Sistema de coordenadas del observador local en el panel de satélite (sistema de coordenadas LVLH)

En skyfield, quiero calcular la distancia alt-az de un satélite de referencia al siguiente (para simulación de orientación de antena). Mi solución actual es crear el observador de referencia a la altura sat1 y calcular los ángulos alt-az:

sat_observer = sat_ref.subpoint()
ref_PoV = Topos(sat_observer.latitude, sat_observer.longitude, elevation_m=sat_observer.elevation.m)

satellite = Sat(name)
orbit = (satellite - ref_PoV).at(time[0])
el, az, distance = orbit.altaz()

El código puede calcular ángulos de puntería relativos en una instancia de tiempo. Este método no funciona para valores absolutos ya que la referencia alt-az siempre apunta al norte de la Tierra (el sistema de coordenadas del observador local en el panel del satélite rotará alrededor del eje alt en el siguiente instante de tiempo).

¿Cuál sería la forma más eficiente de definir el sistema de coordenadas local (marco LVLH) en el satélite en el campo del cielo para obtener los ángulos alt-az respectivos a este marco LVLH?

¡Esta es una pregunta interesante! ¿"Funciona..." significa que no falló o que devuelve exactamente los valores que esperaba? Si lo desea, también puede considerar ir a la página de github de Skyfield y publicar un problema allí, e incluir un enlace a su pregunta aquí. Hay cierta superposición con los usuarios aquí y en Astronomy SE y en el github de Skyfield. (ver esta pregunta para enlaces)
Además, hay más de un sistema de coordenadas de observador local posible. ¿Puedes explicar con más detalle lo que estás buscando? Véase, por ejemplo, ¿Son lo mismo los sistemas de coordenadas LVLH y RSW?
@uhoh Gracias por la referencia a diferentes sistemas de coordenadas, actualicé mi pregunta y la vincularé a skyfield github.
se ve bien, gracias!

Respuestas (1)

Entonces, después de la ayuda de @uhoh, profundizando en esta publicación y la discusión aquí , logré producir este ejemplo de trabajo mínimo. Comentarios apreciados.

from skyfield.api import Loader, EarthSatellite
from skyfield.api import Topos, load
from skyfield.timelib import Time
import skyfield.functions as sf
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline

halfpi, pi, twopi = [f*np.pi for f in [0.5, 1, 2]]
degs, rads = 180/pi, pi/180

ts = load.timescale()
line1 = '1 25544U 98067A   14020.93268519  .00009878  00000-0  18200-3 0  5082'
line2 = '2 25544  51.6498 109.4756 0003572  55.9686 274.8005 15.49815350868473'
satellite = EarthSatellite(line1, line2, 'ISS (ZARYA)', ts)
print(satellite)

line1 = '1 43205U 18017A   18038.05572532 +.00020608 -51169-6 +11058-3 0  9993'
line2 = '2 43205 029.0165 287.1006 3403068 180.4827 179.1544 08.75117793000017'
satellite2 = EarthSatellite(line1, line2, 'Roadster', ts)
print(satellite2)

time = ts.utc(2020, 24, 11, np.arange(0, 1, 0.01))

#calculate LVLH reference frame for the reference sat
#Z = - R / ||R||
#Y = Z X V / ||Z X V||
#X = Y X Z
R = satellite.at(time).position.km.T
V = satellite.at(time).velocity.km_per_s.T
Z = -preprocessing.normalize(R, norm='l2')
Y = preprocessing.normalize(np.cross(Z, V), norm='l2')
X = np.cross(Y, Z)
Rpos = satellite2.at(time).position.km.T

#check: LVLH coordinate frame at n events
fig = plt.figure(figsize=[10, 8])  # [12, 10]
ax  = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
axis_length=20
for i in range(0,5):
    x, y, z = R[i,:]
    u, v, w = X[i,:]
    ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=axis_length, color='red')
    u, v, w = Y[i,:]
    ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=axis_length, color='blue')
    u, v, w = Z[i,:]
    ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=axis_length, color='green')

Coordenadas LVLH

#construct the rotation matrix at time 0
RM = np.array([X[0,:],Y[0,:],Z[0,:]]).T
#view vector PoV = R_sat - R_ref
PoV = Rpos[:] - R
#rotate PoV to LVLH coordinate system
PoV_LHLV = RM.dot(PoV[0,:])
#go to spherical CS
r1, el1, az1 = sf.to_spherical(PoV_LHLV)

# Plot the view angles in polar plot.
plt.figure()
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.set_rlim([-90, 90])
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_theta_direction(1)
ax.set_title('Visibility of satellite2 form satellite PoV', y=1.1)
ax.plot(az1, el1*degs, 'r+')

Ángulo de visión

¡¡¡Hermoso!!! +n!
Sistema de coordenadas del observador local en el panel de satélite (sistema de coordenadas LVLH)
RespuestasAquíPolítica de privacidad1y, 0v