一种利用精密弹道的电波折射修正效果标定方法

    公开(公告)号:CN106052717B

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201610560327.3

    申请日:2016-07-15

    Abstract: 本发明提供了一种利用精密弹道的电波折射修正效果标定方法,利用激光测距或星载GPS测距或高度计数据得到卫星的精密弹道,及大地测量获取的测控设备几何中心标定坐标。通过精密星历与测控设备坐标转换、空间几何矢量运算,得到外测各测量元素的标准值,依据外测数据观测值和各测量元素标准值,求解出大气折射引起的主要误差、剩余残差,设计了定量评估大气折射修正效果的检验模型,计算给出折射修正的精度。本发明实现了不受时间、空间限制,可实时对外测各测量元素的折射修正效果检验评估。

    一种低轨卫星大气阻力摄动建模和计算方法

    公开(公告)号:CN111238489A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010202175.6

    申请日:2020-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种低轨卫星大气阻力摄动建模和计算方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、建立卫星的Box-Wing模型;步骤2、建立分段线性大气阻力摄动模型;步骤3、根据步骤1建立的Box-Wing模型和步骤2建立的分段线性大气阻力摄动模型,计算t时刻折线形大气阻力摄动加速度。利用本发明的方法计算卫星的大气阻力摄动,能够克服传统的单一大气阻力因子难以精确描述大气变化引起的大气阻力摄动计算误差,有效提高定轨精度,为低轨卫星的精密定轨,特别是在磁暴等特殊条件下的精密定轨提供了技术支持。

    一种低轨卫星大气阻力摄动建模和计算方法

    公开(公告)号:CN111238489B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202010202175.6

    申请日:2020-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种低轨卫星大气阻力摄动建模和计算方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、建立卫星的Box‑Wing模型;步骤2、建立分段线性大气阻力摄动模型;步骤3、根据步骤1建立的Box‑Wing模型和步骤2建立的分段线性大气阻力摄动模型,计算t时刻折线形大气阻力摄动加速度。利用本发明的方法计算卫星的大气阻力摄动,能够克服传统的单一大气阻力因子难以精确描述大气变化引起的大气阻力摄动计算误差,有效提高定轨精度,为低轨卫星的精密定轨,特别是在磁暴等特殊条件下的精密定轨提供了技术支持。

    一种基于机器学习的雷达测量精度补偿方法

    公开(公告)号:CN114252871A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111514264.5

    申请日:2021-12-13

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的雷达探测精度补偿方法,采集设定时长内的空间环境特征参数、时空特征参数以及雷达探测剩余误差数据构建数据集,采用异常值剔除和数据下采样技术对得到的数据进行预处理;构建基于机器学习的雷达探测精度补偿模型;从雷达探测数据中解算目标方位角、测量时段、星下点经纬度、目标高度;从互联网下载提取雷达探测时刻空间环境参数;将提取的数据输入到构建的雷达探测精度补偿模型中,得到精度补偿后雷达探测数据。本发明在电波环境折射修正基础上,进一步补偿雷达探测精度,补偿电波折射修正模型时空特性局限性、雷达系统误差等造成的探测精度的损失,提升雷达探测精度。

    一种基于机器学习的雷达测量精度补偿方法

    公开(公告)号:CN114252871B

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202111514264.5

    申请日:2021-12-13

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的雷达探测精度补偿方法,采集设定时长内的空间环境特征参数、时空特征参数以及雷达探测剩余误差数据构建数据集,采用异常值剔除和数据下采样技术对得到的数据进行预处理;构建基于机器学习的雷达探测精度补偿模型;从雷达探测数据中解算目标方位角、测量时段、星下点经纬度、目标高度;从互联网下载提取雷达探测时刻空间环境参数;将提取的数据输入到构建的雷达探测精度补偿模型中,得到精度补偿后雷达探测数据。本发明在电波环境折射修正基础上,进一步补偿雷达探测精度,补偿电波折射修正模型时空特性局限性、雷达系统误差等造成的探测精度的损失,提升雷达探测精度。

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