【摘 要】
：
VLBI2010是国际天体测量和大地测量组织(IVS)提出的下一代VLBI观测系统,具备高速机动、持续观测和数字化传输的特点,为跟踪观测高速运动的GNSS导航卫星提供了可能,其高精度测角分辨率在导航卫星精密定轨方面具有良好应用前景.本文研究了VLBI2010系统对GNSS导航卫星的观测数据模型及其与GNSS信号数据在导航卫星定轨中的联合处理方法,并分析了VLBI数据对卫星轨道横向误差约束的独特优越
【机 构】
：
信息工程大学,郑州,中国,450001
论文部分内容阅读
VLBI2010是国际天体测量和大地测量组织(IVS)提出的下一代VLBI观测系统,具备高速机动、持续观测和数字化传输的特点,为跟踪观测高速运动的GNSS导航卫星提供了可能,其高精度测角分辨率在导航卫星精密定轨方面具有良好应用前景.本文研究了VLBI2010系统对GNSS导航卫星的观测数据模型及其与GNSS信号数据在导航卫星定轨中的联合处理方法,并分析了VLBI数据对卫星轨道横向误差约束的独特优越性.通过仿真实验,结果表明综合VLBI2010数据能够提高GNSS导航卫星定轨精度,为卫星定轨提供新的技术参考手段.
其他文献
介绍了研究背景，FK209的引入对空穴传输层的影响，FK209的引入对器件的影响，未掺杂Spiro-OMETAD缺点:电导率低,载流子迁移率低改进:P型掺杂P型掺杂的优势能级可控电导率高载流子迁移率高。
实时定轨技术对于实现低轨卫星自主运行具有重要意义.考虑到星载处理器计算能力有限,本文从状态量选取、动力学模型、数值积分方法等方面对单频GPS定轨算法进行了优化设计,并在星载FPGA+DSP硬件平台上进行了实现.实验结果表明:该算法与几何法相比,可以将定轨精度从25米提高到15米.
Outline Indroduction of bifacial PV module Gcomp approach of IEC 60904-1-2 TS Gcomp approach advantage of bifacial module Analysis of Gcomp equation Conclusion
Outline Introduction to power rating issues related to high efficiency(HE) PV Methodology Test Laboratories,Test Methods and Uncertainties Sample Information & preconditioning Statistical Analysis Met
受限于低成本、低功耗的全向线性极化天线和导航芯片,手机原始的全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）观测数据存在伪距噪声大、多路径效应严重以及载波相位观测值周跳频繁等特点,从而造成定位不准、轨迹不平滑等问题。基于此,提出了一种速度约束的双频实时伪距差分（real time differential,RTD）/实时动态差分（real time
云南位于我国的西南地区,地域特别,地势复杂多样。由于喜马拉雅山和青藏高原的影响,形成了复杂多样的气候类型,常年受到东南季风、西南季风和高原季风,出现了大量区系的植物。因此,云南拥有植物多样性的自然资源,是拥有种类繁多的天然药物资源的重要地区。云南盛产道地药材,例如三七、云木香、云当归、天麻、石斛等。其中,三七和云木香是云南非常重要的道地药材之一,列入了云南省十四五生物资源开发利用的战略部署。因此,
CTM的损益分析技术电池到组件的(Cell To Module)损益因素概述电池到组件的耗损/CTM Loss;玻璃和EVA的反射和吸收玻璃和EVA的透射率测量标准和方法电池到组件的增益/CTM Gains;组件的陷光特性组件的陷光特性焊带的反射带来的Isc增益。
在瞬息万变的环境中,如何增强组织韧性,提升抗压、抗风险能力,促进企业可持续发展?11月8日下午,主题为"质量、韧性与可持续"的2021年进博会国际质量创新论坛在沪成功举行。国家市场监管总局质量发展局局长黄国梁在视频致辞中说,在疫情侵扰之下中国依然如期举办第四届中国进口博览会,体现了中国通过更高水平开放、更大规模同世界共享市场的努力。本次论坛以"质量韧性可持续"为主题,探讨制造、服务、建造以及
为降低库水及河水对涉水路基的影响，保证路基边坡稳定性，设计中通常对浸水路基进行特殊加固处理。常规设计方法具有设计精细化程度低、设计效率低等缺点。根据浸水路基常规设计原则，提出了基于BIM技术的参数化设计工作流，编写了以填方路基模型为执行对象的Dynamo参数化设计程序。依托于重庆两江协同创新区环湖路二期项目，验证了该技术路线和设计方法，参数化设计技术显著提升了浸水路基的设计质量和工作效率。
提出了一种基于滑动窗的融合钟差预报算法,在利用多项式模型对钟差数据进行粗预报的基础上,采用灰色模型对预报残差进行精调整,将粗预报与精调整相结合构成融合钟差预报算法;同时为了降低预报时间的增长带来的误差累积效应,引入滑动窗来更新学习样本,在一段时长预报基础上,将部分预报数据加入到学习样本中同时舍弃前段钟差序列样本,以此来减小钟差预报误差的累积效应的影响.通过算例研究表明,较多项式模型和灰色模型单独预