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该数据集名为'Constellation TLEs — 18 Satellite Constellations'，包含来自CelesTrak的17个卫星星座（共1,747颗卫星）的每日两行元素集（TLE）快照。数据集覆盖了全球导航卫星系统（GNSS）、低地球轨道（LEO）宽带、地球静止轨道（GEO）通信和地球观测卫星群。数据以Parquet格式和原始TLE文件格式提供，适用于轨道传播库如python-sgp4、orekit和STK。数据集分为五大类别：GNSS导航（GPS、Galileo、BeiDou、GLONASS、SBAS）、LEO宽带（OneWeb、Kuiper、Qianfan、Hulianwang）、LEO通信和物联网（Iridium NEXT、Globalstar、ORBCOMM）、地球观测（Planet Labs、Spire Global）以及GEO通信（SES、Intelsat、Eutelsat、Telesat）。数据集每日更新，确保数据的时效性，特别适用于需要高精度轨道数据的操作应用。

原始信息汇总

Constellation TLEs — 18 Satellite Constellations 数据集概述

基本信息

• 数据集名称: Constellation TLEs — 18 Satellite Constellations
• 发布者: Julien Simon
• 发布日期: 2026年
• 许可证: CC-BY-4.0
• 语言: 英语
• 任务类别: 表格回归
• 数据规模: 1K<n<10K
• 数据格式: Parquet, TLE
• 标签: 太空, 开放数据, 表格数据, 卫星, TLE, 轨道力学, GNSS

数据集描述

该数据集提供来自CelesTrak的18个卫星星座（共1,747颗卫星）的每日两行元数据快照。数据涵盖全球导航卫星系统、低地球轨道宽带、地球静止轨道通信和地球观测舰队。

星座详情

数据集包含17个独立的星座配置，总计1,747颗卫星。

星座	运营商	轨道	卫星数量
OneWeb	Eutelsat OneWeb	LEO	651
Kuiper	Amazon	LEO	210
Qianfan (G60)	Shanghai Spacecom	LEO	108
Hulianwang (GuoWang)	China SatNet	LEO	159
Iridium NEXT	Iridium	LEO	80
Globalstar	Globalstar	LEO	28
ORBCOMM	ORBCOMM	LEO	15
Planet Labs	Planet Labs	LEO	137
Spire Global	Spire Global	LEO	77
GPS (NAVSTAR)	USSF	MEO	39
Galileo	EU/ESA	MEO	50
BeiDou	CNSA	MEO/GEO	56
SBAS	Various	GEO	6
SES	SES	GEO	70
Intelsat	Intelsat	GEO	27
Eutelsat	Eutelsat	GEO	29
Telesat	Telesat	GEO/LEO	5

轨道分布总计: 1,465颗LEO卫星，145颗MEO卫星，137颗GEO卫星。

数据类别

1. GNSS导航: GPS, Galileo, BeiDou, GLONASS, SBAS
2. LEO宽带: OneWeb, Kuiper, Qianfan, Hulianwang
3. LEO通信与物联网: Iridium NEXT, Globalstar, ORBCOMM
4. 地球观测: Planet Labs, Spire Global
5. GEO通信: SES, Intelsat, Eutelsat, Telesat

数据模式

所有配置共享相同的表格结构：

列名	类型	描述
name	字符串	卫星名称
line1	字符串	TLE第一行：历元、阻力项、BSTAR、元素集编号
line2	字符串	TLE第二行：倾角、升交点赤经、偏心率、近地点幅角、平近点角、平均运动

数据源与更新

• 数据源: CelesTrak（T.S. Kelso博士），镜像NORAD/第18太空防御中队数据
• 更新频率: 每日UTC时间05:30通过GitHub Actions更新
• 快照时间: 2026-04-06 14:00 UTC

相关数据集

• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/starlink-tle-latest
• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/space-track-tle-history
• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/constellation-census
• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/space-track-satcat
• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/ucs-satellite-database

原始TLE文件

数据集同时提供标准的3行TLE格式文件，适用于SGP4传播器等应用。每个星座对应一个.tle文件，例如：

• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/constellation-tle-latest/resolve/main/data/oneweb.tle
• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/constellation-tle-latest/resolve/main/data/gps.tle
• https://huggingface.co/datasets/juliensimon/constellation-tle-latest/resolve/main/data/galileo.tle

