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利用由FY-3C和COSMIC两个全球导航卫星系统无线电掩星任务提供的2014—2016共3年的电离层电子密度廓线,基于时间间隔7.5 min、经纬度间隔2.5°的时空匹配窗口,对两个掩星任务的电离层峰值密度(NmF2)和峰值高度(hmF2)进行了比较。结果表明:由两个任务得到的特征参数相关性良好,各年之间相关性水平基本稳定,其中各年NmF2和hmF2相关系数的平均值分别为0.87和0.75;FY-3C的特征参数相对于COSMIC的偏差很小,各年NmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±0.25×105 el/cm3和±15.0%,hmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±7.00 km和±1.80%。此外,由两个任务得到的特征参数在空间上均表现出赤道及低纬地区数值较高且呈“条带状”分布的特点,且两个任务都监测到了2016年相对于2014年和2015年NmF2和 hmF2均存在显著下降的现象 相似文献
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光顺样条是散乱数据拟合的理想函数,是噪声数据最优平滑的重要工具。因此,光顺样条的数学表示和计算的研究具有重要的意义。本文在一般的线性微分算子和线性泛函的情况下讨论光顺样条函数的构造和计算,通过构造一个适当的再生核Hilbert空间,使得所讨论的微分算子光顺样条成为该空间中的最小范数问题,再利用投影理论建立了光顺样条函数的再生核表示方法,并得到了插值偏差表达式。作为特例,还给出了奇次多项式光顺样条函数新的简洁的计算方法。 相似文献
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针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。 相似文献
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弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。 相似文献