【摘 要】
：
针对增强型罗兰(eLORAN)系统增补发射台站建设中的组重复周期(GRI)选择问题,该文主要从数学的角度出发,提出一种基于交叉干扰率的筛选算法.该算法首先考虑了最小可用组重复周期以及秒信息量的要求,并在此基础上通过比较与临近的罗兰C台站间的相对交叉干扰率进行1次筛选;之后通过排列组合进行两两比较并2次筛选;最后,综合考虑数据率要求、系统规范、无交叉干扰等条件,得到最优组重复周期组合.随后,鉴于新型eLORAN系统的高精度授时要求,在GRI最优组合中进行了优选.分析结果表明,该方法得出的优选组合的平均交叉干
【机 构】
：
中国科学院国家授时中心 西安 710600;中国科学院精密导航定位与定时技术重点研究室 西安 710600;中国科学院大学研究生院 北京 100039;中国科学院国家授时中心 西安 710600;中国
论文部分内容阅读
针对增强型罗兰(eLORAN)系统增补发射台站建设中的组重复周期(GRI)选择问题,该文主要从数学的角度出发,提出一种基于交叉干扰率的筛选算法.该算法首先考虑了最小可用组重复周期以及秒信息量的要求,并在此基础上通过比较与临近的罗兰C台站间的相对交叉干扰率进行1次筛选;之后通过排列组合进行两两比较并2次筛选;最后,综合考虑数据率要求、系统规范、无交叉干扰等条件,得到最优组重复周期组合.随后,鉴于新型eLORAN系统的高精度授时要求,在GRI最优组合中进行了优选.分析结果表明,该方法得出的优选组合的平均交叉干扰率与现有导航台链相当,同时可兼顾授时需求,可以为高精度地基授时系统建设提供参考性建议和理论依据.
其他文献
海水中的声速剖面具有明显的时间演化特性,其预测问题可以看作一个非线性的时间序列预测问题.解决此类问题的常用方法大多使用预定义的非线性形式,无法捕捉真正潜在的非线性关系.循环神经网络作为一种为序列建模特别设计的深度神经网络,在捕捉非线性关系上具有极大的灵活性,在非线性自回归的时间序列预测这一问题上展现了它的有效性;注意力机制能够从众多信息中选择出对当前任务目标最关键的信息,对多变量时间序列在时空维度上的非线性关系进行捕捉.该文利用深度学习中的循环神经网络,添加双层注意力机制构建多变量时间序列预测模型,对浅海
与传统基于电真空器件的窄谱高功率微波源相比,基于旋磁非线性传输线(GNLTL)的宽谱强电磁脉冲源无须驱动电子束、导引磁场和真空条件,具有能量效率高、工作频率可调以及可重频运行等优势,是一种结构简单、适合小型化和固态化的技术方案.该文通过理论分析其产生射频振荡和脉冲陡化的工作机制,并利用商业软件建立一套可视化的2-D GNLTL仿真模型进行验证.通过仿真分别研究不同注入电压和不同轴向偏置磁场下的旋磁输出脉冲的时域和频域特性.模拟结果表明:随着注入电压增大,经调制的振荡电压峰值升高,而调制深度则是先增加后减小
针对星载全球导航卫星系统(GNSS)反射信号时-空性能问题,该文从1阶统计量角度定义了平均空间覆盖次数、全球覆盖面积百分比和平均回访时间3个衡量星载GNSS反射信号时-空性能的指标,并通过建立GNSS和低轨卫星轨道仿真研究了低轨卫星轨道高度、倾角、升交点赤经以及天线波束对星载GNSS反射信号时-空性能的影响.结果表明:单颗卫星无法满足全球探测的任务需求,当轨道高度为1300 km,倾角为98.7°,天线波束为40°时,平均覆盖次数、平均覆盖面积百分比和平均回访时间分别为1.6,36.5％和8 h;通过单一
该文通过引入幂级数展开式的5阶项对双频干扰下系统非线性失真进行分析,揭示了阻塞干扰产生双频钝感现象的本质原因,并进行了试验验证.理论分析与试验结果表明,当干扰信号强度较弱、系统非线性失真程度较低时,可用精确到3阶项的幂级数展开式描述其传递函数,此时受试装备对双频干扰场强的有效值敏感;随着干扰信号增强,系统非线性失真程度上升,幂级数展开式中的5阶项不可忽略,受试装备对双频干扰出现阻塞效应减弱现象;阻塞程度越高,双频阻塞减弱现象越严重.
