21)4.栅格转矢量： (22)5.裁剪： (22)6.分类渲染: (23)一、地理配准（校正栅格数据）1.设置文件链接打开ArcCatalog设置文件链接2.添加数据启动ArcMap, 拖拽目录中的数据到ArcMap中即可添加数据。
或者，连接工作文件夹后，点击文件——添加数据3.配准在工具栏空白处单击右键，勾选地理配准，该工具条便会出现在界面上。
点击添加控制点工具，在图上均匀选取合适的位置添加控制点，同时，打开连接表，对X\Y地图上的坐标按图上实际坐标进行修正。
图片变转换成了有坐标的数据。
然后另存校正好的数据。
二、空间校正（校正矢量数据）1.添加数据添加实验所使用的矢量数据在工具栏空白处单击右键，勾选空间校正，该工具条便会出现在界面上。
素所在位置。
2.校正点击新建位移链接，选中带校正要素上的特征点拉到参考图形上相同的位置，特征点选取要求均匀分布，数量越多越准确打开连接表，删掉残差值较大的特征点，保证准确性。
点击空间校正——校正，便得到校正后的结果。
三、选址分析1.添加数据道路网、学校分布、名胜分布ARCTOOLBOX----分析工具-----邻域分析------缓冲区（选好输出路径生成缓冲区数据，缓冲半径）3.筛选主干道由于要求对主干道进行缓冲区分析，所以用了“筛选”功能ARCTOOLBOX----分析工具-----提取分析------筛选也可以点击工具栏上选择——按属性选择，选择相应图层，添加表达式进行选择。
空间分析实验报告模板
一、实验基本信息1. 实验名称：2. 实验时间：3. 实验地点：4. 实验人员：5. 实验指导教师：二、实验目的简要说明本次实验的目的，例如：- 掌握空间数据的基本概念和属性；- 熟悉常用的空间分析方法和技巧；- 通过实际案例分析，探索地理现象的空间分布规律；- 理解空间分析的原理及其在地理信息系统中的应用。
三、实验原理简要介绍实验所涉及的基本原理，例如：- 空间分析的定义和作用；- 常用的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等；- 空间插值方法，如反距离权重插值法、样条插值法等。
四、实验数据1. 数据来源：说明实验所使用的数据来源，例如：地理信息系统（GIS）软件自带数据、公开数据平台、实地调查等。
2. 数据类型：说明实验所使用的数据类型，例如：矢量数据、栅格数据、点数据、线数据、面数据等。
3. 数据预处理：说明对原始数据进行处理的步骤，例如：数据清洗、数据转换、坐标系统转换等。
五、实验步骤1. 数据导入：将实验数据导入GIS软件。
2. 数据可视化：利用GIS软件进行数据可视化，例如：绘制地图、生成专题图等。
3. 空间分析：- 选择合适的空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析、距离分析等；- 设置分析参数，例如：缓冲区半径、叠加条件、距离阈值等；- 执行空间分析操作，生成分析结果。
4. 结果输出：将分析结果保存为图形文件或表格文件。
六、实验结果与分析1. 实验结果展示：展示实验结果，例如：缓冲区图、叠加图、距离分析图等。
2. 结果分析：对实验结果进行解释和分析，例如：- 分析地理现象的空间分布规律；- 解释空间分析结果对实际问题的意义；- 讨论实验结果与预期结果的差异。
七、实验总结1. 实验收获：总结本次实验的收获，例如：- 掌握了空间分析的基本方法；- 熟悉了GIS软件的操作；- 提高了地理信息分析能力。
2. 实验不足：分析实验过程中存在的问题和不足，例如：- 数据质量对实验结果的影响；- 空间分析方法的选择；- 实验操作技巧的掌握。
空间数据分析实习报告(3篇)
第1篇一、实习背景随着我国经济的快速发展，地理信息产业已成为国家战略性新兴产业之一。
空间数据分析作为地理信息产业的核心技术之一，在资源管理、城市规划、环境保护、灾害预警等领域发挥着重要作用。
为了更好地了解空间数据分析在实际工作中的应用，提高自身专业技能，我于2021年7月至9月在XX公司进行了为期两个月的空间数据分析实习。
二、实习单位简介XX公司成立于2000年，是一家专业从事地理信息系统（GIS）技术研发、应用与服务的高新技术企业。
公司拥有丰富的项目经验，为客户提供从数据采集、处理、分析到可视化展示的一站式解决方案。
公司业务范围涵盖城市规划、土地管理、环境保护、交通运输等多个领域。
三、实习内容1. 实习岗位：空间数据分析实习生2. 实习工作内容：（1）数据采集与处理：学习如何从不同渠道获取空间数据，包括卫星遥感数据、地面调查数据、网络地图数据等，并掌握数据预处理方法，如数据清洗、坐标转换、数据压缩等。
