一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法及系统

技术领域

本发明涉及空间态势感知技术领域，具体涉及一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法及系统。

背景技术

已知准确弹道系数对太空碎片精密定轨与预报具有重要意义。弹道系数是描述低轨太空碎片受到大气阻力大小的关键参数，它由阻尼系数、迎风面积和质量三个参数组成，绝大部分太空碎片的阻尼系数CD、迎风面积A和质量m难以精确测量，因此通常将这三个参数组合为一个参数，即弹道系数B，且B＝CDA/m。目前，大部分太空碎片弹道系数未知，或者即使已知，但误差较大。在过去数十年，太空碎片弹道系数的优化计算方面已取得了一些进展，主要的方法总结如下：

(1)根据卫星尺寸、质量和阻尼系数直接得到弹道系数的方法。根据定义，弹道系数由阻尼系数、迎风面积和质量三个物理或几何参数计算求得。如果能分别确定这些参数，将可得到弹道系数。对于卫星，迎风面积和质量是已知的，其阻尼系数通常利用解析方法求得。对于绝大部分太空碎片，因未知其几何形状和材料，这种方法不适用。到目前为止，尚没有根据弹道系数定义，直接确定太空碎片阻尼系数的有效方法。

(2)利用TLE数据中B

(3)多次定轨估计弹道系数的方法。HASDM项目中涉及了部分太空碎片的弹道系数，其中每个碎片的弹道系数利用1970年到2001年间的监测数据，每3天进行一次定轨并估计弹道系数，将总共约3200次定轨得到的结果的平均值作为碎片的精确弹道系数。尽管这种方式得到的弹道系数精度极高，然而这一方法需要长期的精密跟踪数据。

(4)根据已有碎片的准确弹道系数推算其他感兴趣碎片弹道系数的方法。以太空碎片弹道系数

(5)由轨道参数的变化估计弹道系数的方法。这是目前太空碎片弹道系数计算较可行且有效的方法。利用长期累积的TLE数据，以统计方式估计太空碎片弹道系数的方法。在缺少跟踪数据的情况下，这一方法得到比较准确的弹道系数值，其与Bowman结果的误差约在10％以内。这种方法的限制在于难以准确估计近几年新编目太空碎片的弹道系数。

光学望远镜观测的基础数据是图像，当太空碎片出现在图像上时，可得到碎片在图像上的位置信息，实际操作中通常需要提取该位置信息，并转换到所需的坐标系，例如，赤经/赤纬或者高度角/方位角坐标系。该类数据为测角数据或角度数据，这是太空碎片一种重要的测轨数据。该类数据的精度与图像分辨率等有关，一般为几个角秒(距离测量平台1000千米处，1角秒约5米)。

利用光学望远镜观测时要求太空碎片必须被太阳照亮，因此，观测受到天气、太空碎片和测站相对位置、碎片尺寸大小和望远镜性能等条件限制。大部分低轨碎片的测角数据为稀疏数据，稀疏性表现在：一方面，一个测角弧段时长通常不足轨道周期的1％；另一方面，两个弧段之间的时间间隔通常较大，例如：根据某站数千个太空碎片一个月的测角数据特性统计分析表明：同一碎片两个弧段的平均时间间隔约为3天。由于测角数据稀疏、太空碎片弹道系数未知或已知但误差极大，再加上大气密度模型误差，导致稀疏测角数据条件下，低轨碎片定轨并预报数天的误差可高达数十千米。

发明内容

为此，本发明提供一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法及系统，以解决现有太空碎片弹道系数未知或已知但误差极大，稀疏测角数据条件下，低轨碎片定轨与轨道预报存在较大误差的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提出一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法，所述方法包括：

