CN108414994A - 一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法 - Google Patents
一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108414994A CN108414994A CN201810162876.4A CN201810162876A CN108414994A CN 108414994 A CN108414994 A CN 108414994A CN 201810162876 A CN201810162876 A CN 201810162876A CN 108414994 A CN108414994 A CN 108414994A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wide
- shortwave
- distribution type
- area distribution
- ionospheric
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
- G01S7/417—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section involving the use of neural networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法。本发明首先同步采集网内发射的短波合作通信信号;然后根据每个站点接收到的信号质量,选择合适的接收站点,并分别估计出各发射站点到接收站的信号时延;接着将每个接收站获得的时延数据传输至中心站服务器;最后在中心站服务器中反演出当前局部电离层参数,并据此进行大范围电离层模型重构。本发明无需专门设计电离层探测设备,即可实现当前电离层截止频率、底高和电子浓度最大高度参数反演与上方空间大范围电离层模型重构,可节约大量的建站、维护、管理和使用费,获取的电离层模型参数对短波信号高精度定位和天波雷达目标跟踪定位具有重要的应用价值。
Description
技术领域
本发明属于电离层探测与通信技术领域,具体涉及一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法。
背景技术
短波通信具备设备简单、硬件技术成熟、通信方式灵活、通信距离远和通过电离层折射传播其传播介质不易被破坏等特点,一直以来被广泛用于政府、军事、外交、商业等部门。然而,电离层是一种非线性时变介质,受太阳和地磁等因素的影响,电离层具有非常复杂的“空-时-频-极化”等特性,对其中短波段电磁波传播有及其重要的影响,主要表现为折射、色散、多模、多径、多普勒、衰落、损耗和去极化等效应。自从发现电离层起,人们就开始利用电离层的折射特性进行远距离超视距通信,乃至后来出现的天波超视距雷达。然而,无论是短波通信或天波雷达乃至地波雷达,都需要实时掌握电离层的状态,特别是在天波雷达目标定位跟踪和短波无线电测向定位中,更是需要实时探测并获取当前的电离层模型参数。
目前,关于电离层参数的探测方法包括电离层垂测、斜测和斜向返回探测等手段,这些方法都需要独立的收发***和信息处理***,而且只能获得某点或某链路的电离层状态参数,要获取整个国土上空的电离层参数,必须建立大量的电离层垂测、斜测和斜向返回探测等***,这样需要花费大量的建站、维护、管理和使用经费。
本发明提出的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,利用现有广域分布式短波网的收发设备和网内大量自发自收的短波信号,实现大范围电离层参数反演,是一种新电离层反演方法。由于目前短波网分布在全国,有大量的短波收发设备,而且实现了互联互通,本发明提出一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,无需增加任何设备,只需在现有基础上增加电离层反演算法,即可实现我国土上方空间电离层状态建模,是现有短波网的一种副产品,不仅可为短波通信和天波雷达频率选频提供依据,为短波无线电监测定位和天波雷达目标定位提供电离层模型参数,还可为电离层环境预报提供参考,并且可节约大量的建站、维护、管理和使用经费。
发明内容
本发明是在广域分布式短波网的基础上,提出一种新的电离层反演方法,基于该方法,无需增加任何新的设备,只需通过增加电离层反演算法,即可能实时获得国土上方空间大范围电离层状态参数。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:
一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于,确定一个广域分布式短波网主站以及若干广域分布式短波网分站,具体方法包括:
步骤1:基于广域分布式短波网各站点接收机采集网内同步发射的短波合作通信信号;
步骤2:根据每个站点接收到的信号质量,选择合适的接收站点;
步骤3:基于粒子群方法,对信号进行运算分别估计出每个发射站点至接收站点的天波传播信号时延;
步骤4:将每个接收站获取的时延数据传输至中心站服务器;
步骤5:在中心站服务器中,基于电离层模型反演出当前局部电离层参数;
步骤6:在中心站服务器中,基于神经网络等算法将局部电离层参数重构出大范围电离层模型。
在上述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,步骤1中的短波收发***为现有广域分布式短波网,其中包括短波发射天线与发射机、短波接收天线与接收机、外置GPS同步***、中心站服务器以及各收发站之间的互联通信网络。
在上述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,步骤2中所述的各站点接收到的信号质量要求信噪比大于10dB 以上,要求一组有效接收站不少于3个,而且传播链路彼此尽量相邻,并以此作为选择接收站的条件。
在上述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,步骤5中所述的当前电离层参数包括电离层截止频率、底高和电子浓度最大高度,其中电离层模型可采用准抛物线模型,且电子密度近似认为是:
其中,Ne(r)是距地心r公里处的电子浓度;Nm=fc 2/80.6为电子密度最大值; fc是临界频率;rm是电子浓度最大值Nm所处的高度;rb是电离层底的高度; ym=rm-rb是电离层半厚度;在这种模型中,只要知道了电离层的三个参数,即Nm、rm、rb,就可以计算出任一高度处的电子浓度;
