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951.
GPS卫星钟的特性与预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
经实验分析发现:GPS卫星钟差的预报精度与卫星的种类密切相关,最近发射的BLOCK ⅡR和BLOCKIIR-M类卫星比以往的BLOCK ⅡA类卫星要更加稳定,其卫星钟差的预报精度明显较高。直接利用IGS超快速产品和线性模型预报后6小时的卫星钟差,精度在0.5纳秒水平;但一些BLOCK ⅡA类卫星是不稳定的,通过对其预报残差的分析发现:同一颗卫星每天在相同时段用相同的模型去预报其卫星钟差,预报所得的残差呈周期性变化,并且这种周期性变化并不完全重合,还具有一定的随机性。依据这一特性本文构建了一个新的预报模型来实时预报GPS卫星钟差。该模型不仅能预报卫星钟差的总体变化趋势,还能预报残差的周期性变化以及随机项的变化,因此精度更高。预报结果均与IGS发布的最终产品相比,实验显示利用该方法实时预报GPS卫星钟差,预报精度可达0.5纳秒水平。 相似文献
952.
本文以MSIS90大气模式和3D NeUoG电离层模式为大气背景,用三维射线追踪法模拟研究了太阳活动强度、地方时、掩星平面方位角对弯曲角电离层残差和温度电离层残差的影响,以及电离层残差对全球日平均温度的影响.结果表明：电离层残差是平流层顶部（35~50 km）和中间层底部（50~70 km）掩星大气温度反演的主要误差.在太阳活动活跃期,电离层残差对单一掩星事件的平流层顶部平均温度的影响可达1.8 K,中间层底部平均温度的影响可达7 K;对全球日平均温度的影响在平流层顶可达-0.6 K,在70 km高度处可达1.2 K.发展新的电离层改正方法或电离层残差修正算法对提高掩星大气反演精度和全球气候监测意义重大. 相似文献
953.
954.
矿井全方位钻孔测斜技术的研究 总被引：2，自引：2，他引：0
论述了全方位钻孔测斜的方法原理、数学模型、误差分析与校正。形成了一套完整的全方位钻孔测斜技术。 相似文献
955.
956.
力平衡式加速度计仪器响应误差的校正方法 总被引：2，自引：2，他引：0
于海英 《地震工程与工程振动》2006,26(6):200-203
本文通过对数字强震仪系统使用的力平衡加速度计的仪器响应误差进行分析,提出了一个校正仪器响应失真的处理方法(微分-微分方法),即对未校正记录做低通滤波后运用近似理想微分器做两次微分得到校正加速度记录。针对大亚湾核电站地震仪表系统(K IS)给出了仪器校正示例,并编制了相应计算软件。该方法适用于我国强震动台网数字强震仪获取的加速度记录的仪器响应误差校正处理。 相似文献
957.
DENG Shujun 《地球空间信息科学学报》2006,9(3):210-215
IntroductionIn computer graphics , displaying a continuousgraphic (e .g.straight line , broken line , Beziercurve and ellipse) onthe raster screen needs dis-cretizing the continuous graphic to match withthe discrete pixel of the screen. The informationdis… 相似文献
958.
HONG Liang HONG Fan FU Cai 《地球空间信息科学学报》2006,9(3):229-233
IntroductionIn a multihop wireless ad hoc Network, mobilenodes cooperate to form a Network without u-sing any infrastructure such as access points orbase stations .Instead,the mobile nodes forwardpackets for each other ,allowing communicationamong nodes o… 相似文献
959.
观测数据中系统误差的消除问题 总被引：2，自引：1，他引：1
熊光楚 《物探化探计算技术》2000,22(3):193-199
观测数据中的系统误差,有的可用数据处理方法加以消除。为此,要在调查研究产生系统误差的原因、系统误差分布范围及分布特点的基础上,制定一个处理方案,然后是灵活地应用一些新的数据处理方法,才能取得预想的效果。 相似文献
960.
BP神经网络在地质样品测定中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
反向传播人工网络（Ｂ ａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ）是一种动态信息处理系统,它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错性等特征。该模型可应用于地质样品测定,以及从地质样品数据中提取信息,实现对地质样品的分类识别及对矿产资源预测评价。ＢＰ神经网络在地质样品测定中将会有很好的应用前景。 相似文献