（2）空间数据分析：学习空间分析基本原理，掌握常用空间分析工具，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等，并结合实际案例进行操作。
（3）空间可视化：学习地图设计与制作方法，掌握地图符号、颜色、注记等元素的使用，制作出美观、实用的地图产品。
（4）项目参与：参与公司实际项目，协助项目经理进行项目规划、实施与验收。
四、实习收获1. 专业技能提升：通过实习，我对空间数据分析的基本原理、方法与工具有了更深入的了解，掌握了数据采集、处理、分析、可视化等技能。
2. 实践经验积累：在实习过程中，我参与了多个项目，了解了项目实施的全过程，提高了自己的项目策划、执行与沟通能力。
3. 团队协作能力：在实习期间，我学会了与团队成员协作，共同完成项目任务，提高了自己的团队协作能力。
4. 行业认知：通过实习，我对地理信息产业有了更全面的了解，认识到空间数据分析在各个领域的应用价值。
五、实习总结1. 实习期间，我认真学习了空间数据分析的相关知识，掌握了基本技能，为今后的工作打下了坚实基础。
空间目标的轨迹预测与优化研究
空间目标的轨迹预测与优化研究摘要：随着航天技术的不断发展与进步，人类对于太空的探索与利用也越来越深入。
空间目标的轨迹预测与优化研究是太空任务中的一个重要环节，它涉及到了对空间目标轨道运行状态的预测和优化设计。
本文将以此为主题，从预测方法和优化策略两个方面，对空间目标的轨迹预测与优化研究进行探讨。
一、空间目标的轨迹预测1. 轨迹预测的意义空间目标的轨迹预测是指根据已有数据和模型，通过数学方法推算出未来一段时间内空间目标的位置、速度和加速度等运动状态信息。
它具有重要的实际意义，可以帮助航天人员进行任务规划、资源调度和风险评估等工作，提高太空任务的执行效率与安全性。
2. 轨迹预测的方法轨迹预测方法主要包括牛顿-第二定律方法、开普勒方法和数值积分方法等。
其中，牛顿-第二定律方法根据物体所受的外力和质量加速度的关系，通过对动力学方程的求解，得到物体的运动轨迹。
开普勒方法则利用开普勒定律，根据物体的质量、初始位置和速度等参数，预测物体的运动轨迹。
数值积分方法则通过将时间分段，将轨迹的预测问题转化为一系列的初值问题，通过数值方法求解微分方程，得到物体的运动轨迹。
3. 预测误差与影响因素空间目标的轨迹预测受到多种因素的影响，例如初始数据的准确性、空间环境的不确定性以及目标自身的特性等。
在预测过程中，由于这些因素的存在，将会导致一定的预测误差。
因此，对于空间目标的轨迹预测研究来说，不仅要求方法准确可靠，还需要对误差和影响因素进行充分的分析和研究。
二、空间目标的轨迹优化1. 轨迹优化的意义空间目标的轨迹优化是指在满足任务需求和约束条件的前提下，寻找最佳的轨迹设计方案。
轨迹优化的目的是寻找能够最小化或最大化某个性能指标的轨迹，以提高任务的执行效果。
通过轨迹优化，可以使空间目标在有限资源和时间的限制下，以最佳的方式完成预定任务。
2. 轨迹优化的方法轨迹优化的方法主要包括传统优化算法和基于机器学习的优化算法等。
传统优化算法如遗传算法、粒子群算法等，通过对轨迹参数的调整，不断迭代求解，逐步靠近最优解。
空间分析课程实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，地理信息系统（GIS）在各个领域得到了广泛应用。
空间分析作为GIS的核心内容之一，具有极高的实用价值。
为了提高学生的实践能力，培养具备空间分析技能的专业人才，我校地理信息系统专业开设了空间分析课程。
本次实习旨在通过实际操作，使学生掌握空间分析的基本方法，提高空间数据处理的技能。
二、实习目的1. 掌握空间分析的基本原理和方法；2. 熟练运用ArcGIS软件进行空间数据分析和处理；3. 培养空间思维能力，提高空间分析解决问题的能力；4. 提高团队合作意识和沟通能力。
三、实习内容1. 实习准备（1）熟悉ArcGIS软件的基本操作，包括数据导入、编辑、查询、分析等；（2）了解实习区域的基本情况，收集相关空间数据；（3）制定实习计划，明确实习目标。
2. 实习过程（1）数据预处理：对收集到的空间数据进行清洗、转换、裁剪等操作，确保数据质量；（2）空间叠加分析：分析实习区域土地利用类型、植被覆盖度、土壤类型等空间数据，识别土地利用变化、植被覆盖变化等；（3）缓冲区分析：分析实习区域内的交通网络、水源分布、自然灾害风险等，确定缓冲区范围；（4）空间插值分析：分析实习区域内的气温、降水、土壤养分等空间数据，绘制空间分布图；（5）空间聚类分析：分析实习区域内的居民点分布、企业分布等，识别空间分布规律；（6）空间网络分析：分析实习区域内的交通网络、电力网络等，确定最优路径。
