北斗三号系统卫星自主完好性监测技术

完好性对于全球卫星导航系统(GNSS)来说至关重要,关乎到其能否被放心应用。卫星自主完好性监测(SAIM)技术,是完好性监测技术发展的前沿趋势,国内外卫星导航系统均竞相发展。介绍了北斗三号系统SAIM技术设计与实现的重要意义,从功能设计和实现原理两个方面,阐述了北斗三号SAIM技术体制。针对SAIM实际在轨监测数据的正态分布特性服从程度和长期稳定性等问题,随机选取某一颗中圆轨道(MEO)卫星自2020年7月31日北斗三号系统正式开通服务以来至2021年7月31日连续1年期间的监测数据,得到真实在轨监测数据的分布特性。最后,提出了告警门限优化、分级告警策略设计、星历完好性自主监测等方面的后续发展必要性建议,旨在为北斗系统更好地为全球用户提供更优质的完好性服务提供参考。     

无人机GNSS/IMU组合导航系统完好性监测方法

针对民用无人机组合导航系统中,全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）均存在故障风险的情况,提出一种兼顾GNSS和IMU故障风险的组合导航系统完好性监测方法。该方法根据故障检测结果建立完好性风险模型,设计完好性风险需求分配方案并建立各故障模式的保护级反演模型,利用滤波新息表达过去历元故障偏差对定位误差的影响,解决故障起始历元和故障偏差取值未知的前提下保护级反演难题。典型无人机低空飞行作业场景下的仿真结果表明：该方法设计的保护级反演模型计算所得保护级可跟踪定位误差的变化趋势,对定位误差形成包络,从而保障组合导航系统的完好性。     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

第23太阳活动周太阳极紫外辐射与磁暴相关性分析

统计第23个太阳活动周内中等及以上强度（Dst_min<-50nT）的磁暴事件,线性拟合分析磁暴主相DDst_min和达到DDst_min前一个表征太阳极紫外辐射强度的F_10.7之间的相关性.结果表明:随着太阳极紫外辐射增强,DDst_min<-50nT的磁暴出现的总数增多,在弱、中等和强太阳极紫外辐射条件下,其数量分别为56,84和85;随着太阳极紫外辐射增强,强磁暴（-200nT ≤ Dst_min<-100nT）和大磁暴（Dst_min<-200nT）发生的数量和相对发生率呈增长趋势,尤其是大磁暴数目（1,4,12）和相对发生率（1.79%,4.76%,14.12%）明显呈增长趋势;大磁暴（|Dst_min|）与太阳极紫外辐射（F_10.7）之间存在中度正相关关系,其相关系数为0.532,并且主要体现在大磁暴（|Dst_min|）与强太阳极紫外辐射（F_10.7）之间的中度正相关性,其相关系数为0.582.大磁暴与强太阳极紫外辐射之间的相关性可为空间天气预报提供参考依据.      

基于高分卫星姿态监测的姿态参数算法优化

目前航天测绘相机几何参数的在轨标定通常经由地面检校场数据处理完成。然而,由于一次摄影中难以保证获取的地面检校场影像完整,使得在轨标定周期较长,进而导致实时监测与标定非常困难。“高分十四号”卫星搭载了一种新的姿态测定系统,利用高精度的相机光轴监测实现对相机几何参数的在轨实时标定。文章在此基础上对高分卫星星地相机间夹角在轨解算方案进行了优化,并基于数值仿真和在轨实测数据进行了分析,结果显示优化算法可以进一步提高影像内定向稳定度和最终的定位精度,未来有望在高精度立体测绘应用中发挥重要作用。     

2000年7月和2003年10月大磁暴期间东亚地区中低纬电离层的GPS TEC的响应研究

利用武汉电离层观象台研制的GPS TEC的现报方法及现报系统,对东亚地区GPS台网的观测数据进行处理分析,特别对2000年7月14-18日和2003年10月28日至11月1日两次特大磁暴期间的数据进行了对比考察,文中分析了两次磁暴间的电离层响应,得到对应不同磁暴时段电离层TEC的不同变化情况,着重揭示了TEC赤道异常峰的压缩和移动以及赤道异常随时间的压缩—反弹—恢复的过程,并结合高纬电离层的部分响应机制进行了说明,结果显示,两次磁暴期的电离层响应表现出了各自不同的特点,从而反映出因季节变化引起的高纬电离层暴时能量注入的不同而造成的全球性电离层扰动的不同形态,由此看出,磁暴期间电离层TEC的变化直接与太阳扰动发生的时间及其对高纬电离层的耦合有关,若短时期内连续发生多次磁暴,则电离层反应更加复杂,不能简单地当做单一磁暴叠加处理。     

基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型

利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站（40°N,115°E）的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）0.49～1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36～0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.      

多点磁场协同探测反演电离层电流密度

相对于传统的单点磁场探测,多点磁场协同探测可以同时获得各测点磁场,消除探测磁场随时间的变化,能更好地计算空间电流密度.根据由多点磁场反演计算空间电流密度的计算方法,开展数值仿真,分析卫星编队数量、卫星编队构型、卫星定位偏差、卫星姿态测量误差、磁场测量误差、外部磁场强度及外部电流密度等对电流反演误差的影响.仿真结果表明,5星编队优于4星编队.在5星编队条件下,卫星姿态测量误差、卫星编队构型和外部磁场强度是反演误差的主要来源.根据仿真结果,当卫星姿态误差为0.001°,卫星编队尺度约为100km时,赤道区域电流密度的反演相对误差约为24%.      

基于“高分四号”卫星数据的水体提取效果评价

"高分四号"卫星具有静止轨道卫星高时间分辨率和中高空间分辨率的特点,可以实现对水体面积及变化的大范围实时监测,有效支撑洪涝灾害应急救助工作。为了验证其对水体面积及其变化的监测能力,文章分别利用区域生长法和水体指数法,在开展全国水体面积变化监测基础上,针对与同期"高分一号"卫星16m分辨率多光谱相机及美国Terra卫星的中分辨率成像光谱仪数据等卫星的监测结果展开对比,结果显示,与其他极轨卫星监测结果相比,"高分四号"卫星可以有效开展水体面积及变化监测。但是,鉴于"高分四号"卫星50m像元分辨率,相比更高分辨率遥感影像的水体提取结果,"高分四号"卫星数据提取的水体外部轮廓较为粗糙。在针对规模较小洪涝灾害监测方面可能存在一定误差,仍然需要再进一步开展评价。     

一种电离层场向不规则体各向异性散射模型

电离层场向不规则体散射具有很强的方向性, 利用电离层场向不规则体散 射进行VHF频段超视距通信时, 需要准确可靠地确定其散射分布特性及路径损 耗等参数. 基于电离层不规则体场向散射的特点, 以地球地磁场为坐标系统, 提出了一种电离层场向不规则体各向异性散射模型, 该模型能够计算前向和后 向散射链路的路径损耗分布、时延展宽和相干带宽等参数, 同时运用该模型对 雷达横向截面的计算结果与已有文献的数据结果进行对比, 证明了该模型的准确性. 该模型能够计算电离层场向不规则体VHF频段的散射分布及路径损耗等参数, 为VHF散射通信链路的设计、布站提供依据和技术指导.