# B02-Q1: STM и прогноз Cartesian covariance Дата: 2026-10-31. Область: optional navigation prediction в `reference-dynamic-downlink/1`. Parent B02 остается `needs_external_evidence`. ## Модель и единицы Состояние x=[r_GCRS, v_GCRS], единицы компонентов — метры и метры/секунду. Матрица Phi(t,t0)=dx(t)/dx(t0) удовлетворяет Phi_dot=A(t) Phi, Phi(t0)=I. A вычисляется на номинальной sealed Hermite-дуге: аналитический Jacobian для центральной силы; двухсторонние конечные разности для полного perturbed ForceModel. Во втором случае учитываются velocity partials вращающейся атмосферы. Настройки шагов разностей сохраняются и проверяются на сходимость. Covariance вычисляется как P=Phi P0 Phi^T+W; W_dot=A W+W A^T+G Q G^T. G=[0;I] задает постоянную спектральную плотность белого ускорения в GCRS. Q имеет единицы **m²/s³**, а не variance мгновенного ускорения. Блоки P: Prr — m², Prv — m²/s, Pvv — m²/s². Нельзя складывать диагонали всех шести компонентов в один физически осмысленный «общий sigma». Формализм: [Tudat variational equations](https://docs.tudat.space/en/stable/user-guide/state-propagation/propagating-variational-simulation.html), [NASA GEONS, state error covariance propagation](https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20250006484/downloads/GEONSMSR3_1.pdf). Использование этих уравнений не означает прохождения квалификации Tudat/NASA. ## Включение через сценарий В каждом `definition.orbits.` опционален `navigation`: ```python import numpy as np from space_env.reference.covariance import NavigationSettings navigation = NavigationSettings( frame="GCRS", initial_covariance_si=np.diag([100., 100., 100., .01, .01, .01]).tolist(), acceleration_psd_m2_s3=(np.eye(3)*1e-6).tolist(), impulse_velocity_cov_m2_s2=(np.eye(3)*.0025).tolist(), ).model_dump(mode="json") ``` Все числа здесь — пример синтетических допущений, не калиброванные параметры аппарата. Нужны согласованные frame, symmetric finite PSD 6x6 и 3x3 матрицы; неизвестные поля, bool вместо чисел и mixed-frame ввод отвергаются. Численный PSD-допуск равен 1e-12 от max(1, spectral norm). Малые отрицательные roundoff значения не обрезаются молча; существенно не-PSD результат вызывает ошибку. Нулевые/сингулярные covariance допустимы. Матрица с положительной диагональю, но недопустимыми cross terms также отвергается. Если navigation задана всем актерам, runtime объявляет `state.covariance_propagation` и `state.stm`. Для части актеров доступен `state.covariance.partial_actors` и явный список navigation_actors. Требование общей capability при частичной конфигурации отвергается, без неявного P=0. Без navigation поведение предыдущего профиля сохраняется. ## Маневры, ресурсные дуги и доступ Фиксированный GCRS impulse имеет state jump Jacobian I. В его эпоху независимо заданная impulse_velocity_cov_m2_s2 добавляется только в Pvv. Глобальный STM от исходной эпохи не сбрасывается. Для будущих RTN/body-pointed маневров это правило применять нельзя; такие кадры пока не поддержаны. Finite burn имеет известную детерминированную массу и постоянное инерциальное направление. F/m(t) не зависит от r/v; force partials drag/SRP используют текущую массу. Covariance/STM непрерывно переходят burn → coast. При cancel переносится текущее P и глобальный Phi, будущая дуга пересчитывается, прошлое сохраняется. Неопределенность массы, Isp, направления и момента включения этим не моделируется. CovarianceArc принимает только sealed smooth GCRS arc. ForceModel и FiniteThrust обязаны совпадать с manifest номинальной дуги; нельзя молча распространять covariance для другой динамики. Внутри одной дуги нет impulsive discontinuity. Agent observe содержит только **текущее** P своего доступного актера. Текущий STM дополнительно доступен в privileged truth. Геометрический forecast не стал неявным каналом будущей covariance/truth. Python provider API covariance(t)/stm(t) предназначен для доверенного SDK, не является sandbox границей. ## Восстановление и ограничения вычислений Операции продолжают использовать общие revision/idempotency/rollback правила. Checkpoint самодостаточен: navigation settings сохраняются в original/effective scenario, текущие covariance-наблюдения — в журнале. Prefix replay заново строит дуги и сравнивает исходы; проверены восстановление посреди burn и последующая отмена. Невалидный batch откатывает и covariance, и глобальный STM. На каждой дуге отдельно интегрируются Phi и W методом DOP853 с dense output. Применяются собственные rtol/matrix_atol/max_step_sec, шаг ограничен nominal cadence; предварительно отклоняется более 100000 минимально необходимых шагов. Дополнительно hard max_evaluations ограничивает число вызовов RHS, default 200000, допустимый максимум 1000000. Превышение дает явную ошибку и runtime rollback. Это ограничения вычислений, а не RAM/latency SLA для группировки. Dense arrays, перестройка горизонта и prefix replay остаются затратными на длинных миссиях. ## Проверки и границы применимости 24 новых теста включают: - Phi против шести симметрично возмущенных орбит, допуски atol=5e-6/rtol=1e-6. - Symplectic identity центральной гравитации; singular zero covariance. - Q-discretization против аналитической constant-velocity модели: t³/3, t²/2, t. - Рост P от PSD шума, сохранение симметрии/PSD и frame roundtrip. - Все force switches в Jacobian и convergence шагов разностей/integration controls. - Impulse Pvv jump, глобальная композиция STM, burn/coast и cancel continuity. - Mid-burn portable checkpoint, rollback, capability guards, input and budget rejection. - Отдельный vectorized central-gravity RK45 RHS с 12 симметричными sigma points. Последняя проверка — deterministic population covariance, **не случайный Monte Carlo**. Для синтетической 60-секундной дуги заранее задан rel Frobenius budget 1e-5 отдельно для Prr/Pvv; измерены приблизительно 5.97e-11 и 1.34e-11. Это short-arc numerical consistency, а не калибровка uncertainty на flight data. Численные значения и источники: `docs/acceptance/B02_Q1_NAVIGATION.json`. Новая frozen дуга J2+Sun/Moon на другой эпохе/наклонении сравнивается с Boinor формулами + LSODA. Общие Sun/Moon ephemerides, frames, EOP, constants перечислены; результат не доказывает независимую достоверность этих входов. Не реализованы измерения и EKF/UKF/filter updates, оценка состояния, clock/bias states, mass/attitude covariance, cross-actor correlation, calibrated process noise, негауссовская/долгая nonlinear uncertainty и collision probability. Nominal state остается детерминированным: covariance сама по себе не создает случайные фактические ошибки исполнения или noisy sensor observations. ## Воспроизводимый пример ```sh python examples/unified_runtime/navigation_demo.py /tmp/navigation-demo space-env mission-validate /tmp/navigation-demo/scenario.json space-env mission-run /tmp/navigation-demo/scenario.json /tmp/navigation-demo/plan.json /tmp/navigation-demo/cli-prefix.json space-env mission-resume /tmp/navigation-demo/cli-prefix.json /tmp/navigation-demo/resume.json /tmp/navigation-demo/cli-final.json space-env mission-replay /tmp/navigation-demo/cli-final.json space-env reference-qualify-orbits /tmp/physics-qualification.json ``` Последняя команда теперь включает covariance_prediction report. Общий qualification_status остается needs_external_evidence, даже когда passed=true для выполненных численных проверок. Независимые events/eclipse и калибровка целевого промышленного профиля еще не закрыты.