基于北斗三号的长基线共视时间比对

卫星导航共视时间比对一直是远距离时间比对的重要方法之一。使用我国最新发射的北斗三号全球导航卫星,基于中科院国家授时中心（NTSC）和捷克光电研究院（TP）各自的时间产生和保持系统,开展了中捷北斗三号长基线共视时间比对试验。本文对中捷两站各自的北斗卫星可视数及其卫星高度角情况进行了统计分析,利用Vondark滤波对时间比对结果进行了降噪处理,最后将北斗三号共视时间比对结果与北斗二号及GPS共视时间比对结果进行了比较。结果表明：北斗三号在当前全球组网阶段中捷共视可视卫星数比北斗二号还少的情况下,其共视时间比对精度达到1.16ns,较北斗二号提升约19%,与GPS更为接近。     

基于舰船运动时间序列预报的直升机着舰时机判断

为解决舰载直升机在海上返航着舰的安全问题,开展了直升机着舰时机判断研究。首先,基于时间序列预报方法,采用AR自回归模型,模型参数估计使用递推最小二乘算法进行在线辨识,对于存在的数据饱和问题引入了遗忘因子加以解决,实现了对舰船运动的短期预报。然后,根据舰船横摇运动的实时预报结果和周期性特点,选取横摇角度及角速度满足安全阈值的时间段,确定直升机安全着舰的时机。研究结果表明：该方法有效提高了直升机着舰的安全性。     

我国BPL时号的频率控制系统及结果分析

根据我国现行ＢＰＬ时号的频率控制系统,分析ＴＢＰＬ时号频率控制系统的缺陷,对目前ＢＰＬ时号的频率稳定性进行了评价,提出了一种新的频率控制方案。     

互联网上计算机时间传递系统设计方案及实验结果分析

计算机互联网的发展,使信息的传递更加方便、快捷。在时间频率用户中,中、低准确度的用户占很大比例,计算机互联网时间传递已经成为一个重要的手段。中国的网络授时系统从２０００年１月开通以来,近万人访问了授时网站ｈｔｔｐ：／／ｋｘｚｈ．ｓｘｓｏ．ａｃ．ｃｎ或其镜像站点ｈｔｔｐ：／／Ｂｅｉｊｉｎｇｔｉｍｅ．１２６．ｃｏｍ。介绍了国家授时中心网络授时系统的设计要点,给出了网络授时传递时间准确度的测量方法,分析了网络授时实验结果。     

北京航天计量测试技术研究所

北京航天计量测试技术研究所成立于1964年8月,是国防科技工业长度、热学、力学一级计量站,电工、无线电、时间频率二级计量站,先后取得国家校准／检测实验室认可、国家商检实验室认可、国防校准／检测实验室认可、军用校准／检测实验室认可和计量资质认定等一系列实验室认可资质,     

北京航天计量测试技术研究所

北京航天计量测试技术研究所成立于1964年8月,是国防科技工业长度、热学、力学一级计量站,电工、无线电、时间频率二级计量站,先后取得国家校准/检测实验室认可、国家商检实验室认可、国防校准/检测实验室认可、军用校准/检测实验室认可和计量资质认定等一系列实验室认可资质、是国家计量器具新产品定型鉴定单位和国家校准/检测实验室,并建有声学计量测试和环境监测与评估专业现有经国家考核的最高计量标准29项,国防区域最高计量标准10项,计量测试仪器、设备2200多台(套)。曾先后获得部级以上科技成果奖131项,其中授权专利7项.受理专利53项;主办的《宇航计测技术》期刊属国     

时间序列法在临近空间大气风场预报中的应用

受多种因素影响,临近空间大气环境要素复杂多变,预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均（ARMA）模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究,基于廊坊（39.4°N,116.7°W）中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据,利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示,ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强,即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时,ARMA模型预报效果较好;当风场发生突变时,预报效果变差.与实测数据的对比结果表明,ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1,预报效果优于同阶自回归（AR）模型,略优于高阶AR模型.      

俄核动力巡洋舰将配装“锆石”反舰导弹

正俄罗斯海军彼得大帝号核动力巡洋舰将在2019-2022年进行的升级改造中配装3M22"锆石"新一代高超声速反舰导弹。该消息人士称,彼得大帝号将在2019年第三或第四季度启动维修改造工作,预计将在2022年底前完成,届时该舰将配装锆石高超声速反舰导弹。该弹目前正处于研发测试阶段,如果全部测试都能通过,将很快进入服役。但该消息人士没有进一步透露"锆石"导弹的详细服役时间安排。     

基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测

机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础,对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合,且因素对客流时序影响机理复杂,机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型,实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验,结果表明了所提方法的有效性。