¿Hay satélites en órbitas geosincrónicas pero no geoestacionarias?
¡Sí, muchas!
Aparentemente, ser síncrono tiene varias ventajas incluso cuando oscila salvajemente en posición encima / debajo del ecuador de la Tierra (¡hasta +/- 60 grados!)
Después de ver las figuras a continuación en Una nueva mirada a los regímenes GEO y Near-GEO: operaciones, disposición , y escombros (que se encuentran en este comentario). Decidí ir a buscar satélites yo mismo
izquierda: "Fig. 3. El número y la complejidad de las órbitas geosincrónicas para las naves espaciales operativas aumentaron significativamente de 1999 a 2011. Sólo naves espaciales cuyos parámetros orbitales están disponibles en www.spacetrack.org se muestran arriba ". derecha: "Fig. 7. Los sistemas de navegación y comunicaciones geosincrónicas altamente inclinados (Sirius, Beidou y Michibiki) se han implementado desde 2000"
Fui a Conjuntos de elementos de dos líneas NORAD de Celestrak; Datos actuales y descargué https://www.celestrak.com/NORAD/elements/geo.txt Luego los propagué todos en Python usando Skyfield (script a continuación) y comenzó a trazar.
Hay 513 TLE en la lista. A continuación se muestran sus inclinaciones actuales frente al año de lanzamiento:
Hay 18 satélites con una inclinación superior a 19 grados:
AMC -14 2008 20.4237SDO 2010 29.7791QZS-1 (MICHIBIKI-1) 2010 41.3507BEIDOU 8 2011 58.8155BEIDOU 9 2011 54.4339BEIDOU 10 2011 52.1119IRNSS-1A 2013 30.184IRNSS-1B 2014 29.253IRNSS-1D 2015 29.1615.5BEIDOU 17UIDO 2015 2015 53.1176IRNSS-1E 2016 29.3272BEIDOU IGSO-6 2016 56.5705QZS-2 (MICHIBIKI-2) 2017 43.5483QZS-4 (MICHIBIKI-4) 2017 40.7615
IRNSS-1I 2018 29.3069BEIDOU IGSO-7 2018 55.0396BEIDOU-3 IGSO-1 2019 55.0177
Aquí hay algunas gráficas 3D gratuitas de los 18 con inclinaciones superiores a 19 grados:
Vista lateral:
Vista superior:
"Retrato de familia"
Secuencia de comandos de Python 3:
class Objeto (objeto): def __init __ (self, name, L1, L2): self.name = name.strip () self.L1 = L1 self.L2 = L2 year = int (L1 [9:11]) + 1900 if year < 1957: year + = 100 self.year = year self.inc = float (L2 [ 8:16]) importar numpy como npimport matplotlib.pyplot como plt desde skyfield.api import Topos, Loader, Earth Satellite desde mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfname = 'Celestrak satellites in GEO.txt' # https://www.celestrak.com/NORAD/ elementos / geo.tx con open (fname, 'r') como infile: lines = infile.readlines () TLEs = zip (* [[línea para línea en líneas [n :: 3]] para n en rango (3)] ) carga = L oader ('~ / Documents / fishing / SkyData') # instancia única para archivos grandests = load.timescale () de421 = load ('de421.bsp') earth = de421 ['earth'] zero = Topos (0.0, 0.0) minutes = np.arange (0, 24 * 60, 4) # el último es 23h 56mtimes = ts.utc (2019, 7, 19, 0, minutes) # Desrotación rápida y fea para imitar coordenadas terrestres ceropos = cero at (times) .position.km theta = np.arctan2 (zeropos [1], zeropos [0]) cth, sth, zth, oth = [f (-theta) para f en (np.cos, np.sin, np.zeros_like, np.ones_like)] R = np.array ([[cth, -sth, zth], [sth, cth, zth], [zth, zth, oth]]) objetos = [] para i, ( name, L1, L2) en enumerate (TLEs): o = Object (name, L1, L2) objects.append (o) o.orbit = Earth Satellite (L1, L2) .at (times) .position.km if not i % 20: print (i,) data = [(o.year, o.inc) for o in objects] if True: plt.figure () year, inc = zip (* data) plt.plot (year, inc, '.k', markersize = 8) plt.xlabel ('año de lanzamiento', fontsize = 16) plt.ylabel ('inclinación actual (grados)', fontsize = 16)
plt.title ('Geosynchronous TLEs from Celestrak', fontsize = 16) plt.show () high_incs = [o for o in objects if o.inc > 19] if True: fig = plt.figure (figsize = [10, 8 ]) # [12, 10] ax = fig.add_subplot (1, 1, 1, projection = '3d') para o en high_incs: orbit = (R * o.orbit) .sum (axis = 1) x, y , z = órbita ax.plot (x, y, z) ax.plot (x [: 1], y [: 1], z [: 1], 'ok') ax.set_xlim (-40000, 40000) ax .set_ylim (-40000, 40000) ax.set_zlim (-40000, 40000) plt.show () si es verdadero: fig = plt.figure (figsize = [10, 8]) # [12, 10] ax = fig.add_subplot (1, 1, 1, proyección = '3d') para o en objetos: órbita = (R * o.orbita) .sum (eje = 1) x, y, z = órbita ax.plot (x, y, z ) # ax.plot (x [: 1], y [: 1], z [: 1], 'ok') ax.set_xlim (-40000, 40000) ax.set_ylim (-40000, 40000) ax.set_zlim ( -40000, 40000) plt.show () para o en high_incs: print (o.name, o.year, o.inc)