获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据；

利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3；

利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差；

根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值；

基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。

进一步地，获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据，具体包括：

对所述原始测角数据进行数据特性分析和粗差探测与剔除处理，所述原始测角数据包括赤经/赤纬或者高度角/方位角数据；

所述数据特性包括数据来源、数据精度、数据时长、数据频率、数据数量等，所述数据来源包括传感器位置、传感器性能、传感器工作模式等；

所述粗差探测与剔除处理包括利用TLE配合SGP4模型提供的先验轨道计算测角数据，基于测角数据计算结果和观测值，利用抗差最小二乘理论，开展线性拟合，将预设倍数拟合中误差以上的误差视为粗差，根据粗差剔除后的测角数据，更新数据特性。

进一步地，利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，具体包括：

每次定轨方法为，利用TLE配合SGP4模型提供的轨道作为先验轨道，基于相对完善的力学模型，配合轨道数值积分器和最小二乘理论，利用数天时间内的测角数据进行轨道确定，所述力学模型包括重力场、第三体引力、大气阻力、太阳光压等，所述轨道数值积分器包括Cowell数值积分模型、Gauss-Jackson模型，所述最小二乘理论为：定轨利用最小二乘估计方法找到一条轨道，使得理论观测值和实际观测值之间的残差平方和最小；

定轨参数包括待估参数、收敛条件以及粗差条件，所述待估参数为六个轨道根数，所述收敛条件为两次定轨对初始时刻轨道改正量小于预设值，所述粗差条件为在定轨收敛后轨道反算的测角数据与观测数据进行比较，将预设倍数数据精度的观测数据视为粗差并剔除，所述数据精度来自数据特性分析结果。

进一步地，利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，具体包括：

每次定轨时，在大气阻力计算中设定弹道系数先验值B

进一步地，利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差，具体包括：

根据轨道传播结果计算太空碎片的三维坐标，并结合测站坐标计算太空碎片的测角数据，并利用测角数据计算结果与过去时间的测角数据观测值进行计算得到K次轨道传播的误差；

过去某一个时刻的测角数据观测值对应的轨道传播误差e为：

δ

ΔX

ΔY

ΔZ

其中，

过去某一段时间的测角数据观测值对应的轨道传播误差S为：

其中，n为过去某一段时间内的测角数据观测值个数，

进一步地，根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值，具体包括：

首先根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值：B

得到函数的待估参数后，判断是否满足验证条件，如果满足验证条件，则得到弹道系数与轨道传播误差的函数关系式，否则，需要重新选择函数形式，直至满足验证条件为止，所述验证条件是：弹道系数拟合方差不超过预设阈值；

根据得到的弹道系数与轨道传播误差的函数关系式，将轨道传播误差S设定为0，计算得到优化的弹道系数B

进一步地，基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差，具体包括：

利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行定轨，定轨过程中在大气阻力计算中固定弹道系数值为得到的优化的弹道系数B

根据定轨结果获取轨道预报结果，根据轨道预报结果计算太空碎片的三维坐标，并结合测站坐标计算太空碎片的测角数据，并利用测角数据计算结果与未来时间的测角数据观测值进行计算得到轨道预报误差。

根据本发明实施例的第二方面，提出一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与轨道预报系统，所述系统包括：

测角数据处理模块，用于获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据；

弹道系数优化模块，用于利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3；

利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差；

根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值；

定轨与预报模块，用于基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。

根据本发明实施例的第三方面，提出一种电子设备，所述设备包括：处理器和存储器；

所述存储器用于存储一个或多个程序指令；

所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如上任一项所述的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的步骤。

根据本发明实施例的第四方面，提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的步骤。

本发明提出一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法及系统，获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据；利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3；利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差；根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值；基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。基于本发明的方案，可以实现在稀疏测角数据条件下，获得较为准确的弹道系数；可以得到多个弹道系数与轨道传播误差之间的函数关系；将得到的弹道系数应用于测角数据的精密定轨预报，可以提高定轨与预报的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的第一流程图；

图2为本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的第二流程图；

图3为本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法中定轨流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法中弹道系数轨道传播误差函数关系式构建流程图；

图5为本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法中利用轨道预报误差的弹道系数精度评估流程图；

图6为本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与轨道预报系统的结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明第一实施例提供了一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法，下面结合图1和图2进行说明。

