基于切比雪夫多项式的LEO卫星轨道拟合与预报精度分析

为了实现对低轨卫星长弧段、高精度的轨道拟合和预报,运用切比雪夫多项式的方法进行卫星轨道拟合和预报。选用GRACE-A卫星、HY-2A卫星和JASON-2卫星为例进行预报处理,分析了卫星的轨道高度和拟合弧长对轨道拟合和预报结果的影响。结果表明:选取合适的拟合区间和拟合阶次数,3颗卫星的轨道拟合结果均可达到毫米级精度,并且均可实现对3颗卫星的短期高精度的厘米轨道预报。     

基于轨道状态的低轨导航增强卫星星历设计

为了适应低地球轨道(LEO)卫星运动角速度快、摄动力变化复杂的特点,文章设计了基于轨道状态的24参数广播星历模型。该模型在GLONASS广播星历9参数基础上,增加了三次多项式和基于轨道半周期的三角函数星历参数,用以补偿卫星轨道三个方向上的大气阻力摄动。试验表明,利用设计的LEO卫星星历模型对GRACE-A卫星轨道进行拟合,拟合时段20分钟,R、T、N三个方向平均拟合误差分别为0.062m、0.047m、0.018m。     

北斗广播星历轨道及钟差精度分析

随着北斗系统快速发展,北斗导航定位技术在煤矿测量领域显示了巨大的优越性和适应性。介绍北斗卫星导航系统(BDS)及其数据处理策略,推导由广播星历和精密星历计算卫星速度的公式。对广播星历轨道误差及钟差精度统计分析并与GPS对比,结果表明:北斗卫星与GPS卫星规律类似,径向精度优于法向和切向,其速度误差均<1 mm/s,与GPS精度相当,钟差预报精度相比于GPS较差,在100 ns左右;GEO卫星径向RMS均优于2 m,三维RMS一般在5~10 m;MEO和IGSO卫星的广播星历精度与GPS相当,径向RMS一般优于0.5 m,三维RMS均优于5 m,大部分优于2 m。     

基于时间序列的快速卫星钟差短期预报研究

卫星钟差预报在实时高精度的导航定位中起着重要的作用。为提高GPS实时精密单点定位的精度,需要有实时的、高精度的卫星钟差预报。利用时间序列系统理论与灰色模型对快速卫星钟差进行了短期预报。结果表明,基于时间序列预报模型的预测精度优于灰色模型,它对超快速星历的预报精度与IGS产品中的IGU超快速星历本身的精度相当。Rb钟的精度和稳定性优于Cs钟。     

动态灰色模型在卫星钟差预报中的应用及精度分析

在GPS实时精密单点定位中,卫星钟差的实时可靠预报是实现GPS实时高精度单点定位的关键之一。在探讨了二次多项式模型和灰色模型对钟差预报的局限性的基础上,从而将动态灰色模型用于钟差预报。动态灰色模型是不断地剔除早期信息并加入新信息,因此提高了预测区间的白度,使预报的精度明显提高。该文采用动态灰色模型建模,并与二次多项式模型和单一GM(1,1)模型进行对比,经实例分析得出动态灰色模型可以有效地提高卫星钟差预报的精度。     

北斗IGSO/GEO/MEO卫星三频单历元基线解算随机模型比较研究

北斗MEO、IGSO和GEO 3种卫星联合高精度定位时,会对定位模型的结构产生影响,通过采用正弦高度角模型、正切高度角模型、高度角与卫地距组合模型以及高度角、卫地距与信噪比组合模型等4类随机模型对不同长度不同高差的短基线进行解算,对比和分析不同随机模型对于不同长度不同高差的短基线的模糊度解算成功率及定位精度的影响。结果表明：短距离、小高差的基线,采用正弦高度角模型模糊度成功率和定位精度最高;长距离、大高差的基线,采用正切高度角模型模糊度成功率最高,而采用高度角、卫地距与信噪比组合模型定位精度最高。     