3. 实习成果（1）完成实习报告，总结实习过程和心得体会；（2）制作实习成果图件，包括空间分布图、缓冲区图、空间插值图、空间聚类图、空间网络图等；（3）提交实习报告和图件，参加实习成果展示。
四、实习心得1. 空间分析课程实习使我深刻认识到空间分析在各个领域的应用价值，提高了空间数据处理的技能；2. 通过实际操作，我掌握了ArcGIS软件的基本操作，为今后从事相关工作奠定了基础；3. 实习过程中，我学会了如何运用空间分析方法解决实际问题，提高了空间思维能力；4. 团队合作意识和沟通能力得到了锻炼，为今后的团队协作打下了基础。
空间分析综合实验报告
一、实验背景随着科学技术的不断发展，空间数据在地理信息系统（GIS）中的应用越来越广泛。
空间分析作为GIS的核心功能之一，通过对空间数据的处理和分析，为城市规划、资源管理、环境监测等领域提供决策支持。
本实验旨在让学生掌握空间分析的基本原理和方法，提高在实际工作中应用空间分析技术的能力。
二、实验目的1. 理解空间分析的基本原理和概念；2. 掌握常用空间分析方法，如空间插值、空间叠加、缓冲区分析等；3. 学会利用ArcGIS软件进行空间分析实验；4. 培养学生独立思考、解决问题的能力。
三、实验内容1. 实验一：空间插值（1）实验目的：了解空间插值原理，掌握常用空间插值方法。
（2）实验内容：以某地区降水量数据为例，采用反距离权重插值法（IDW）和样条插值法（Spline）进行空间插值，生成连续的栅格表面。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择插值方法；3）设置插值参数；4）执行插值操作；5）输出结果并进行分析。
2. 实验二：空间叠加（1）实验目的：了解空间叠加原理，掌握常用空间叠加方法。
（2）实验内容：以某地区土地利用数据和植被覆盖数据为例，进行空间叠加分析，生成叠加结果。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择叠加类型；3）设置叠加参数；4）执行叠加操作；5）输出结果并进行分析。
3. 实验三：缓冲区分析（1）实验目的：了解缓冲区分析原理，掌握常用缓冲区分析方法。
（2）实验内容：以某地区交通线路为例，进行缓冲区分析，生成不同距离的缓冲区。
（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）设置缓冲区参数；3）执行缓冲区操作；4）输出结果并进行分析。
四、实验结果与分析1. 实验一：通过空间插值实验，成功生成了某地区降水量的连续栅格表面，为后续的水资源管理、灾害预警等提供了数据支持。
2. 实验二：通过空间叠加实验，成功生成了土地利用和植被覆盖的叠加结果，为土地规划、生态环境监测等领域提供了数据基础。
3. 实验三：通过缓冲区分析实验，成功生成了不同距离的缓冲区，为交通规划、土地利用等提供了决策依据。
空间分析与建模——实验报告书
空间分析与建模实验报告书专业：地理信息系统班级： 09地信姓名：张宇晗学号： 098323115 实验地点： 7#201 任课教师：单勇兵科文学院11学年—12学年第1学期空间分析与建模实验报告书专业：地理信息系统班级： 09地信姓名：张宇晗学号： 098323115 实验地点： 7#201 任课教师：单勇兵实验题目：统计分析----因子分析实验环境： WINDOWS XP SPSS 实验目的：通过本次实习，使学生熟悉主成分分析和因子分析的含义。
掌握主成分分析及因子分析的计算方法。
使用SPSS软件对示例数据完成因子分析，并对因子分析的结果进行简单解释。
实验内容：题目：主成分分析对于某区域地貌-水文系统，其57个流域盆地的九项地理要素：x1为流域盆地总高度（m)x2为流域盆地山口的海拔高度（m)，x3为流域盆地周长（m)，x4为河道总长度（km)，x 5为河道总数，x6为平均分叉率，x7为河谷最大坡度（度)，x8为河源数及x9为流域盆地面积（km2)的原始数据如表2-14所示。
表某57个流域盆地地理要素数据实习基本要求：1．根据题目要求，结合课堂所讲的主成分分析的步骤，进行主成分分析并计算。
2．能在SPSS中输入题目所述数据，并对数据进行因子分析，得到各个变量的因子载荷和因子得分。
