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针对卫星运动对星地距离和钟差测量的不利影响,提出一种基于最小二乘拟合的星地动态双向时间同步与测距算法。在建立星地可视模型基础上,仿真了MEO运动卫星与地面时间同步站之间星地距离的变化规律,分析了卫星运动对星地双向时间同步与测距的主要不利影响。该算法首先利用星地双向时间同步数据分别生成星地距离和钟差拟合多项式,然后联合求解出运动卫星误差最小的星地距离与钟差。实验结果表明了该算法的合理性和科学性,在包含仿真误差的条件下,其时间同步精度优于3ns,测距精度优于3m。将其应用到各种空天应用系统的星地时间同步与测距中,可以消除卫星运动对双向时间同步与测距的不利影响,提高时间同步与测距精度。 相似文献
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卫星在几百千米的太空可以拍摄到清晰的地面图片,而国际空间站里的航天员在休闲时间最喜欢做的事情之一就是用“大炮”拍摄地球家园的壮丽景色。现在,就让我们跟随航天员的镜头从太空来尽情观赏我们多姿多彩的家园美景。 相似文献
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《航天电子对抗》2014,(5):23-23
正目前,美空军的"天基红外系统"(SBIRS)的第1颗、第2颗卫星(GEO-1、GEO-2)已经入轨,第3颗、第4颗卫星(GEO-3、GEO-4)正在进行测试及最终集成,第5颗、第6颗卫星(GEO-5、GEO-6)尚处于生产阶段。据报道,GEO-5、GEO-6的发展遇到了困难。美参议院发布的《2014国防授权法案》指出:计划于2020年左右才具备运作能力的GEO-5、GEO-6,搭载的传感器还采用的是30年前的图像记录焦平面技术,国会建议改为采用最新的数字化焦平面技术。美空军表示,这一改动可能导致GEO-5、GEO-6的交付时间推迟2年,成本增加4.24亿美元。 相似文献
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利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点. 相似文献