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.      

多频GNSS电离层折射误差修正方法CSCD

针对电离层折射误差较大的特点,分别对GPS(Global Positioning System)和BDS(Bei Dou Navigation Satellite System)的单一频率的电离层折射误差进行了分析,并将不同频率进行线性组合,计算出组合后的电离层折射误差。此方法修正了双频一阶项、三频一阶项和三频二阶项电离层折射误差。由于电离层延迟修正的同时会放大观测噪声,为此分析比较了不同频率组合修正后的观测噪声,为最佳频率组合的选取提供了理论方法。     

“环境减灾”小卫星一箭双星发射成功

2008年9月6日11时25分,我国在太原卫星发射中心用“长征二号丙”运载火箭,成功将环境与灾害监测预报小卫星星座A、B星送入太空。这是我国首次发射专门的环境卫星。     

华东区域航空数值预报系统的设计与应用

复杂天气已成为航班延误和飞行事故的重要原因。据统计,美国本土飞行中．天气原因在航班延误事件中占70％：我国的情况与美国类似。并且随着航班量的持续增长,复杂天气对飞行正常的影响日益加剧。为最大限度地减少天气对飞行的影响．航空气象部门大力提高探测能力和预报服务水平,加快建立一整套产品种类丰富、可参考程度高、     

北京三号A卫星自主任务规划地影快速预报方法

星上自主任务规划是北京三号A卫星的一项创新性技术,显著提升了卫星的好用、易用性和智能化水平。为了满足自主任务规划的高实时性要求,文章提出了一种卫星进/出地影时刻的快速预报方法。首先,基于太阳-地球-卫星的相对位置关系,建立了每个轨道圈内卫星进/出地影时刻的解析估算模型和进/出地影时刻卫星满足的非线性方程;然后,基于获得的进/出地影时刻的估计值,使用对分法迭代求解非线性方程,获得进影和出影时刻的精确结果。仿真结果表明：在星载处理器上使用该方法预报一天的地影时间耗时约1.1 s,计算速度比现有星上预报算法提升了约100倍,具有较高工程应用价值。     

大功率微波波束在电离层传播的非线性过程

空间太阳能电站的大功率微波波束穿过电离层时可能发生一系列线性和非线性过程。非线性过程往往更为复杂和难以预测,文章主要介绍比较重要的受激Brillouin散射,受激Raman散射和热自聚焦不稳定性等3种非线性作用。结合空间太阳能电站系统参数给出一些计算结果,可以为系统设计提供初步依据。     

电离层对BOC调制信号的影响

电离层是一种色散介质,宽带信号的不同频率分量在穿过高层大气时会引入不同的相位延迟。传统导航信号带宽较窄,因此在分析电离层的影响时通常将其视作中心频点处的单频信号。下一代导航系统广泛采用的BOC(Binary Offset Carrier)调制具有较宽的带宽和分裂的频谱,因此单频假设不再适用。通过引入BOC信号的双边带模型,分析了电离层对BOC信号的影响。结果表明电离层会在BOC调制的上下边带信号中引入不同的载波和码相位延迟。最后使用数值仿真和实测数据验证了分析的正确性。该结论对BOC信号双边带接收算法的设计具有重要的意义。     

天波超视距雷达电离层相位污染典型校正方法综合性能评估

对校正天波超视距雷达电离层相位污染的五种典型方法进行了综合性能评估,主要从校正效果、对不同污染的普适性、污染参数变化对方法的影响、信噪比对方法性能的影响、运算量等几个方面进行了比较与分析,为实际工程实现和改进电离层相位污染校正方法提供参考。     

利用GPS修正电离层模型研究

电离层传输延迟误差是GPS测量中主要误差之一.阐述了采用双频技术建立改正精度较高的电离层模型的一般方法,包括双频伪距法、双频载波相位法和双频多普勒效应法,并以双频GPS多普勒观测量为例进行了试算和分析.结果表明采用精度较高的电离层模型先对观测量进行修正,再进行差分求解可以有效提高解精度和质量.     

载人航天器高空应急救生控制变量与落点的快速预报算法

针对载人航天器高空应急救生的实时性要求,讨论了控制变量和与落点的快速预报算法。首先描述了逃逸飞行器的返回轨道特征,在此基础上推导了制动速度的解析解;然后利用大量的仿真数据建立了其它控制变量和返回特征参数的BP神经网络预测模型,计算结果显示起旋时刻、消旋时刻和航程的最大预报误差分别为10秒、2秒和30千米;最后对航程的预报算法进行了改进,预报精度提高了43.3%。分析表明,快速预报算法是一种高效可行的工程解决方案。