3．编写实习报告，报告中要求列出使用SPSS进行因子分析的操作步骤，并附上每一步运行的主要结果。
对最终的结果进行简单解释。
实验方法和步骤：因子分析的步骤1 选择分析的变量用定性分析和定量分析的方法选择变量，因子分析的前提条件是观测变量间有较强的相关性，因为如果变量之间无相关性或相关性较小的话，他们不会有共享因子,所以原始变量间应该有较强的相关性。
2 计算所选原始变量的相关系数矩阵相关系数矩阵描述了原始变量之间的相关关系。
可以帮助判断原始变量之间是否存在相关关系，这对因子分析是非常重要的，因为如果所选变量之间无关系，做因子分析是不恰当的。
空间分析实验报告
空间分析实验报告摘要本实验旨在通过空间分析方法探究不同空间特征对于人们行为和决策的影响。
通过对一组参与者进行实地调查和数据分析，我们得出了一些有关空间分析的重要结论。
本报告将详细介绍实验的设计、参与者的招募、数据的收集和分析过程，并呈现我们的主要发现。
介绍空间分析是地理学和城市规划等领域中重要的研究方法。
它关注的是空间特征、空间交互和空间行为之间的关系。
了解这种关系可以帮助我们更好地理解人们在不同环境中的行为和决策。
在本实验中，我们选择了几个常见的空间特征，例如建筑高度、道路密度和公共设施的分布等，以探究它们对人们行为的影响。
我们预计不同的空间特征将通过对人们的感知和交互产生不同的影响。
方法实验设计我们在城市中选择了三个不同的位置进行实地调查。
这些位置具有不同的空间特征，例如高层建筑密集、道路繁忙或公共设施丰富。
每个位置都设有观察点，参与者需要在观察点停留并完成一系列任务。
参与者招募我们通过社交媒体和本地志愿者组织招募了一百名年龄在18至35岁之间的参与者。
参与者需具备一定的城市规划和地理学知识，以保证实验结果的可靠性。
数据收集参与者在实地调查期间，我们使用了问卷调查和行为观察两种方式来收集数据。
问卷调查包括了参与者对所处环境的感知、对特定空间特征的评价以及其行为和决策的原因等。
行为观察则记录了参与者在观察点停留时的行为表现。
数据分析我们使用统计分析软件对收集到的数据进行了分析。
主要的分析方法包括描述统计、相关性分析和回归分析。
通过这些分析，我们得出了不同空间特征与人们行为和决策之间的关联。
结果根据我们的数据分析，我们得出了以下重要结果： 1. 高层建筑密集的区域更容易引起参与者的注意，但也会造成一定的压迫感。
2. 道路密度较高的区域导致参与者行走速度加快，但也增加了交通事故的风险。
3. 公共设施丰富的区域使参与者更愿意在该地区停留和进行社交活动。
讨论与结论本实验通过空间分析方法探究了空间特征对人们行为和决策的影响。
空间分析实验报告
一、实验目的1. 理解空间分析的基本概念和原理；2. 掌握常用的空间分析方法，如空间叠加、缓冲区分析、网络分析等；3. 运用ArcGIS软件进行空间分析实验，解决实际问题。
二、实验内容1. 数据准备本次实验采用我国某地区的矢量数据，包括行政区划、交通网络、土地利用等数据。
2. 空间叠加分析（1）目的：分析行政区划与交通网络的相互关系。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划和交通网络数据；② 选择“分析”工具栏下的“叠加”工具；③ 设置叠加类型为“交集”；④ 选择输出图层，保存结果。
（3）结果分析：通过空间叠加分析，可以看出行政区划与交通网络的分布情况，为城市规划提供依据。
3. 缓冲区分析（1）目的：分析某地区河流对周边土地利用的影响。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划、交通网络和河流数据；② 选择“分析”工具栏下的“缓冲区”工具；③ 设置缓冲区距离为500米；④ 选择输出图层，保存结果。
（3）结果分析：通过缓冲区分析，可以看出河流对周边土地利用的影响范围，为土地利用规划提供参考。
4. 网络分析（1）目的：分析交通网络的通达性。
（2）步骤：① 打开ArcGIS软件，加载行政区划、交通网络和居民点数据；② 选择“分析”工具栏下的“网络分析”工具；③ 设置网络分析类型为“最短路径”；④ 选择起点和终点，保存结果。
（3）结果分析：通过网络分析，可以看出居民点到交通网络的通达性，为交通规划提供依据。
三、实验结果与讨论1. 通过空间叠加分析，可以看出行政区划与交通网络的分布情况，为城市规划提供依据。
例如，在城市规划中，可以根据交通网络的分布情况，合理规划住宅区、商业区等。
2. 通过缓冲区分析，可以看出河流对周边土地利用的影响范围，为土地利用规划提供参考。
