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历书参数可同时用于辅助常规导航和自主导航的信号捕获。延长历书参数的有效期不但可以使地面接收机启动时充分利用历书数据,对于基于星间链路观测的自主导航,历书参数的有效期还决定了地面注入历书的频度和占用的星上存储资源。通过对北斗3类导航卫星主要摄动力及其对轨道根数的长期项和长周期项的影响分析,设计了以6个轨道根数和5个摄动参数为播发参数的历书拟合模型。以一个自主运行周期90 d为时间尺度,对北斗在轨卫星进行了长弧段历书拟合试验,并同时分析了卫星位置和速度的拟合精度。结果表明新的历书拟合模型提高了历书拟合的精度,尤其对于地球静止轨道和倾斜地球同步轨道卫星,拟合精度提高显著。对于GEO和IGSO卫星,位置拟合误差大约从200 km降低至十几千米甚至几千米,速度拟合误差大约从15 m/s降低至0.6 m/s,新方法拟合精度提高了约20~30倍;对于中圆地球轨道卫星,无论采用哪种历书模型,位置拟合误差都在5 km左右,速度拟合误差都在0.6 m/s左右,新方法拟合精度提高约15%。针对星间链路卫星10 km位置误差上限的使用需求,对比了新老历书模型的拟合弧长,常规模型最大拟合弧长约为14 d,而新历书模型的最大拟合弧长可延长至45 d,新历书模型延长了历书使用期限,优化了北斗历书模型设计。 相似文献
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高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经网络作为建立预报模型的工具,将某历史时刻的轨道预报误差作为训练样本,利用训练好的神经网络模型补偿当前时刻的预报轨道以提高轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的各因素进行了详细分析,制定了适应于高轨卫星短期、中期和长期预报的神经网络最优模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明:预报8,15及30 d应选择的训练步长分别为10,20及25 min;轨道预报8~30 d时,训练噪声均选取0.01。神经网络模型有效地改进了高轨卫星的轨道预报精度,预报4~30 d,轨道精度提高幅度为34.67%~82.37%不等。 相似文献
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土壤团聚体在维持土壤结构和保持水土等方面具有重要的作用。以未治理地(Y0)、恢复13年(Y13)和恢复31年(Y31)的马尾松林为研究对象,分析保留芒萁覆盖地(NRd)、去除芒萁覆盖地(Rd)与林下裸地(CK)之间表层土壤团聚体稳定性差异及其与根系生物量、土壤有机质等的关系。结果表明:芒萁覆盖显著提高了表层土壤有机质含量(74.8%、25.9%、54.0%)和根系生物量(92.3%、84.4%、89.2%)。在恢复13年和31年的马尾松林中,NRd处理的土壤大团聚体(0.25 mm)比例分别比CK处理的高18.0%和16.8%(P0.05),平均重量直径和几何平均直径亦显著高于CK。去除芒萁1年后,未治理地(Y0)土壤的有机质含量和粉粒与黏粒(0.053 mm)比例分别下降了46.3%和61.1%(P0.05);而在恢复的马尾松林中由于去除芒萁导致根系的大量死亡,Rd处理的有机质含量提高了9.2%和18.7%(P0.05),大团聚体比例、平均重量直径和几何平均直径则无显著差异。Pearson相关分析发现,根系和土壤有机质含量与平均重量直径和几何平均直径呈显著或极显著正相关关系,而与分形维数呈负相关关系。因此,在侵蚀地植被恢复过程中,林下植被芒萁覆盖增加了地下根系生物量,促进了土壤有机质的积累,从而显著提高了土壤团聚体的稳定性,对维持土壤结构和减少土壤侵蚀具有重要意义。 相似文献
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近年来,利用时移微重力技术进行储层开发监测受到国内外学者广泛关注.时移微重力观测数据存在信噪比低,信号弱的问题,难以实现储层内物质运移的定量解释.为压制数据噪声,增强有效弱信号,本文研究了利用Tikhonov正则化方法反演等效层(源),并由等效源实现重力场向下延拓的方法;在此基础上,本文推导了波数域正则化等效源向下延拓算子.针对向下延拓场幅值衰减问题,提出了正则化等效源迭代补偿算法.通过模拟数据实验研究了不同深度正则化等效源滤波算子及向下延拓算子的波数响应;与波数域Tikhonov正则化向下延拓方法相比,正则化等效源向下延拓方法的延拓精度更高、更稳定.最后,将基于迭代补偿的正则化等效源向下延拓技术应用于实测时移微重力数据证实了该方法能够有效增强局部异常,实现时移微重力数据大深度稳定向下延拓. 相似文献
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BD-3试验星上搭载了Ka频段星间链路(ISL)设备,可进行Ka波段对地观测。推导了星间链路时分观测体制双向时间同步的数学模型;以ISL星地观测数据为样本分析ISL体制时间同步的可行性,并与L波段观测结果比对。结果表明,ISL体制钟速拟合参数与L波段结果一致性较好,7 d和3 d弧段拟合精度在1 ns以内,1 d和1 h弧段拟合精度均在0.2 ns以内,较L波段拟合精度有所提高,其中1 d为最优拟合时长;利用7 d的实测星地钟差进行向后1 d的钟差预报,结果显示,ISL星地钟差1 d预报误差为2 ns,较L波段预报精度略有提高;最后采用星地星间联合钟差观测,2 d内观测残差为0.52 ns,验证了ISL钟差观测的可行性。 相似文献