如图1和图2所示，在步骤S101中，获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据。

本实施例中，获取数据为太空碎片的测角数据(赤经/赤纬或高度角/方位角)，可选择一个或多个太空碎片，每个碎片每3天不少于2个测角数据弧段。预处理包括数据特性分析和粗差探测与剔除。数据特性包括：数据来源(传感器位置、传感器性能、传感器工作模式等)、数据精度、数据时长、数据频率、数据数量等。数据预处理包括：粗差探测与剔除，数据特性更新。粗差探测利用TLE配合SGP4模型提供的先验轨道计算测角数据，基于计算的测角数据计算结果和观测数据，利用抗差最小二乘理论，开展线性拟合，将3倍拟合中误差以上的误差视为粗差。根据粗差剔除后的测角数据，更新数据特性。

两行根数(Two-Line Elements，TLE)是一种用于描述地球轨道上RSO位置和轨道参数的标准格式，主要由北美防空司令部(North American Aerospace Defense，NORAD)公开提供。利用TLE配合SGP模型计算的轨道精度一般为百米至千米量级。

利用TLE配合SGP4模型提供的先验轨道计算测角数据的方法具体如下：

首先利用TLE配合SGP4模型计算太空碎片的三维坐标，记方

δ

其中：

ΔX

ΔY

ΔZ

其中：

如图1和图2所示，在步骤S102中，利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3。

本实施例中，定轨是指从观测资料(测角数据)确定太空碎片轨道的过程。定轨具体流程如图3。

第一次定轨：利用TLE配合SGP4计算的位置和速度作为先验轨道，基于较完善的力学模型，包括重力场、第三体引力、大气阻力、太阳光压等。定轨参数包括：待估参数、收敛条件、粗差条件等。本步骤中，待估参数仅为六个轨道根数，大气阻力计算中固定弹道系数先验值B

定轨需要利用数天时间内的一组太空碎片的测角数据(记作y，如赤经、赤纬等)进行轨道确定。定轨利用最小二乘估计方法，即找到一条轨道，使得理论观测值和实际观测值之间的残差平方和最小。具体计算过程如下：

设状态量：

x＝{r，v，p}

其中r和v分别表示轨道的三维位置和速度矢量；p为待估力模型参数，通常包括阻尼系数、光压系数等，如果定轨中没有p，表示不修正力模型参数。本算例中，待估参数为r，v；传统定轨方法中包含p。假定测角数据y和先验轨道x

y＝f(x

其中，v为测量误差。定轨过程要求在给定测角数据y，数学模型f和噪声v的统计特性的条件下，使得实际观测量y与利用数学模型计算出的值f(x

(y-f(x

其中，P为权值矩阵，则x

法方程：

法方程解：

其中

上述过程是一个不断迭代的过程，即：第一次解算出

要得到精确的轨道，首先要有一组误差较小的测角数据，同时还要有一套完整的数学模型f(x

第二次定轨，与第一次定轨类似，不同在于弹道系数先验值为B

如图1和图2所示，在步骤S103中，利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差。

本实施例中，轨道传播是指根据一定的物理模型和太空碎片已知运动参数，计算太空碎片在某一历史时刻的位置和速度。已知运动参数来自先验轨道(本实施例中可根据K次定轨确定的轨道)。物理模型包括：地球引力、第三体引力、太阳辐射压力、大气阻力等，这些物理模型为精确模型。

将多次定轨的结果向过去传播一段时间(例如3～7天)，得到传播轨道。本方案中，轨道传播或轨道预报可以描述为：

其中：x

x(t)＝x(t

初始轨道状态x

利用得到的传播轨道计算侧角数据，具体可参考步骤S101中的利用TLE配合SGP4模型提供的先验轨道计算测角数据的方法，只是将传播轨道设置为本步骤轨道传播得到的轨道。