例如，在土地利用规划中，可以根据河流的分布情况，合理规划湿地保护区、农田保护区等。
3. 通过网络分析，可以看出居民点到交通网络的通达性，为交通规划提供依据。
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空间目标轨道分布特性分析实验报告一、实验目的1、了解空间目标轨道分布规律；2、掌握TLE数据格式分析方法；3、掌握空间目标高度分布特性分析方法与过程。
二、实验环境Matlab或C语言三、实验原理1、空间目标及其分布空间目标广义是指离地球表面120公里以外空间的所有目标，包括自然天体和人造天体。
本研究报告中的空间目标系指环绕在地球周围数万公里内的人造天体，包括卫星、平台和运载，以及上述目标解体后形成的空间碎片。
对这些人造目标进行监视属空间目标监视系统的范畴。
根据有关研究，环绕地球的空间目标数目大约为35,000,000，其中大小在1～10cm的约110,000个，大于10cm的在8000个以上。
目前美国空间目标监视系统可对30cm以上的空间目标进行例行的日常观测，对10cm以上的目标可能观测到，但不能保证例行的日常跟踪。
上述空间目标中，到2008年8月24日，被美国空间目标监视系统编目过的空间目标数目为33311个，其中21597个已经陨落，11714个仍在轨。
}空间目标都有一定大小、形状，运行在一定轨道上，使得每一空间目标都有其独特的轨道特性、几何特性和物理特性。
这些特性奠定了对空间目标进行定轨和识别的基础，尤其是在用航天器一般都有特定的外形、稳定的轨道、姿态、温度等特性，是空间目标识别的主要技术支撑。
空间目标监视的核心任务是对空间目标进行探测、跟踪和识别。
获取空间目标的几何特征、物理特征和运动参数等重要目标信息，进而确定目标威胁度、警戒空间碰撞、提供安全告警信息，是实施防御性空间对抗和进攻性空间对抗的基础。
其中在空间目标的识别过程中，空间目标的轨道特性是主要依据，而其几何特性和物理特性则是对其轨道特性的进一步补充。
空间目标的分布是指空间分布，空间分布由轨道分布体现，了解空间目标的轨道分布特征对探测系统的设计等都具有非常重要的参考价值。
这里主要通过分析轨道根数的分布来完成空间目标分布的统计，主要从空间目标半长轴、偏心率和轨道倾角三个方面进行考虑。
2、TLE文件格式分析NASA发布航天器轨道根数的文本文件是TLE格式，TLE文件有多种扩展名，包括*.wr、*.fr、*.gd、*.om、*.sd和*.tce等六种，NORAD的双行轨道根数保存在tce文件中，由两行组成，有效字符为数字0-9，大写字母A-Z、正负号、空格和句点。
其格式如下[4]：比特位1 3 8 10 17 19 32 34 43 45 52 54 61 63 691 NNNNNC NNNNNAAA +.NNNNNNNN +NNNNN-N +NNNNN-N N NNNNN2 NNNNN NNNNNNN包括的数据项有：行号、卫星编号、卫星密级、卫星国际编号（发射年份、年中序号、发射中产生的目标序列）、历元之年份、历元之天数、平动一阶导数、平动二阶导数、大气阻力项、定规模型的类型、和校验结果、轨道倾角、升交点赤经、偏心率、近地点幅角、平近点角、平均角速度、相对于历元的圈数。
…具体定义见表1、2。
大气阻力项之B*0*21ρmSC BD =，ρ0为参考点大气密度)，单位为1/a e （a e 为地球半径），表示方法同其中，需要说明的是：（1）为NORAD 根据目标初次发现所制定的编目号；（（2）～是遵守国际公约依据最终发射时间的编号，与美国宇航局（NASA）的国家空间科学数据中心（NSSDC）等一致；（3）～的历元采用平太阳时。
以下是NORAD公布的第一颗全球星的双行根数，供对比参考。
GLBALSTAR 011 25162U 98008 00069. 00000-0 00000-0 0 34222 25162 0000635 12. 95313通过对空间目标轨道信息的分析，确定将从tce文件中提取的数据项有卫星编号、轨道倾角、升交点赤经、偏心率、近地点幅角、平近点角、平均角速度。
