一种基于星形的星图识别算法

针对卫星自主定姿问题,提出了一种基于星形的星图识别算法.该算法直接以星对角距为匹配特征,先确定影像中亮星为中心星,并以此星与相邻星像点构建辐射状星图,统计所有满足星对角距匹配条件的导航星出现次数,次数最多的即为中心星所对应的导航星.实验表明,该算法构造的导航星表容量小,抗星等干扰,与多边形角距匹配算法相比,具有匹配速度快、识别率高、可靠性好的特点.     

雾灵山山基掩星观测反演误差分析

运用山基GPS掩星探测技术对2005年8月河北雾灵山山基GPS掩星观测试验数据进行了处理,获得了接收机高度以下的大气折射率廓线;分析了掩星反演结果的内部符合情况,并利用同时进行的联合探空观测数据,将探空结果与掩星反演结果进行了比对分析.分析结果表明,山基GPS掩星反演大气折射率的内部符合精度优于1%,与常规探空结果的平均偏差为5.9%.反演结果偏小,标准偏差为5.6%.     

星敏感器CCD相机成像模拟技术

星敏感器是卫星姿态确定与控制系统中重要的星上设备。为了能够方便地研究基于星敏感器的星图识别算法,采用恒星瞬时坐标进行星图模拟,讨论了根据空间坐标系的旋转变换以及摄影测量中的共线条件方程;利用计算机仿真技术对CCD相机成像过程进行模拟,得到模拟星图以作为下一步星图识别工作的基础。最后对坐标变换的准确性进行了验证。     

上边界的选取对GPS掩星反演结果影响的分析

介绍利用GPS掩星数据反演大气参数的方法。对GPS/MET和CHAMP数据不同上边界和统计优化方法的反演结果进行研究和分析,并与UCAR,GFZ网上公布的结果进行对比,指出合理的上边界条件。     

COSMIC-2掩星反演数据质量分析

为评价COSMIC-2掩星反演数据精度,利用探空站点资料,对比验证了基于COSMIC-2附加相位数据由无线电掩星数据处理软件ROPP计算得到的大气折射率及温湿廓线。实验结果表明:COSMIC-2数据经反演后的大气廓线质量较高,大气折射率相对偏差标准差为1.5%~4.3%,大气温度和相对湿度均方根误差分别为1.3~2.2 K、10%~15%;低纬地区样本精度总体优于中纬地区; 季节性差异不明显,但冬春季样本精度总体略优于夏秋季。反演数据与COSMIC-2二级产品相比,折射率与温度在部分高度层精度更优,相对湿度在总体上精度更优。      

黑龙江五星铜镍-铂钯矿矿床成因及地质意义

五星铜镍-铂钯矿地球化学特征显示,岩体SiO_2含量较低(48.36%~52.68%),Al2O3(1.24%~14.8%)、Fe_2O~T_3(3.67%~11.31%)、CaO(6.63%~21.42%)、MgO(5.52%~19.15%)含量变化较大,各岩相m/f值范围为0.86~8.89,属铁质基性岩。Harker图解显示,五星岩体经历了以单斜辉石堆晶为主的分异作用,且大部分样品遭受了中-上地壳物质的混染。微量元素比值特征显示(La/Nb、La/Ba、Th/Yb、Ba/La、Nb/Yb及Th/Yb)五星岩体起源于亏损的地幔源区,通过自身的分异作用及上升过程中地壳物质的加入,使岩浆中硫达到过饱和状态,硫化物则以熔体形式携带金属元素从硅酸盐熔体中熔离出来,随着岩浆的不断上升,最终在地壳浅部就位成矿。     

贵州七星洞石笋记录的一次强降水事件的探讨

全球变暖、极端事件频发背景下,研究极端事件发生规律,并准确预测未来极端事件的发生,已经成为目前极端事件研究的现实而紧迫的任务。利用地质载体重建过去极端事件的发生规律是极端事件研究的重要手段。本研究以贵州七星洞两个具有相似沉积特征的文石-方解石石笋对过去发生的一次强降水事件进行了探讨。主要认识有:(1)七星洞QX1和QX6石笋分别记录的黄褐色纹(微)层具有相似的沉积特征,为强降水携带粘土沉积形成;(2)两个石笋黄褐色纹(微)层发生的时间经推算在误差范围内一致,发生在公元(1868±1)年;(3)此次强降水事件发生的气候背景为:长时间的干旱导致洞顶植被覆盖和土壤湿度减小,而1869年的雨季多雨,在强降水携带下粘土沉积于石笋表面形成纹(微)层。此次事件的研究为东亚季风区极端降水事件研究提供了新的思路。     

基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法

针对传统水汽密度层析方法的缺点,设计并实现了一种基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法,提高了观测数据的利用率。利用香港CORS网的实测GPS和气象数据,并结合研究区域内45004探空站的探空数据,验证了该算法用于实测数据的可行性及精度,并分析了不同天气对层析新算法的影响。试验结果表明:该算法在观测数据的利用率上远大于传统层析方法,以探空数据为参考基准,RMS、水汽廓线相关系数和误差分布均优于传统方法。此外,降水天气对层析结果影响要比无降水天气的影响大。     

时间序列分析的直播星用户开卡预测

针对同一地区不同时间内直播星电视服务用户的数量变化特征,该文提出了基于时间序列的直播星用户预测方法,并通过ARIMA模型预测用户数量。分析了ARIMA模型的建立方法和评价参数,对时间序列模型ARIMA(p,d,q)的参数进行不同组合的尝试;利用模型评价参数(平稳的R方和正态化的BIC)确定模型的阶数p、q;对模型进行参数检验和显著性检验,根据检验结果确立最终模型为ARIMA(4,2,3);采用宁夏用户数据对模型拟合效果进行验证,进而对未来几个月的用户数量进行预测。结果表明,时间序列模型ARIMA(4,2,3)对宁夏用户数量变化的预测准确度比较高。     

AMSR-E卫星资料陆面干扰的气候特征分析

先进微波辐射计(AMSR-E)的低频特性使其更容易受到无线电频率干扰(RFI),本文首先对比了谱差法和双主成分分析(Double Principal Component Analysis,DPCA)方法这两种RFI识别算法的差异,验证了DPCA方法的适用性,然后选用DPCA方法对2002年9月—2011年9月AMSR-E陆面升轨亮温月平均数据中的RFI进行识别,并分析其多年变化特征。DPCA方法可以有效地识别出AMSR-E全球范围内陆地亮温数据中的RFI分布情况。识别结果显示:1)C波段中的RFI主要分布在美国、东亚及印度—阿拉伯半岛地区;X波段主要分布在欧洲及东亚地区。2)各区域的RFI空间位置及强度随时间会发生变化,其原因可能是由于基础设施及使用无线电频谱的变化造成。3)不同区域月平均亮温数据中识别出的RFI信号数量存在季节变化,并且C波段中识别出的RFI数量随时间减少,X波段中随时间增加。