(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210744067.0 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 国晟皓星 （苏州） 航天科技有限公司 地址 215400 江苏省苏州市太 仓市太仓港 经济技术开发区北环路16号1904-55 室 (72)发明人 袁春强　 (74)专利代理 机构 苏州九方专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 32398 专利代理师 张文婷 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06T 1/20(2006.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 基于GPU并行计算的高精度多星星历预报方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于GPU并行计算的高精 度多星星历预报方法， 通过将每颗卫星的星历预 报过程作为一个单独的线 程， 部署至GPU 运行， 本 发明实现了多星星历的高精度并行预报。 首先， 给出本发明的高精度轨道预报模 型， 将模型参数 分为积分变量、 卫星参数、 常数和模型文件有关 的参数等四类。 然后， 给出GP U显存的分配方案和 预报的算法流程。 本发明提供的多星星历预报方 法， 充分利用了GP U的并行计算能力， 在保证星历 精度的同时， 还具备较高的计算效率， 能够为多 星的星下点预报和覆盖预报等作业提供输入， 并 能够支持碰撞预警等实时性的应用。 相比于基于 CPU多核并行或者PC集群并行的方法， 硬件搭建 成本较低， 适合用于商业星座的星历预报。 权利要求书2页 说明书6页 CN 115080238 A 2022.09.20 CN 115080238 A 1.一种基于GPU 并行计算的高精度多星星历预报方法， 其特征在于： 将每颗卫星的星历 预报过程作为一个单独的线程， 部署至GPU运行， 实现多星星历的高精度并行预报， 具体包 括以下步骤： 步骤S1， 给出高精度轨道预报 模型， 即在地球惯性系中， 考虑了地球质心引力F0、 地球非 球形摄动力fg、 太阳引力fs、 月球引力fm、 大气阻力fd及太阳光压辐射压力fp的运动力学模 型： 其中， 和 分别表示时刻t卫星的位置、 速度和 加速度矢量， m为 卫星的质量； 步骤S2， 将所述高精度轨道预报模型的参数分为积分变量、 卫星参数、 天文学常数和模 型文件四类， 其中： 所述积分变量包括 卫星的位置 和速度 所述卫星参数包括卫星质量m、 非球形阶数Ng、 卫星面质比 大气阻力系数Cd、 卫星反 射因子Cr； 所述天文学常数包括地球引力常数 μ、 地球参考半径Re、 太阳引力常数 μs、 月球引力常数 μm、 太阳辐射压强Ps； 步骤S3， 预先调取地球引 力场参数文件， 及生成太阳星历文件、 月球星历文件和大气密 度文件， 并加载至GPU内存； 其中， 所述太阳星历文件和月球星历文件是基于JPL星历表生成的， 所述大气密度文件 是利用现有的大气模型 软件预先为每颗卫星生成的； 步骤S4， 为积分变量、 卫星参数、 模型文件有关的参数分配显存， 将积分变量的初值、 卫 星参数、 天文学常数和模型文件有关的参数从GPU内存拷贝至GPU显存； 步骤S5， 将每颗卫星 的预报作为一个线程， 在GPU上基于KSG积分器数值对所述运动力 学模型求 解， 并将计算结果存 入每颗卫星的位置和速度数组； 步骤S6， 将每颗卫星的位置和速度数组从GPU显存拷贝至内存， 保存星历预报结果。 2.根据权利要求1所述的基于GPU并行计算的高精度多星星历预报方法， 其特征在于： 在所述步骤S5中， 对所述运动力学模型求解时， 采用预计算的方式生成太阳星历文件和月 球星历文件， 并加载至GPU显存后， 利用查询方式获得太阳和月球的位置 。 3.根据权利要求1所述的基于GPU并行计算的高精度多星星历预报方法， 其特征在于： 在所述步骤S 5中， 对所述运动力学模 型求解时， 计算大气阻力时， 采用预计算的方式生成每 颗卫星的大气密度文件， 并加载至GPU显存后， 利用插值方式得到卫星所在位置的大气密 度。 4.根据权利要求1所述的基于GPU并行计算的高精度多星星历预报方法， 其特征在于： 在所述步骤S1至步骤S6中， 星历预报过程完全运行在GPU上， 并利用CUDA框架并行计算。 5.根据权利要求1所述的基于GPU并行计算的高精度多星星历预报方法， 其特征在于： 所述卫星包括人造卫星及 在轨物体。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115080238 A 26.根据权利要求5所述的基于GPU并行计算的高精度多星星历预报方法， 其特征在于： 所述在轨物体包括大 型空间站和不 等大小的空间碎片。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115080238 A 3