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对HY-2B卫星星载GPS数据进行质量检查,分析伪随机脉冲先验值对简化动力学精密定轨的影响。结果发现,在所有时间间隔中,先验标准差为1×10-8 m/s2时定轨精度最高,最优伪随机脉冲时间间隔为6 min。估计天线相位中心变化(PCV),分析不同分辨率(10°×10°、5°×5°)PCV模型对定轨结果的影响,并使用载波相位残差、重叠轨道比较和SLR检核对定轨结果进行检验。结果表明,99%以上的历元能观测到4颗以上GPS卫星,数据完整率达到99.65%,L1、L2波段的多路径误差RMS均值分别为15.7 cm、9.5 cm,证明HY2国产接收机性能良好。轨道内符合精度均达到cm级;未加PCV模型时,SLR检核RMS值为27.8 mm,加入10°×10°、5°×5° PCV模型后,SLR检核RMS值分别提高0.9 mm和1.2 mm,说明轨道外符合精度也达到cm级。 相似文献
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为了对多个全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)当前的广播星历精度进行一个全面的分析,对比了2014—2018年共5 a的GNSS广播星历与精密星历,并对全球定位系统(global positioning system, GPS)、格洛纳斯卫星导航系统(global navigation satellite system, GLONASS)、伽利略卫星导航系统(Galileo satellite navigation system, Galileo)、北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)、准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system, QZSS)等5个系统的广播星历长期精度变化进行了分析。结果表明:5 a中GPS的广播星历轨道及钟差精度最稳定;GLONASS的广播星历轨道精度稳定性较好,但其钟差精度存在较大的离散度;Galileo得益于具备全面运行能力(full operational capability, FOC)卫星的大量发射及运行,其广播星历轨道、钟差精度大幅度变好,切向轨道、法向轨道与钟差精度已赶超GPS;BDS的广播星历轨道精度离散度较大,钟差精度出现不稳定现象;QZSS的广播星历轨道与钟差精度的稳定性与离散度相对最差。以2018年1 a的广播星历与精密星历为例分析了各个系统当前的广播星历精度,结果表明,当前GPS、GLONASS、Galileo、BDS、QZSS的考虑轨道误差与钟差误差贡献的空间信号测距误差(signal-in-space ranging error,SISRE)分别为0.806 m、2.704 m、0.320 m、1.457 m、1.645 m,表明Galileo广播星历整体精度最高,GPS次之,其次分别是BDS、QZSS和GLONASS。只考虑轨道误差贡献的SISRE分别为0.167 m、0.541 m、0.229 m、0.804 m、0.675 m,表明GPS广播星历轨道精度最高,其次分别是Galileo、GLONASS、QZSS和BDS。GPS卫星广播星历中新型号卫星的钟差精度总体要优于旧型号卫星。 相似文献
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为研究满足HY-2B星载GPS定轨要求的EGM2008重力场模型合理阶次和HY-2B卫星简化动力学定轨精度,采用HY-2B卫星14天星载GPS观测数据及不同阶次EGM2008重力场,进行简化动力学轨道确定。结果表明:采用120阶及以上阶次的EGM2008重力场模型,能够获得厘米级高精度定轨结果。同时,检核结果显示:采用简化动力学法定轨时,载波相位残差结果稳定在6.2~6.8 mm之间,重叠轨道对比结果在轨道径向、切向、法向上均优于0.6 cm, SLR检核整体轨道精度优于4 cm。定轨结果满足测高卫星需求,可为后续我国海洋系列卫星精密轨道确定等相关科学研究提供借鉴。 相似文献
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对SWARM卫星进行简化动力学精密定轨,估计接收机天线相位中心偏差(PCO),并基于所得到的载波相位残差对天线相位中心变化(PCV)误差进行建模,验证其对轨道精度的影响。结果表明,当使用PCO信息时,定轨精度改善明显,径向、切向和法向的RMS值分别提升47%、48%和66%;加入PCV模型后,3个方向的精度有mm级的提升。SLR检核结果显示,同时考虑PCO和PCV,SWARM三颗卫星的平均RMS值为2.29 cm,与事后科学轨道十分接近。对比不同分辨率PCV模型定轨的结果发现,选择5°×5°PCV模型较为合适。 相似文献
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大地主题问题的非迭代新解 总被引:7,自引:0,他引:7
首先对大地主题问题解算中的符号体系进行改进与统一,使之更符合大地测量的使用习惯;在此基础上讨论非迭代的大地主题问题的正反解,借助计算机代数系统Mathematica推导更准确的正解公式,得到非迭代的反解公式,与以往的解算相比该公式具有更简明的数学表达形式。该过程丰富和完善了大地主题问题的解算体系。最后进行正反解的数据验证。 相似文献
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城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜间灯光指数,以NPP-VIIRS灯光指数为自变量,以DMSP-OLS灯光指数为因变量,对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合,建立2种灯光数据的对应关系,得到2006—2015年安徽省各区县的DMSP-OLS平均夜间灯光指数;然后从人口、经济、社会生活和农业机械化4个方面选取城镇化指标,使用层次分析法计算基于统计数据的城镇化水平;最后将灯光指数与基于统计数据的城镇化水平进行相关性分析和线性回归分析,讨论了安徽省各区县灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布的异同点,分析了同时使用两种灯光指数估算长时间序列城镇化水平的合理性。研究结果显示,灯光指数和基于统计数据的城镇化水平在县级尺度上具有高度相关性,相关系数为0.91(P<0.05),线性回归的拟合优度R2=0.82。灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布基本一致,空间上,安徽省城镇化水平整体分布不均衡,呈现出东高西低的规律;时间上,2006—2015年城镇化水平呈现逐年增长的趋势,合肥市辖区、马鞍山市辖区等发达城区的城镇化水平增长速度较快,而霍丘县、寿县等经济欠发达地区增长较缓慢。 相似文献
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