使用说明

数据集可通过Hugging Face datasets库加载，支持按星座独立加载。数据可用于轨道传播（如使用python-sgp4库）、星座规模比较等应用。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在航天动力学领域，精确的轨道数据是卫星任务规划与空间态势感知的基石。本数据集通过自动化流程，每日从权威的CelesTrak平台获取17个主要卫星星座共1747颗卫星的双行轨道根数快照。数据源直接镜像自NORAD/美国太空军第18太空防御中队的官方观测数据，确保了信息的可靠性与时效性。原始数据以标准的TLE三行格式保存，同时转换为Parquet格式以提升结构化查询效率，并通过GitHub Actions实现每日定时更新，为依赖高精度轨道信息的应用提供了持续的数据流。

使用方法

利用Hugging Face的`datasets`库，用户可以便捷地加载特定星座的数据集，例如GPS或OneWeb的轨道信息。加载后的数据可直接输入`python-sgp4`等库进行卫星位置与速度的实时预报。对于需要跨星座分析的场景，如比较不同全球导航系统的卫星数量，用户可以将多个星座的数据加载并合并为统一的Pandas DataFrame进行处理。数据集的设计充分考虑了工程实践的便利性，使得轨道力学研究、碰撞风险评估、以及星座性能模拟等任务能够高效开展。

背景与挑战

背景概述

在航天动力学与空间态势感知领域，精确的轨道数据是支撑卫星运行管理、碰撞规避及任务规划的核心。由Julien Simon基于CelesTrak数据源构建的Constellation TLE-latest数据集，于2026年发布，旨在提供涵盖18个主要卫星星座、总计1747颗卫星的每日两行轨道根数更新。该数据集聚焦于解决大规模星座时代下轨道数据获取与整合的难题，覆盖了全球导航卫星系统、低轨宽带通信、地球观测及静止轨道通信等多个关键领域，为轨道预测模型验证、空间交通管理及多星座协同分析提供了标准化、高时效性的数据基础，显著提升了相关研究的可重复性与操作应用的可靠性。

当前挑战

该数据集致力于应对轨道动力学中高精度、实时性轨道预测的挑战，尤其在低轨卫星因大气阻力等因素导致轨道根数快速衰减的背景下，确保预测模型的输入数据具备足够的时效性与准确性是一大核心难题。在构建过程中，挑战主要源于多源异构数据的整合与持续更新机制的实现，需要从CelesTrak等权威数据源每日自动化抓取并处理大量卫星的轨道数据，同时保持数据格式的标准化与一致性，并有效管理不同轨道类型与星座规模带来的数据复杂性，以确保数据集的完整性与可用性。

常用场景

经典使用场景

在航天动力学领域，卫星轨道预测与碰撞风险评估是核心研究课题。该数据集通过提供每日更新的两行轨道根数，成为轨道传播模型验证与优化的基准工具。研究人员利用SGP4/SDP4传播算法，基于这些标准化数据精确计算卫星未来位置，进而分析星座构型稳定性、轨道衰减规律以及空间碎片碰撞概率。这种高频更新的轨道数据为低轨卫星群的动态监测提供了可靠的时间序列基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了多星座协同运行中的轨道动力学建模难题。通过整合全球导航卫星系统、低轨宽带星座、地球观测舰队等异构轨道数据，研究者能够系统分析不同轨道高度卫星的摄动影响差异。数据集支撑了轨道确定算法改进、大气阻力模型校准、以及星座间频率干扰分析等前沿课题，为空间交通管理理论框架的构建提供了标准化数据支撑。

实际应用

在商业航天运营中，该数据集支撑着卫星通信链路预算计算和地面站跟踪调度系统。通信运营商依据实时轨道数据优化波束指向策略，地球观测公司利用其规划遥感成像时间窗口。空间态势感知中心将其纳入碰撞预警流水线，而导航服务提供商则依赖这些数据维持定位精度。数据集通过标准化接口与STK、Orekit等专业工具链无缝集成，成为航天任务设计的关键基础设施。

数据集最近研究

最新研究方向

在航天动力学与空间态势感知领域，卫星轨道数据是支撑碰撞预警、星座管理与空间交通协调的核心基础。随着低轨巨型星座的快速部署，如OneWeb、Kuiper等宽带星座的兴起，对高时效性、高精度的轨道数据需求日益迫切。该数据集每日更新的TLE快照，为研究轨道预测算法的实时优化、多星座协同运行下的空间安全分析提供了关键数据源。当前前沿研究聚焦于利用此类时序轨道数据，结合机器学习方法提升长期轨道预报的准确性，并探索在轨碰撞风险评估的自动化模型。这些进展不仅推动了空间态势感知技术的智能化转型，也为应对日益拥挤的近地空间环境提供了科学依据，具有重要的工程应用价值与战略意义。