北斗数据缺失下组合系统定位性能分析

针对观测数据缺失会对定位性能产生影响的问题,文中分析了不同类型北斗卫星数据缺失对BDS/GPS、BDS/GLONASS以及BDS/Galileo三种双系统组合定位下卫星可见数、PDOP值、伪距单点定位精度以及精密单点定位精度的影响。经研究发现,IGSO卫星、GEO卫星与MEO卫星对GPS/BDS、GLONASS/BDS与Galileo/BDS三种组合情况下卫星可见数、PDOP值、伪距单点定位精度以及精密单点定位精度的影响逐渐递增,而对伪距单点定位精度的影响大于精密单点定位。     

用切比雪夫多项式进行GPS卫星轨道标准化

根据GPS卫星轨道标准化的必要性及要求,利用切比雪夫多项式拟合GPS卫星轨道,以实现卫星轨道的标准化。作者用实例分析了用切比雪夫多项式进行GPS卫生轨道标准化的精度及多项式次数的合理选择等问题,得出了一些有益结论。     

矿业新闻

印度的海洋采矿计划几种轨道卫星正协助探测印度洋海床的多金属核,IRS-1卫星及 Insat 卫星测定海底矿床与地表矿床以及预报暴风信息或海流,印度早已从法国的卫星及美国的 Landsat,NOAA、Tiros、Nimbus-Ⅷ及 Sea-Sat 等卫星接收一些海洋开发方面的资料。印度预计明年将从     

复杂桥梁环境下的北斗数据质量监测与分析

北斗数据质量评估是进行北斗导航定位数据处理的必要前提。文中详细阐述了常规的北斗数据质量评估指标原理,并利用数理统计的方法从数据完整率、信噪比和多路径等方面对复杂桥梁环境下的北斗变形监测数据进行质量分析。结果表明:在复杂桥梁环境下北斗数据质量受行人以及车流量影响较大,B2频率数据质量受到的影响小于B1频率,MEO卫星数据质量受到的影响最小。     

基于多光谱遥感的矿区积水区水深反演

采煤沉陷区积水会严重影响到矿区周围的生态环境和生产工作,为定量获取淮南潘一矿沉陷区的积 水深度,基于多光谱遥感数据对沉陷区积水深度的反演方法进行了研究。首先选择两期 Landsat 5 卫星遥感影像进 行辐射定标和积水区水体提取等预处理;然后基于像元绝对辐射亮度值与 2005 年研究区水深实测值,分别选取单 波段模型、双波段比值模型进行建模分析,在此基础上,选择拟合优度最高的影响因子建立多波段模型并进行模型 改进;最后将 2010 年反演结果与矿区沉陷预测预报系统（MSPS）软件计算的水深值进行对比分析。结果表明：改进 后的水深反演模型拟合优度达到 0.9 以上,且 2005 年潘一矿沉陷区积水深度反演值与实测值相比平均绝对误差为 0.21 m,平均相对误差为 10.92%;2010 年该区域水深反演值与预计值的平均绝对误差为 0.63 m,平均相对误差为 15.24%,二者差值呈正态分布,可以达到相互验证的目的。研究表明：利用多光谱遥感影像可以得到精度较高（误 差在分米级）的水深反演模型,在一定程度上满足工程需求,可以为矿区生态环境治理和评价提供可靠依据。     

基于支持向量机的概率积分法参数动态时序预报

根据支持向量机和时间序列分析原理,建立了开采地表移动的概率积分法参数动态时序预报模型。首先获得等时间间隔的地表移动参数数据,并进行时间序列的平稳性、零均值和正态性处理。通过合理确定模型嵌入维数和支持向量机参数建立支持向量机模型,采用平均绝对误差百分率和威尔莫特一致性指数两个指标对模型的精度和泛化性能进行评价。以淮北某矿实测地表移动参数为例,所预报的下沉系数、水平移动系数、主要影响角正切、开采影响传播角的绝对误差和相对误差较小,预报结果与实测结果吻合。     

逐步回归法在中长期水文预报中的应用

逐步回归法是中长期水文预报中重要方法之一,根据天一站近50年的径流量资料,采用逐步回归方法建立了天一站年枯期平均流量的中长期预报模型。首先,通过单相关系数法对预报因子进行筛选,从中选出了71个因子,采用M-K法检验,分析天一站枯期平均流量变化趋势,发现在1963年和1978年发生了枯期平均流量的突变。然后对预报因子进一步选择,选出7个因子,建立预报模型,代入逐步回归方程,对天一站平均流量的拟合合格率为88.23%,试预报合格率为100%。预报结果较好。     