然后计算k次轨道传播的误差：利用计算的测角数据与过去时间的测角数据观测值，分别计算k次轨道传播误差。具体计算公式如下：

过去某一个时刻的测角数据观测值对应的轨道传播误差e为：

其中，

过去某一段时间的测角数据观测值对应的轨道传播误差S为：

其中，n为过去某一段时间内的测角数据观测值个数，

如图1和图2所示，在步骤S104中，根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值。

如图4所示，首先根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值：B

B＝aS+c

其中，a和c为待估参数，并假设它们的解分别为：

其中符号

最后根据得到的弹道系数与轨道传播误差的函数关系式，将轨道传播误差S设定为0，计算得到优化的弹道系数B

如图1和图2所示，在步骤S105中，基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。

本实施例中，轨道预报是指根据一定的物理模型和太空碎片已知运动参数，预测太空碎片在未来某一时刻的位置和速度。本实施例中已知运动参数来自基于优化的弹道系数值的定轨结果。物理模型包括：地球引力、第三体引力、太阳辐射压力、大气阻力等，这些物理模型为预测模型。

如图5所示，首先利用第一测角数据对太空碎片进行定轨，定轨过程中在大气阻力计算中固定弹道系数值为得到的优化的弹道系数B

为了验证本方案轨道预报结果，进一步使用传统方式进行定轨，即在定轨中将弹道系数(或阻尼系数)与6个轨道根数一同解算，待估力模型参数p不为空，通常包含阻尼系数和光压系数；然后根据定轨结果进行轨道预报，计算得到传统定轨方式的轨道预报误差，并与本实施例中基于优化的弹道系数值进行定轨与轨道预报得到的轨道预报误差进行比较。

轨道预报误差主要和先验轨道精度、力模型精度等因素有关。为了更清晰解释弹道系数误差与轨道预报误差关系，表1给出了定轨误差、弹道系数误差与轨道预报误差的关系。本实施算例中轨道预报利用的先验轨道来自定轨结果，利用的力模型与定轨过程保持一致。

表1：定轨和弹道系数误差与轨道预报误差关系

与现有技术相比，本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法，获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据；利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3；利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差；根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值；基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。基于本发明的方案，可以实现在稀疏测角数据条件下，获得较为准确的弹道系数；可以得到多个弹道系数与轨道传播误差之间的函数关系；将得到的弹道系数应用于测角数据的精密定轨预报，可以提高定轨与预报的准确性。

与上述公开的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法相对应，本发明实施例还公开了一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法系统，如图6所示，其具体包括：

测角数据处理模块201，用于获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据；

弹道系数优化模块202，用于利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3；

利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差；

根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值；

定轨与预报模块203，用于基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报系统的详细描述可以参考对本申请实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的相关描述，这里不再赘述。

与现有技术相比，本申请实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报系统，获取太空碎片的原始测角数据，并对所述原始测角数据进行预处理，得到第一测角数据；利用所述第一测角数据对所述太空碎片进行K次定轨，得到K次定轨确定的轨道结果，其中K次定轨过程中分别设定不同的弹道系数先验值，K≥3；利用K次定轨确定的轨道结果分别对过去时间进行K次轨道传播，根据K次轨道传播结果计算得到K次轨道传播的误差；根据K次定轨分别设定的不同的弹道系数先验值与计算得到的K次轨道传播的误差构建函数关系模型，根据所述函数关系模型得到优化的弹道系数值；基于优化的弹道系数值对所述太空碎片进行定轨，根据定轨结果对未来时间进行轨道预报，并根据轨道预报结果计算得到轨道预报误差。基于本发明的方案，可以实现在稀疏测角数据条件下，获得较为准确的弹道系数；可以得到多个弹道系数与轨道传播误差之间的函数关系；将得到的弹道系数应用于测角数据的精密定轨预报，可以提高定轨与预报的准确性。

另外，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述设备包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如上所述的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的步骤。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的一种电子设备的详细描述可以参考对本申请实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的相关描述，这里不再赘述。

另外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的步骤。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的详细描述可以参考对本申请实施例提供的一种基于优化弹道系数的太空碎片定轨与预报方法的相关描述，这里不再赘述。

在本发明实施例中，处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable GateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。

其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。

易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，简称DRRAM)。

本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。