The effect of geocenter motion on Jason-2 orbits and the mean sea level

We compute a series of Jason-2 GPS and SLR/DORIS-based orbits using ITRF2005 and the std0905 standards ( Lemoine et al., 2010). Our GPS and SLR/DORIS orbit data sets span a period of 2 years from cycle 3 (July 2008) to cycle 74 (July 2010). We extract the Jason-2 orbit frame translational parameters per cycle by the means of a Helmert transformation between a set of reference orbits and a set of test orbits. We compare the annual terms of these time-series to the annual terms of two different geocenter motion models where biases and trends have been removed. Subsequently, we include the annual terms of the modeled geocenter motion as a degree-1 loading displacement correction to the GPS and SLR/DORIS tracking network of the POD process. Although the annual geocenter motion correction would reflect a stationary signal in time, under ideal conditions, the whole geocenter motion is a non-stationary process that includes secular trends. Our results suggest that our GSFC Jason-2 GPS-based orbits are closely tied to the center of mass (CM) of the Earth consistent with our current force modeling, whereas GSFC’s SLR/DORIS-based orbits are tied to the origin of ITRF2005, which is the center of figure (CF) for sub-secular scales. We quantify the GPS and SLR/DORIS orbit centering and how this impacts the orbit radial error over the globe, which is assimilated into mean sea level (MSL) error, from the omission of the annual term of the geocenter correction. We find that for the SLR/DORIS std0905 orbits, currently used by the oceanographic community, only the negligence of the annual term of the geocenter motion correction results in a – 4.67 ± 3.40 mm error in the Z-component of the orbit frame which creates 1.06 ± 2.66 mm of systematic error in the MSL estimates, mainly due to the uneven distribution of the oceans between the North and South hemisphere.     

中国核电厂操作员反应时认知模型的应用(英文)

讨论了一些有关人员行为与时间有依赖关系的可靠性模型；给出了中国核电厂操作员在清华大学培训模型机上的一些可靠性实验结果。此外，还根据已获得的实验数据计算了在ＡＴＷＳ事故条件下人的失误概率。     

不同型线结构船艏表面压力特性对比实验研究

为优选船艏结构型线方案,在风洞中针对三个在结构型线上仅有细微差别的船艏方案进行表面压力特性对比测试。实验获得了各型线方案模型表面压力空间分布特性和压力脉动特性,并通过表面压力特性的综合对比进行了结构型线评估,为船艏的结构型线设计提供直接的技术依据。     

圆度误差的一种微机图像测量法

将圆度误差测量的影像法与最小二乘圆法相结合，利用多媒体图像处理技术，设计了一种圆度误差的微机自动测量系统，实现了非接触、远距离快速测量，提高了测量精确度，为某些特殊工件的测量提供了一套实用的测量方法。     

脉冲激光测距误差标定及不确定度分析CSCD

以脉冲激光测距机的测距误差标定为背景,通过对测距误差解析表达式的推导,给出了系统各不确定度分量对测距误差的影响,计算了信号延迟时间、探测器和激光二极管响应时间、晶振频率、大气折射率等不确定度分量。通过对某已标定激光测距机实验验证表明:该装置在500m^20 000m测距范围内,测量重复性引入的相对标准不确定度最大值为0.67m,满足该类激光测距机测量不确定度5m(k=2)的校准测试需求。因此,利用该解析表达式可以实现对脉冲激光测距误差的有效评估,这对于脉冲激光测距测试系统、脉冲激光测距机的设计具有重要的指导意义。     

ATC模拟系统中存贮系统的容错技术

ATC 模拟系统是一个比较复杂的,实时性很强的控制系统,要求整个系统的可靠性很高。而对于一个系统来讲,其中央存贮系统是保证整个系统正常工作的关键部件之一。在我们引进的系统中,它的容错技术在设计上有其独到之处。本文就其存贮系统的结构、容错技术及支持电路这三部分予以说明和论述,仅供同行参考。     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。     

卫星通信地面终端射频一致性测试及仿真分析

介绍了卫星通信系统体制、地面终端的基带处理过程,以及发射机射频指标和测试算法,利用MATLAB和ADS软件搭建了基带信号生成模块、发射机模块,对终端发射机的发射功率、误差矢量幅度、占用带宽、邻道干扰进行了仿真。仿真结果表明,上变频器的射频带宽过小会使调制信号的误差矢量幅度增大,放大器工作在非线性区会对占用带宽和邻道干扰有较大影响,使发射机不满足射频一致性要求。本文的研究结果对设计卫星通信地面终端具有一定的借鉴意义。     

垭口地貌要素对风速分布规律影响的风洞试验研究

输电线路微地形气象灾害的调查研究显示,垭口地貌影响下的输电线路风偏闪络事故多发。鉴于垭口地貌不同位置处的风剖面分布规律尚不明确,借助风洞试验,研究了垭口地貌的山丘坡度、谷口宽度等地貌要素对山谷及山脊中轴线上风速分布规律的影响。风洞试验结果表明：与平地风速相比,山谷中轴线及山丘峰顶处风速的最大加速幅度分别达到了33％和53％,明显大于规范规定的10％,容易造成垭口区域内输电线路风偏闪络或倒塔;山谷中轴线风速修正系数随两侧山丘坡度增加而增加,随谷口宽度增加而减小,提出了符合这一规律的计算公式;山谷中轴线上,下风侧风速加速效应略强于上风侧;垭口两侧山丘山顶处风速未受垭口地貌影响,风洞试验测得风速修正系数与单体山丘拟合公式的计算结果基本一致;设计时可统一偏于保守地取用山丘顶部的风速修正系数对平地风速予以修正。     

吊挂系统对波瓣混合排气系统气动热力性能影响

为了明确短舱中吊挂系统的堵塞效应对波瓣混合排气系统气动热力性能的影响,采用数值模拟的方法对包含吊挂的混合排气系统进行了定量研究。研究结果表明,受吊挂系统的影响,在波瓣混合排气系统混合段内,存在着一大尺度的回流区,其作用范围随吊挂长度的增加而增加。在性能参数方面,与未考虑吊挂系统时相比,考虑吊挂之后,虽然混合排气系统出口处热混合效率以及推力系数下降很小,最大降幅仅分别为0.017和0.01,但总压恢复系数却显著下降,最大降幅达到了0.03。此外,随着吊挂系统长度的变化,排气系统出口处的热混合效率、总压恢复系数以及推力系数变化幅度小于0.01,变化很小。