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热层大气密度产生的阻力是作用在低轨航天器上最大的非引力摄动,会对低轨航天器轨道确定、轨道预报、再入预测等空间任务的开展产生巨大影响。随着我国载人航天事业的快速发展,现有大气密度模式存在的15%至20%的误差,已经难以满足空间任务应用需要。本文围绕大气密度模式修正方法开展研究,主要工作及创新如下:一、针对Jacchia-Roberts经验大气密度模式存在的误差,借助修正温度参数校准密度的思想,通过构建模式密度对数与温度参数之间的解析偏导数,结合模式关于温度参数非线性的特点,采用大气密度模式校准算法,得到了温度参数修正量的迭代求解过程,为大气密度模式的修正打下基础。二、提出了基于经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解的大气密度模式修正方法,并与传统球谐分析的结果进行对比分析。结果表明,前四阶EOF基函数与前九项球谐基函数分别可提取温度修正量85%与80%以上的变化特征,EOF分解方法对温度修正量的表示效率高于球谐分析方法。第一阶EOF基函数能够反映温度参数的整体偏差,第二至四阶EOF基函数对应的时间系数表明温度修正量的变化具有天周期性,且球谐分析得到的时间系数同样反映温度修正量具有天周期性的特点。利用前四阶EOF基函数和前四项球谐基函数重构的温度修正量校准Jacchia-Roberts模式,校准后的模式相对偏差分别下降了9.06%与3.57%。EOF分解方法与传统球谐分析方法相比,能够更有效地修正模式温度参数,提升模式精度。三、针对大气密度模式关于温度参数非线性的特点,采用非线性最小二乘问题求解方法,对比了Gauss-Newton(G-N)迭代法、阻尼Gauss-Newton(阻尼G-N)迭代法以及Levenberg-Marquardt(L-M)算法对Jacchia-Roberts大气密度模式温度参数修正量的计算效果。结果表明,采用G-N迭代法计算模式温度参数修正量,迭代计算结果在部分采样点存在不收敛现象,原因是Jacchia-Roberts模式密度关于温度参数存在一定的非线性关系。为此,进一步研究了阻尼G-N迭代法以及L-M算法,发现两种方法均能够有效克服G-N迭代法的不收敛现象,且修正后的模式均方根偏差平均值都下降了约13.5%,效果相当。在计算量方面,阻尼G-N迭代法和L-M算法的平均迭代次数分别为2.8与2.9,二者相近。由于L-M算法能够调整迭代下降方向,具有更强的适应性,因此该方法在求解模式温度参数修正中的非线性最小二乘问题时更有优势。