地球空间信息的实时获取及其应用

一、引言美国于１９９２年开始建立“国家空间数据基础设施（ＮＳＤＩ）”,这和前几年美国发展“信息高速公路”具有同样重要的战略意义,ＳＤ在中国常称为“地球空间信息”。空间数据基础设施（ＳＤＩ）从体系上来讲主要包括４个部分：①地球空间关系数据集,它主要包括...     

水准椭球的纬向密度分布

本文推导了旋转椭球极点重力与赤道重力的密度积分公式。按照１９８０大地参考系统及水准椭球的“极点重力条件”和“赤道重力条件”,从数学上证明了地球的“赤道径向平均密度”大于“极点径向平均密度”,并给出了水准椭球纬向密度分布的估算公式;进而提出了“地球的径向平均密度按纬向正常分布”的假说。     

内蕴大地边值问题

提出内蕴大地边值问题,使得有可能利用重力场以边界是观测研究地球重力场的内蕴结构,中构造了椭球问题的迭代逼近求解程式,并给出了具体解式。     

论地球重力场奇积分计算

定义斜率Ｙ／Ｘ作为新的积分变量,将地球重力场中与距离倒数１／ｒ有关的奇异积分转化为非奇异。斜率变量使用前后的对比表明,在新变 量的形式下,数值积分收敛很快。     

双天基平台光学测量GEO目标的轨道确定

针对地基测控系统对GEO卫星监测在时间与空间上存在较多盲区、不能实时获取GEO目标的空间态势感知信息、无法有效对非合作性质的GEO目标进行空间监测的问题,提出了天基光学相机的双GEO平台对GEO目标进行轨道确定的技术方案.根据光学可视条件筛选数据,利用生成的模拟数据对GEO目标进行轨道确定,将所得轨道与参考轨道进行比对...     

SNREI地球形变理论模拟研究进展

获取固体地球在内外力驱动下的形变特征是认识地球内部结构和动力过程的关键,全球和区域形变的观测与研究是高精度时空基准建立和维持的重要内容之一。本文系统介绍了地球形变理论模拟研究的主要进展,重点介绍了大气、海洋、陆地水和热在地表的负荷效应,以及内部的地震位错产生的形变问题。内容涉及基本的地球(热)弹性变形的初边值理论,及其有效求解方法与计算过程中遇到的困难及解决方案。最后在弹性形变的基础上,结合现今观测精度不断提高和人类活动对环境影响的背景,展望了未来在地球形变理论上的发展需求与应用前景。     

基于谷歌地球引擎的植被覆盖度变化长时间序列检测

利用遥感技术进行植被覆盖度提取,是实现植被覆盖度变化检测的一种有效手段.然而,进行大尺度长时间序列的植被覆盖度变化检测时,传统遥感技术具有操作复杂、耗时较多等缺点.本文利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,获取美国陆地卫星(Landsat)归一化植被指数(normalized diff...     

基于Bernese非差的GNSS大网分布式解算

非差精密单点定位(PPP)是大规模GNSS网络数据处理的主要模式之一。分析了基于Bernese自动处理引擎BPE的非差定位解算流程,通过修改配置文本文件实现BPE功能自动调用。针对单机集中处理模式下解算规模受限、时效性差的问题,采用分布式技术,利用C#编程实现了GNSS精密单点定位的并行处理。采用IGS数据进行实验,算例结果表明:在分布式环境下调用Bernese自动解算功能进行并行数据处理,能够实现快速、准确的GNSS大网高精度PPP定位解算,计算效率明显提高。     

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。