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本文采用随机尝试法,对CIRA 1972的密度周日变化部分进行极小极大逼近,导出了一种宜于分析处理的数学模型,其最大误差一般不超过14％;对周日变化因子|F_1|≤0.4的绝大多数近地卫星,一般在4％以下。
大气密度周日变化的一种分析模型
【摘 要】
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本文采用随机尝试法,对CIRA 1972的密度周日变化部分进行极小极大逼近,导出了一种宜于分析处理的数学模型,其最大误差一般不超过14％;对周日变化因子|F_1|≤0.4的绝大多数近地卫星,一般在4％以下。
【出 处】
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天文学报
【发表日期】
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1980年04期
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通过对我国世界时系统中有关台站仪器系统差(人仪差)的谱分析,提出用AR序列拟合和预测系统差,这比我国目前综合时号改正数系统以及BIH(国际时间局)处理台站系统差的方法更为合理。用1977年和1978年我国测时资料进行试算,求得的综合时号改正数的內外精度都有所提高。我们还采用了季节性差分模型的AR序列预测手段,加快了世界时服务的速度和改善了控制发播的精度。
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