GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用

为快速、有效地获取地震发生阶段震源周边地区站点的动态位移，为地震预警系统提供高可靠性的地表形变信息，利用全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）高频观测数据，基于非差估计法对多模GNSS卫星钟差进行实时估计及性能分析，并将其应用于精密单点定位（precise point positioning, PPP）实时计算2021年漾濞Mw6.4地震和玛多Mw 7.4地震的地面动态形变。结果表明,GNSS四系统实时估计卫星钟差的标准差（standard deviation, STD）均值为0.142 ns，其多系统组合PPP动态解的平均标准差在水平方向达到0.5 cm，高程方向达到1.0 cm，计算得到的地震动态位移波形相对GPS单系统更为稳定，而且能够获得较为准确的同震形变。     

芯片级光钟技术综述

芯片级光钟是一种基于热原子中光频跃迁的新型光钟,近年来随着光子集成技术、激光技术和微机电技术的发展,该类光钟可以实现较小的体积和较高的精度,有望广泛应用于对体积、质量、功耗和精度敏感的各种国防装备中.介绍了国内外芯片级光钟技术的进展情况,阐述了芯片级光钟的相关技术,包括基于双光子跃迁的光频标技术、微制造气室技术和微腔光频梳技术等,分析了影响频率稳定度和准确度的主要因素,最后对芯片级光钟面临的机遇和挑战进行了简要的展望.     

光学元件数控单轴加工中的边缘效应控制建模方法

边缘效应严重制约了计算机控制光学表面成型技术（CCOS）的加工精度和加工效率，是亟待解决的技术难点之一。基于Preston方程，建立工具盘在加工工件边缘时的定量去除模型，是解决该问题的重要途径。将加工工件、工具盘尺寸，磨削压力、速度、时间，磨削点位等加工参量进行数学建模，建立边缘去除函数模型，精确计算边缘压力分布和磨削累计时间。随着工具盘在工件边缘露边量增加，工具盘压力呈指数级增长。工件磨削累计时间随工具盘中心点位不同呈现分段变化规律。研发单轴机数控设备，利用工具盘沿工件边缘母线点位移动方式，进行边缘效应控制研究。通过实验精确求出Preston方程比例系数k，验证模型仿真与实际加工结果吻合性，准确度达到91.9%。数控单轴机修边方法和建立的数学模型可以很好地指导实际研磨抛光过程。     

数字卫星电视授时方法及其研究进展

为丰富和完善国家时间频率体系建设,提高现有定位导航与授时(PNT)体系的服务能力,中国科学院国家授时中心开展了基于数字卫星电视信号的授时方法研究,并搭建了一套数字卫星电视授时系统,实际测试结果表明其定时精度优于50ns(均方根).首先综述了数字卫星电视授时方法中的理论框架及其若干关键技术问题,然后介绍了在提高授时精度方面的研究进展,最后指出了数字卫星电视授时方法的应用场景和由此方法衍生出的电视卫星测定轨、目标定位等应用前景,并展望了未来的研究方向.     

无监督深度学习单目视觉里程计研究

针对传统单目视觉里程计存在的尺度漂移和尺度不一致问题，提出了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计。首先，联合使用空间几何约束和图像相似性约束，得到长序列尺度一致的深度估计网络和鲁棒的光流估计网络；然后，对密集光流进行采样，得到精确的稀疏对应关系，减少尺度漂移；最后，根据改进的ORB-SLAM初始化方法，选择最优跟踪方式，结合深度信息进行尺度对齐，从而得到全局尺度一致的视觉里程计。在KITTI数据集上进行大量实验，结果表明，相较于ORB-SLAM2和基于深度学习的端到端的视觉里程计系统，该算法在通用评估指标方面性能有明显提升，验证了该算法的有效性。     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积卡尔曼滤波对惯性/光流数据进行融合后,东向速度均方根误差为0.2964m/s,北向速度均方根误差为0.06m/s,与现有其他卡尔曼滤波算法相比,此方法可显著提高惯性/光流组合系统的速度测量精度.     

导航卫星时频系统发展综述

全球各大卫星导航系统近年来发展迅速,性能持续提升,其中卫星时频系统的高性能、稳定可靠和保持星间时频同步是系统实现高精度测量的基础.介绍了目前应用于各卫星导航系统的铷钟、氢钟、铯钟等星载原子钟和时频生成与保持技术的特点、发展概况及在轨应用情况.面向精度提升和自主运行能力提升的需求,分析了可能应用于下一代导航卫星的星载原子钟技术、星上时频生成与保持单元性能提升方法以及星间高精度激光时频同步技术,以支撑未来时频基准的天基化和我国综合PNT体系的建设.     

基于模糊核均值聚类优化的光流测速方法CSCD

光流算法作为一种载体速度测量方法,易受光照变化、物体相对移动影响,最终导致速度信息获取不准确。为了提高载体运动速度解算精度,提出了一种基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔Lucas-Kanade光流测速方法(FKCM-金字塔LK)。该方法首先通过金字塔LK光流算法得到稀疏光流,然后使用模糊核均值聚类算法对稀疏光流数据进行聚类处理,最终建立光流与实验平台运动参数之间的关系,并得到准确的速度信息。实验结果表明,提出的基于模糊核均值聚类算法优化的金字塔LK光流测速方法不仅可以有效地减少物体相对移动对光流测速的影响,而且与现有其他光流测速方法相比,速度测量精度得到显著提高。     

不同基准钟对BDS实时钟差估计的影响分析CSCD

BDS原始观测量是站星之间的相对时间延迟,在实时卫星钟差估计过程中需要引入一个基准钟,求解该基准约束下的钟差产品。基于两种不同的基准约束条件实时估计BDS卫星钟差,并从实时钟差的估计精度、钟差频率特性(频率漂移率、频率准确度、频率稳定度)及钟差预报精度等方面分析其对BDS实时钟差估计的影响。算例结果表明,在两种不同的基准模式下,估计得到的BDS实时卫星钟差性能基本一致,在实际使用中可根据情况采用不同的基准钟进行钟差估计,为BDS实时卫星钟差估计时基准钟的选择提供了参考。     

基于改进Cycle-GAN的光流无监督估计方法CSCD

卷积神经网络为光流的计算提供了一种新的方式,但作为一种数据驱动技术,用于训练网络的大规模光流真值在现实世界中不易获取。为了解决这个弊端,基于Cycle-GAN的循环对抗机制,提出了一种光流无监督估计方法。首先,引入双判别器机制在生成器生成的光流样本的底层和高层特征上进行鉴别,迫使生成器提高光流生成的精度。其次,引入Spynet作为教师网络,在生成器训练前期对其进行指导,防止网络陷入模式崩塌。最后,改进损失函数,提出了光流一致性损失和轮廓一致性损失函数,进一步提升光流估计精度。实验结果表明,与现有的先进算法相比,提出的方法达到与有监督算法相同的精度水平。