四、实验内容1、分析两行根数（TLE）的数据格式；用matlab读取*.TCE文件，本实验主要用的是fopen、importdata和str2num三个函数，先用fopen函数打开文件，然后用importdata函数将原文件中的数据以struct型读取出来，并存入S矩阵，其结构如下：）代码如下：S=fopen('');S=importdata('');采用此种方法读取的数据，可以将原文件中的卫星编号、轨道倾角和轨道偏心率等信息直接以类似矩阵的形式存放，只是数据格式为cell型，暂无法直接进行运算：利用以下代码提取含有六个轨道根数的偶数行：[m1 n1]=size;[m2 n2]=size;for i=2:2:m1~for j=1:n1A(i/2,j)=(i,j);%提取偶数行endend又观察看出，卫星的角速度数据存放在矩阵的第一列，卫星的轨道倾角数据和偏心率数据分别存放在cell型数据的第3列和第5列，将其分别提取出来：for i=2:2:m2for j=1:n2B(i/2,j)=(i,j); %角速度endendfor i=1:m1/2!A1(i)=A(i,3);endA1=A(:,3); %轨道倾角A2=A(:,5); %偏心率然后再利用str2num函数将数据格式转换为可以计算的矩阵形式：for i=1:length(A1);A_qingjiao(i,1)=str2num(A1{i,1});endfor i=1:length(A2);A_pianxinlv(i,1)=str2num(A2{i,1})*1e-7;end,2、对目前在轨目标半长轴、偏心率和轨道倾角的分布规律进行统计分析；（1）在轨目标轨道倾角分布规律统计首先用直方图进行倾角的频数分布统计，分为90个区间，统计图表如下:0501001505001000150020002500从上图可以看出轨道倾角的大致分布情况，有一部卫星的倾角在0度至30度之间，而倾角在50度附近的卫星数量较少，60至80之间也有较多卫星分布，90至100度倾角之间卫星的分布密度最大，到了110度往上，就很少有卫星存在了。
编写代码更细一步统计卫星分布情况，列出表格如下：—（2）在轨目标偏心率分布规律统计下图为用直方图进行倾角的频数分布统计，分为20个区间，统计图表如下:00.10.20.30.40.50.60.70.80.9100020003000400050006000700080009000由表格可以看出，卫星轨道偏心率在0——之间分布最多，最为密集，同时也反映出大,（3）在轨目标半长轴分布规律统计首先用直方图进行倾角的频数分布统计，分为100个区间，统计图表如下:024681012x 10410002000300040005000600070003、分别统计低轨、中轨和高轨目标的分布规律。
从上一实验内容中已经求出卫星轨道半长轴的数值，又知地球的平均半径为千米，故两者相减即可求出各个卫星的轨道高度。
已知轨道高度小于等于2000千米的卫星为地轨卫星，轨道高度在2000千米至33000千米之间的为中轨卫星，轨道高度在33000千米以上的为高轨卫星，只有946个。
五、实验程序clc;clearall;close all;S=fopen('');S=importdata('');|[m1 n1]=size;[m2 n2]=size;fori=2:2:m1for j=1:n1A(i/2,j)=(i,j);%提取偶数行endendfori=2:2:m2for j=1:n2B(i/2,j)=(i,j); %角速度@endendfori=1:m1/2A1(i)=A(i,3);endA1=A(:,3); %轨道倾角A2=A(:,5); %偏心率u=;A_banchangzhou=((24*3600./B(:,1)/2/pi).^2*u).^(1/3); %半长轴，单位千米% A_banchangzhou=(u./(B(:,1)*2*pi/24/3600).^2).^1/3;fori=1:length(A1);…A_qingjiao(i,1)=str2num(A1{i,1}); %转换为矩阵形式endfori=1:length(A2);A_pianxinlv(i,1)=str2num(A2{i,1})*1e-7;end%%%统计轨道倾角figure;hist(A_qingjiao,90);max(A_qingjiao)min(A_qingjiao)e1=find((A_qingjiao>=0)&(A_qingjiao<10));length(e1);【e2=find((A_qingjiao>=10)&(A_qingjiao<20));length(e2);e3=find((A_qingjiao>=20)&(A_qingjiao<30));length(e3);e4=find((A_qingjiao>=30)&(A_qingjiao<40));length(e4);e5=find((A_qingjiao>=40)