当前能源面临短缺、污染和安全三大问题,在碳达峰、碳中和目标指引和政策约束下,新一轮能源革命将呈现四大趋势.结合能源发展的四大趋势,深入分析传统电力系统存在的问题,分析电力系统中电网的作用与定位,阐述了新型电力系统的演进方向.预测了新型电力系统的指标节点、时间进度、重要特征和演进过程,提出了新型电力系统的发展路线图,并探讨了大规模可再生能源开发、电网调峰调频、局域网及微网构建、氢能及其综合利用等新型电力系统的四大支撑技术体系,为能源电力行业构建新型电力系统提供参考与借鉴.
农林废弃物、生活垃圾和污泥是农村和小城镇地区主要的含能固体废弃物资源,为了将这些废弃物高效就地处理,结合分布式能源系统优势和流化床具有原料适应性强的优点,提出了一种基于双联循环流化床生物质、垃圾、污泥共气化协同冷热电三联产方法.基于热化学平衡的原理,建立了系统模型,对系统的性能和关键参数开展了分析.研究发现:系统发电效率随双联流化床反应器压比的增加先增加后降低,并且在气化过程中的蒸汽/燃料的比值为1.0时各效率达到最大;气化温度对供冷和供暖效率的影响与发电效率不同,随着气化温度升高,发电效率逐渐降低,但是
利用MEMS惯性测量单元测量载体的航姿,需要借助精密转台且较难精确估算测量误差,导致成本高误差大.针对该问题,该文利用卡尔曼滤波器在线估算载体的姿态和陀螺仪的偏置,提出一种优化航姿精度的测量误差估算方法.通过推导测量误差的数学模型,分析航姿精度随测量误差变化的关系,得到最优航姿时的测量误差值.采用一种MEMS惯性测量单元,测试载体沿任意轨迹匀速运动5 min的航姿.实验结果表明优化后载体的航姿与参考航姿保持一致,且最后静止时段载体的俯仰角、横滚角和航向角仅偏离参考航姿0.008°,0.006°和0.6°.
海洋是生命之源,如何进行海水资源高效开发利用是人类未来可持续发展的希望.氢能作为低碳时代的最佳能源选择,其在当下能源转型中扮演着重要角色.电解水制氢是公认的绿氢制备方法,然而其能耗以及水资源消耗问题却十分突出.随着风电等可再生能源逐渐深远海化,其导致的电力远距离输送的损耗问题也日益紧张.为了解决上述问题,通过可再生电力与海水淡化制氢以及海水化学资源利用可降低绿氢的综合生产成本,结合目前的海水资源利用技术以及可再生能源发展状况,该技术路线的经济性远大于海水直接电解技术.文章总结分析了目前海水制氢常用的两种方
分布式新能源发电低碳清洁、因地制宜、开发潜力巨大,是应对气候变化、化石能源资源枯竭和环境污染,推动能源革命,实现我国“30·60”双碳目标的重要途径.国有企业作为我国国民经济的中坚力量,对于促进我国分布式新能源快速健康发展具有不可替代的作用.文章系统梳理了我国分布式光伏产业的发展现状,总结了不同分布式光伏项目客户类型的特点及其盈利模式,分析了不同开发模式可能面临的风险以及国有企业参与分布式光伏项目开发的优、劣势,研究成果可为国有企业开发分布式光伏项目提供参考.
针对目前对风速序列短期预测中不同组合算法预测精度较差、适应性不强等问题,提出一种基于小波变换的组合预测模型算法,将风速序列经小波变换降低波动性与无序性,利用混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)优化逆向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值与阈值,将差分进化(difference evolution,DE)算法用于混合蛙跳算法子种群个体寻优策略,提高个体收敛速度与精度.通过将经小波变换分解得到的高、低频分量分别经组合模型算法进行风