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81.
发射信号不完善性对卫星导航系统内及系统间干扰的影响分析 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了3种典型的卫星发射信号不完善性——载波泄漏、互调失真和杂散辐射对于卫星导航信号的接收所带来的干扰,通过信号建模以及谱分离系数、码跟踪谱灵敏度系数和等效载噪比的解析计算对干扰效果进行量化分析;针对GPS和Galileo系统L1/E1频段的信号进行了多层次的仿真计算,给出了综合考虑噪声、信号损耗、外源干扰、GNSS系统内和系统间干扰,以及3种信号不完善性单独作用、两两组合和综合作用下的结果,其中对于GPS L1C/A短码考虑了电文调制对线谱的影响。结果表明,当总的不完善干扰功率水平达到一定程度后,其对接收机信号捕获跟踪和解调的影响大于系统间干扰,不能忽略。 相似文献
82.
83.
栖霞组和茅口组等厚图:对峨眉山地幔柱成因模式的指示意义 总被引:6,自引:1,他引:5
对峨眉山大火成岩省(ELIP)及周边地区的栖霞组和茅口组地层进行厚度统计,并利用Surfer软件分别绘制等厚图.栖霞组和茅口组等厚图表明,峨眉山地幔柱导致的隆升可能在栖霞期已开始.茅口组顶部普遍存在平行不整合界面,说明广大区域内的茅口组地层均曾抬升为陆并遭受剥蚀,与CampbeU和Griffiths提出的经典地幔柱模型相吻合.永仁-大姚-楚雄-石屏以及宜良-曲靖一带存在二叠系地层缺失区域,可能是地壳隆升幅度最大地区.利用实验模型推导出ELIP的最大隆升幅度为1500m,与前人利用沉积学推算的结果基本一致.茅口组差异剥蚀指示的地幔柱中心地区与放射状基性岩墙群收敛中心吻合.隆起幅度最大的中心区域存在海相玄武岩喷发现象则可能是隆升之后快速沉降造成的,并不能作为否定曾经发生隆起的证据. 相似文献
84.
针对石南31井区储层岩性多变、油气水关系复杂等问题,按不同岩性识别油气层、水层和干层,据油气不同测井响应特征进一步识别油层和气层.将储层划分为细砂岩、中粗砂岩和砂砾岩3类,识别储层流体性质,分析油藏分布特征,指出油层、隔夹层平面分布特征,探讨油气水层分布规律.结果表明,石南31井区主要有4个油藏.储层所含流体有油、水和气,中北部细砂岩储层为纯油层,南部中粗砂岩储层为水层.气层从南到北分布于全区,主要位于油藏北部和东部局部区域,为今后解释工作具很好指导意义. 相似文献
85.
格尔木河流域地下水数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
寇文杰 《水文地质工程地质》2013,40(1):34-40
格尔木河流域是西北干旱区水资源开发利用的典型地区,为满足可持续开发利用的需要,针对《青海省格尔木河流域水资源综合利用规划》提出的水资源开发利用需求量,分析其是否对下游盐湖生态环境产生破坏影响。根据流域概况建立格尔木河流域水资源数学模拟模型,对平均水文序列变化趋势及各种典型年的水资源状况进行预测,探讨在不影响下游盐湖生态环境的前提下,格尔木河流域水资源合理开发利用的方案。 相似文献
86.
西安城市化对气温变化趋势的影响 总被引:16,自引:0,他引:16
利用1951-2006年西安及周围3站点的气象数据分析了城市气温变化和周围台站温度变化的差异,给出了4个测站不同阶段、不同季节城市化影响气温变化的趋势系数及线性变化趋势。结果表明:城市化对气温的影响具有明显的阶段性和季节性。1980年以前,无论平均气温还是月最低气温和最高气温,西安与其周围站点的线性趋势系数及线性变化趋势相差不大;但在1980年以后,城市站的线性趋势系数明显大于周围站点的趋势系数,特别是在1993年以后,西安站的平均气温、最高和最低气温线性趋势系数远大于其周围站点的趋势系数,是周围站点的1.6~3.5倍,说明城市的热岛效应不但提高了城市的温度同时也改变城市的增温率,使得城市气温增温率加大。西安及其周围站的线性增暖趋势在春季最大,其中西安达到2.20 oC/10a,是其它季节的2~4倍;秋季的线性增暖幅度次之,夏季最小。热岛效应对最高气温的最大贡献在春季,对最低气温的最大贡献在冬季。 相似文献
87.
88.
沙漠砂抗剪强度特征及其与静力触探指标间的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
通过室内系列化的直剪试验和静力触探模拟试验,对沙漠砂的抗剪强度特征取得了规律性的认识,并建立了砂土内摩擦角与锥尖阻力之间的经验关系,为今后在沙漠地基勘察评价中用静力触探方法估计砂土内摩擦角创造了条件。 相似文献
90.
Three-dimensional Fusion of Spaceborne and Ground Radar Reflectivity Data Using a Neural Network–Based Approach 总被引:1,自引:0,他引:1
The spaceborne precipitation radar onboard the Tropical Rainfall Measuring Mission satellite(TRMM PR) can provide good measurement of the vertical structure of reflectivity, while ground radar(GR) has a relatively high horizontal resolution and greater sensitivity. Fusion of TRMM PR and GR reflectivity data may maximize the advantages from both instruments.In this paper, TRMM PR and GR reflectivity data are fused using a neural network(NN)–based approach. The main steps included are: quality control of TRMM PR and GR reflectivity data; spatiotemporal matchup; GR calibration bias correction;conversion of TRMM PR data from Ku to S band; fusion of TRMM PR and GR reflectivity data with an NN method;interpolation of reflectivity data that are below PR's sensitivity; blind areas compensation with a distance weighting–based merging approach; combination of three types of data: data with the NN method, data below PR's sensitivity and data within compensated blind areas. During the NN fusion step, the TRMM PR data are taken as targets of the training NNs, and gridded GR data after horizontal downsampling at different heights are used as the input. The trained NNs are then used to obtain 3D high-resolution reflectivity from the original GR gridded data. After 3 D fusion of the TRMM PR and GR reflectivity data, a more complete and finer-scale 3D radar reflectivity dataset incorporating characteristics from both the TRMM PR and GR observations can be obtained. The fused reflectivity data are evaluated based on a convective precipitation event through comparison with the high resolution TRMM PR and GR data with an interpolation algorithm. 相似文献