航天INSAR复影像对的自动快速匹配

针对航天INSAR主、辅影像数据的特点，提出了加大匹配窗口、加大锚点间隔的匹配策略，以提高匹配的可靠性和速度。在匹配过程中，综合利用轨道参数和强度影像金字塔进行粗匹配，并对强度影像采用相关系数与最小二乘相结合的双向匹配方案，实现了自动、快速、高可靠性和高精度的航天INSAR复影像匹配。最后总结了航天INSAR复影像匹配的特点。     

轨道调谐建立洛川黄土地层的时间标尺

对黄土高原中部洛川厚140m黄土剖面进行了黄土层间隔5cm、古土壤层间隔3cm的采样,在室内测量了全部样品的磁化率．以磁化率变化作为东亚夏季风气候变化的替代性指标,利用轨道调谐方法建立了黄土－古土壤序列的时间标尺．结果表明,B／M界线处的年龄是772KaB．P,午城黄土与离石黄土分界线的年龄为1348KaB．P,黄土堆积底界的年龄为2471KaB．P．．通过和古地磁场倒转点绝对年龄对比以及与太阳辐射量变化时间序列进行交叉谱分析,证明了新时间标尺的可信性．     

静电场轨道阱质谱在水中溶解性有机质表征中的应用进展

溶解性有机质(Dissolved Organic Matter,DOM)在水生生态环境中广泛存在,影响着水环境中多种物质的生物地球化学性质.分析其组成与含量具有重要的生态环境意义,是生态环境科学领域研究的热点.溶解性有机质组成非常复杂,其分子组成的解析一直是难题.近年来,具有高分辨率、高灵敏度、高通量、高扫描速率等特性...     

BDS轨道完备性监测设计与实现

针对北斗卫星导航系统(BDS)完备性研究较少的现状,该文提出了一种导航星历中轨道观测数据的完备性监测新方法。采用轨道积分方法分析了北斗卫星的轨道残差均方根值;通过概率统计的方法,分别计算所有北斗卫星的轨道残差极限误差值(告警限差),剔除误差超限甚至粗差卫星,实现事后轨道完备性监测。另外通过比较分析剔除监测标记出的误差卫星之前和之后对测站精密单点定位的影响,验证完备性的风险性。最后通过实测数据对该算法进行了验证和分析。实验结果表明:该算法可以实现卫星轨道的监测示警,标记误差卫星,达到轨道完备性监测效果。     

引入国家基准站的北斗导航卫星精密定轨

卫星精密轨道的确定是北斗卫星导航系统位置与服务的核心技术之一,而国家基准站是影响卫星轨道精度的一个重要因素。本文基于中国测绘科学研究院国际GNSS监测与评估中心自主开发的软件计算国家基准站和MGEX站对北斗卫星精密定轨的影响。得出结果：加上国家基准站后GEO卫星轨道精度平均能达到2.0 m,比没有国家基准站时提高约14%,在GEO切向方向改善最为明显,大约提高30%。IGSO和MEO卫星也有所提高。加上国家基准站后,三类卫星的轨道重复弧段的径向精度优于5 cm。有了国家基准站数据BDS精密轨道会有明显的改善。国家基准站的建立使我国北斗导航卫星的服务能力有很大提高。     

GPS/GLONASS组合测量误差简介

GLONASS与GPS导航定位技术原理相似，GPS／GLONASS组合测量由于可见卫星数目的增加，可以提高测量的精度、可靠性、完备性。着重介绍了GPS／GLONASS组合测量中的主要误差源及其性质并给出相应的影响量级。     

曲线拟合法对路基小变形情形适用性研究

双曲线法、三点法、指数曲线法和Asaoka法等曲线拟合法在软土路基的沉降预测中已经得到广泛应用,但在路基小变形情形的应用研究尚少。结合某铁路客运专线施工现场观测的路基小变形数据,对这4种方法,探讨了时间起点和样本值的起止时间间隔对相关系数的影响,且验算后期观测值的预测效果;并综合考虑了相关系数和相对误差,研究每种方法的适用性;指出了4种拟合方法在路基小变形情形应用的优缺点。研究表明：数据的波动会造成指数曲线法无法计算;沉降数据波动较小时,双曲线法、三点法、Asaoka法的拟合效果均较好;当沉降数据波动较大时,仅三点法、Asaoka法的拟合效果较好,双曲线法较差。     

无砟轨道铺轨控制测量PCP控制点坐标解算方法的研究

目前我国多条客运专线无砟轨道正进行到轨道的铺设阶段,涉及到测量方面的问题是采用后方交会测设PCP控制点的坐标,在进行测站平差之前首先要获得测站以及PCP控制点的近似坐标,本文给出求解近似坐标的算法和程序编制方法。     

高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计

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。     

一种导航卫星中长期轨道预报方法

基于神经网络混合建模的思想提出一种针对导航卫星的中长期轨道预报方法,在原动力学模型的基础上引入神经网络模型作为补偿,从而获得新的预报模型。在训练过程中神经网络通过学习动力学模型轨道预报误差来掌握其变化规律,并在预报过程中为动力学模型预报提供补偿,以提高预报精度。对GPS卫星动力学模型中长期预报误差的特点进行分析,然后根据所得结论提出混合模型的中长期(15 d以上)预报方案,最后通过对GPS卫星的仿真试验证明混合模型的改进效果,结果表明新方法在15~40 d的预报上表现出很好的改进效果。