国产磁通门磁力仪稳定性分析

国产磁通门磁力仪(GM-3磁通门磁力仪)在全国各地磁台站推广应用,两年来,该仪器在武汉地震台工作比较稳定。本文对该仪器的基线值进行了多层线性回归分析。结果表明仪器性能比较稳定。     

一种高精度三通道强震动记录器的设计

为了适应中国数字强震动台网建设发展的需要,设计出了高精度三通道数字强震记录器,本文对该记录器作了简要介绍。高精度三通道数字强震记录器采用了高精度的Δ-∑类型的24位AD转换器,其有效转换位数达到17.5位。记录器支持本地串口通信、Modem远程拨号通信、TCP/IP网络通信等多种通信方式,仪器面板上有液晶屏、小键盘,直接支持自启动、参数设置等,并且实现了便携式低功耗设计方式,完全满足数字强震动监测网络建设发展的需求。     

基于小波变换的射频干扰消除方法的研究

在射电天文观测中,射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)会以多种形式混入望远镜接收系统,给观测带来误判或者降低观测信噪比.近年来国内国际射电天文快速发展,国内国际大型射电望远镜和阵列先后建设,观测灵敏度大为提高,射频干扰的影响尤为突出.随着科技发展和人类活动的加剧,射频干扰日益严重且不可逆转.提出利用2维离散小波变换的方法分析射电天文观测的数据,对望远镜系统输出的时间频率序列进行小波变换,根据小波系数分离出原始信号中各分量,每个分量统计得到相应的阈值,将各分量与阈值相比较识别干扰成分并标记去除.利用该方法对实际观测数据进行了处理,结果表明该方法能够很好地标记并消减干扰信号,且提高了观测的信噪比.     

The Basic Shape Classification of Space Debris with Light Curves

We study the machine learning method for classifying the basic shape of space debris in both simulated and observed data experiments, where light curves are used as the input features. In the dataset for training and testing, simulated light curves are derived from four types of debris within different shapes and materials. Observed light curves are extracted from Mini-Mega TORTORA (MMT) database which is a publicly accessible source of space object photometric records. The experiments employ the deep convolutional neural network, make comparisons with other machine learning algorithms, and the results show CNN (Convolutional Neural Network) is better. In simulational experiments, both types of cylinder can be distinguished perfectly, and two other types of satellite have around 90% probability to be classified. Rockets and defunct satellites can achieve 99% success rate in binary classification, but in further sub-classes classifications, the rate becomes relatively lower.     

"九五"前兆公用数据采集器的存储扩展问题

为了解决“九五”数字化地震前兆台站公用数据采集器存储空间过小的问题,对公用数据采集器的数据存储卡进行了重新设计。详细介绍了设计思想及其实现方法,并通过现场实验观测证明,新设计能较好地满足用户需求。     

Orbit determination by four observations

An elliptic orbit is determined from two short-arc pairs of observations at different oppositions by the angular momentum integral. Other methods for initial orbit determination than the classical do exist.     

基于R语言的NetCDF文件分析和可视化应用

气象领域目前有多种广泛应用的气象数据分析和可视化工具集,包括GrADS、NCL、CDO和IDL等。R语言是一种由统计学家开发的统计计算和绘图的语言和环境,具有大数据处理的能力。R语言数量众多的扩展包为R语言用于海量气象数据分析和可视化提供了强有力的支持。基于R语言对NCEP发布的数据集进行了统计分析和可视化,展示了R语言在气象数据处理和可视化方面的应用。结合R语言提供的贝叶斯统计扩展包和高性能并行计算扩展包探讨了R语言在气象数据处理和可视化应用方面的广泛前景。     

基于对等网络技术的气象数据共享服务应用

气象数据共享业务广泛采用了单一资料源向各个目标节点分发的方式,针对这种共享业务的特点,设计并实现了一种基于对等网络技术的气象数据共享应用,提供资料源的共享发布以及节点间的共享访问功能。该应用通过搭建的仿真平台模拟实际业务应用,验证了在全国气象宽带网络上实现共享传输的可行性。在随后的小范围业务试验中进一步证明了该应用能够在特定的业务场景中不增加中心节点资源消耗而提升数据共享的传输效率。     

兰州台FSQ自记水管倾斜仪与CZB-1型竖直摆倾斜仪的对比分析

将兰州台的FSQ与CZB-1仪的观测资料质量、变化趋势、潮汐响应函数及映震能力进行了对比分析,认为:FSQ的观测资料的质量比CZB-1要好,因CZB-1的资料存在漂移现象;在潮汐因子和相位滞后方面,FSQ比CZB-1反应灵敏;但CZB-1的映震能力比FSQ强。     

利用奇异谱分析提高极移中长期预报精度

由于空间大地观测数据传输耗时及处理过程复杂, 导致极移测量值的获取存在时延, 无法满足对高精度的极移预报值有重大需求的应用领域. 针对极移复杂的时变特性, 提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)的预报方法. 首先用SSA分离提取极移时序中的高频组分与低频组分; 其次建立最小二乘(least square, LS)外推与自回归(AutoreGressive, AR)模型对极移高频和低频组分进行组合预报. 结果表明, SSA方法能够准确地分离和提取极移低频和高频组分, 对低频和高频组分组合预报可以显著改善极移的中长期(30--365d)预报精度, 与国际地球自转和参考系服务局(International Earth Rotation and Reference Systems Service, IERS)提供的A公报中的极移预报值相比, SSA方法对极移PMX分量(本初子午线方向)和PMY分量(西90$^\circ$子午线方向)的中长期预报精度改进最高分别可达45.97%和62.44%. 研究结果验证了SSA方法对极移中长期预报改进的有效性.