BDS改进GPS RTK精度分析

BDS系统是我国自主研发的卫星导航定位系统,其是继GPS与GLONASS之后,第三个达到完全运行能力(区域)的系统。该系统是由GEO、MEO和IGSO卫星构成的混合星座,尤其是IGSO卫星能有效地克服GEO卫星的不知。为此,文中以某市城区的地形测量工程为例,展开BDS与GPS系统组合RTK的精度分析,有一定的具有理论价值和对具体工程的指导意义。     

基于全球电离层模型的静态GPS测量成果分析

为研究全球电离层模型(GIM)和精密星历对GPS测量控制网成果的影响,以阜新市城市GPS控制网为例展开相关研究。利用Trimble Total Control(TTC)软件对时段长度从10~360min不等的观测数据进行处理。数据处理时采用CODE的全球电离层模型,以及广播星历/精密星历。实践证明,全球电离层模型的引入可显著地提高精度,卫星轨道的影响可以忽略不计。     

中性原子轨道能级与元素硬度的关系

以中性原子核外电子最高占据轨道能EHOAO和最低未充满轨道能ELUAO及价壳层轨道电子平均结合能EOEAC为基本参数，发现元素的硬度可进行多元线性回归并得到回归方程来定时描述，与Pearson硬度实验值呈优良的相关性，相关系数0.9685，标准差0.3756eV,平均绝对偏差0.2879eV。计算结果优于献报道方法，并对1～100号元素硬度的实验空缺值进行了预报。     

遥感技术在水电站地址勘察中的应用

基于降雨径流模型确定水电站地址勘察已成为水资源评价中的一个重要课题。随着卫星技术的发展,遥感、地理信息系统能够快速地确定水电站地址勘察。选取位于云南省中部滇中盆地地区澜沧江流域作为研究区,利用遥感和地理信息系统技术,从数字高程模型角度出发,确定了流域尺度、流域边界和最小面积、平均高程、流域平均坡度等水文信息。运用分辨率为2.5 m的IRS-P5立体卫星数据导出数字高程模型。该数字高程模型用于生成盆地的流向和流量累积图。通过对这些图像的分析得出了综合排水网;利用地形资料,包括流域面积、平均流域高程和降雨资料的有限点观测值,推导出整个流域的回归模型,使用平均面雨量计算其雨量分布图,结合Kriging统计方法生成子流域验证这个回归模型,并给出了水电站地址勘察建设地点。     

基于自动搜索定阶法的时间序列分析模型在桥梁索塔变形监测中的应用

针对桥梁索塔易发生变形的情况,探讨了一种基于自动搜索定阶的时间序列预测新方法。该方法首先利用spdiags函数对非平稳的桥梁GPS观测数据进行趋势项提取,之后对提取趋势项后的时间序列进行高阶差分,处理得到平稳的残差序列并对其进行时序建模,通过自动搜索定阶法确定模型的阶数,最后利用建立的ARMA模型完成对桥梁索塔变形的预报。该文以苏通大桥作为研究对象,通过该方法对2016年的大桥索塔GPS观测数据进行时序分析并建立相应的模型,通过此模型对苏通大桥索塔2017年前3个月的变形情况进行预报,并将预报结果与该时间段的索塔实测数据进行比较,发现预测值与实测值之间的差值都小于4mm,证明该方法的预测精度高,可以很好地应用于桥梁索塔变形监测的预报。     

ERDAS和MapGIS在煤矿塌陷监测中的应用

以鸡西矿区为例,利用ERDAS和MapGIS对塌陷区卫星影像进行处理,结合地形图、土地利用现状图等资料进行实地调查分析,提取煤矿塌陷区信息,总结出塌陷区遥感影像特征及解释标志,为塌陷预报系统的建立提供依据。     

基于ARMA模型的基坑沉降监测数据分析

通过比较几种常见的时间序列分析模型揭示时间序列的基本方法和动态特征,采用自回归移动平均(ARMA)模型对建筑物基坑沉降监测数据进行分析,详细阐述模型的建立和优化过程,最终实现对变形的预报,并分析了预报结果。