&(A_qingjiao<50));length(e5);e6=find((A_qingjiao>=50)&(A_qingjiao<60));length(e6);e7=find((A_qingjiao>=60)&(A_qingjiao<65));length(e7);e8=find((A_qingjiao>=65)&(A_qingjiao<70));length(e8);e9=find((A_qingjiao>=70)&(A_qingjiao<72));length(e9);e10=find((A_qingjiao>=72)&(A_qingjiao<75));length(e10);e11=find((A_qingjiao>=75)&(A_qingjiao<80));length(e11);e12=find((A_qingjiao>=80)&(A_qingjiao<82));length(e12);—e13=find((A_qingjiao>=82)&(A_qingjiao<83));length(e13);e14=find((A_qingjiao>=83)&(A_qingjiao<90));length(e14);e15=find((A_qingjiao>=90)&(A_qingjiao<98));length(e15);e16=find((A_qingjiao>=98)&(A_qingjiao<99));length(e16);e17=find((A_qingjiao>=99)&(A_qingjiao<100));length(e17);e18=find((A_qingjiao>=100)&(A_qingjiao<110));length(e18);e19=find((A_qingjiao>=110)&(A_qingjiao<150));length(e19);%%%%%%统计偏心率figure;hist(A_pianxinlv,20);max(A_pianxinlv)min(A_pianxinlv)f0=find(A_pianxinlv==0);length(f0);f1=find((A_pianxinlv>=0)&(A_pianxinlv<);length(f1);f2=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<);length(f2);f3=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<);length(f3);f4=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<);length(f4);f5=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<);length(f5);f6=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<);length(f6);f7=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<);length(f7);f8=find((A_pianxinlv>=&(A_pianxinlv<1));length(f8);f9=find(A_pianxinlv==1);length(f9);%%%%统计轨道半长轴figure;hist(A_banchangzhou,100);max(A_banchangzhou)min(A_banchangzhou)g1=find((A_banchangzhou>=0)&(A_banchangzhou<8000));length(g1);g2=find((A_banchangzhou>=8000)&(A_banchangzhou<16000));length(g2); g3=find((A_banchangzhou>=16000)&(A_banchangzhou<22000));length(g3); g4=find(A_banchangzhou>=22000);length(g4);%%%%%轨道高度A_gaodu=;h1=find(A_gaodu<2000);digui=length(h1)h2=find((A_gaodu>=2000)&(A_gaodu<=33000));zhonggui=length(h2)h3=find(A_gaodu>33000);gaogui=length(h3)。