在单层QP模型下,探测频率为f、发射仰角为β的信号的群路径p'和落点处地面大圆距离D可以精确地计算出来,群路径p'和地面距离D之间的关系如下:
其中,
F=f/fc,
γ为射线在电离层底的入射角;由于是关于分布式短波网各发射站和接收站位置已知,所以大圆距离D是确定的;已知工作频率f的情况下,发射仰角β是可以通过解析的方法求出来的;求出的β有两个值,一个是高仰角,一个是低仰角,其中高仰角对应的群路径p'是高仰角射线,低仰角对应的群路径p'是低仰角射线。
在上述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,所述的短波信号在3~30MHz频段范围内。
在上述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,所述的短波网内各接收站点中,短波天线接收到的短波合作信号,输出给短波全数字接收机并进行信号采集;将采集数据通过USB接口与处理单元进行交互,采样数据经过FPGA+DSP处理单元处理后与中心接收站进行联网并作相关处理。
在上述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,所述的短波网内各收发站点均基于外置GPS或北斗接收机进行同步,外置GPS或北斗接收机输出精度为20ns以内的pp1s信号,并通过 RS232输出的同步信号与处理单元进行同步。
因此,本发明具有如下优点:1.本发明提出一种的电离层反演方法,是在目前在广域分布式短波网的基础上进行的,只需通过增加电离层反演算法,即可能实时获得大范围电离层状态参数,无需增加任何新的设备,是现有短波网的一种副产品;2.由于目前短波网分布在全国,有大量的短波收发设备,而且实现了互联互通,因此,本发明提出一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法可获得我国土上方空间电离层状态模型;3.利用本发明提出的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,不仅可为全国军民短波通信、广播和天波雷达频率选频提供依据,还可为短波无线电监测定位提供电离层模型参数,为维护空中短波电波秩序、优化短波频率资源、打击非法短波频谱使用提供依据,甚至为天波雷达目标定位提供电离层模型参数;4.为大范围电离层环境预报提供参考。
附图说明
图1为基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法示意图;
图2为本发明提供的基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法流程图;
图3为本发明中基于广域分布式短波网的电离层参数反演的大范围模型重构原理图;
图4为本发明中基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法单节点硬件框图。
具体实施方式
下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例:
图1表示基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法示意图。基于现有短波网收发设备和大量自发自收通信信号,通过获取各信号经过电离层传播的时延,在电离层模型假设情况下,基于反演算法获得当前局部电离层参数模型。本发明中,各收发站点只需要时间上完全同步并能够同时采集到同一频率的信号,其它处理都是通过软件做后端的数字信号处理。
图2表示本发明提供的基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法流程图。具体通过如下几个步骤实现:
步骤1:基于广域分布式短波网各站点接收机采集网内同步发射的短波通信信号;
步骤2:根据每个站点接收到的信号质量,要求信号信噪比大于10dB,并由此选择合适的接收站点,每个局部电离层参数反演,需要一组有效接收站点,且不少于3个,而且传播链路彼此尽量相邻;
步骤3:基于粒子群方法,分别估计出每个接收站点接收到的信号时延;
步骤4:将每个接收站获得的时延数据传输至中心站服务器;
步骤5:在中心站服务器中,基于电离层模型反演出电离层截止频率、底高和电子浓度最大高度等当前电离层参数。其中电离层模型可采用准抛物线模型,且电子密度近似认为是:
其中,Ne(r)是距地心r公里处的电子浓度;Nm=fc 2/80.6为电子密度最大值; fc是临界频率;rm是电子浓度最大值Nm所处的高度;rb是电离层底的高度; ym=rm-rb是电离层半厚度。在这种模型中,只要知道了电离层的三个参数,即Nm、rm、rb,就可以计算出任一高度处的电子浓度。
在单层QP模型下,探测频率为f、发射仰角为β的信号的群路径p'和落点处地面大圆距离D可以精确地计算出来,群路径p'和地面距离D之间的关系如下:
其中,
F=f/fc,
γ为射线在电离层底的入射角。由于是关于分布式短波网各发射站和接收站位置已知,所以大圆距离D是确定的。已知工作频率f的情况下,发射仰角β是可以通过解析的方法求出来的。一般情况下求出的β有两个值,一个是高仰角,一个是低仰角,其中高仰角对应的群路径p'是高仰角射线,低仰角对应的群路径p'是低仰角射线。
步骤6:在中心站服务器中,将获得的P个局部电离层参数,基于神经网络等方法,重构出大范围电离层模型。大范围电离层重构原理图如图3所示。
图4表示基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法单个接收站点的硬件组成框图。在单个接收站点中,短波天线接收到的短波合作信号,输出给短波全数字接收机并进行信号采集;将采集数据通过USB接口与处理单元进行交互(含数据传输与控制命令下达),采样数据经过FPGA+DSP处理单元处理后与中心接收站进行联网并作相关处理。为了获得短波信号通过电离层的时延,因此需要对各收发站点进行时频同步,为此,在每个接收站点必须配置一套高精度的GPS/被北斗接收机,外置GPS 或北斗接收机输出精度为20ns以内的pp1s信号,并通过一根RS232输出的同步信号与处理单元进行同步。
结合理论分析对本发明做进一步解释说明:
设电离层截止频率、底高和电子浓度最大高度分别为fc=10.5MHz、rb=6510km和rm=6620km,三个接收站分别距发射站的大圆距离为D1=1080km、 D2=1740km和D3=2360km,基于电离层模型得到对应的电波群时延分别τ1=0.0038s、τ2=0.0060s和τ3=0.0080s,经过反演算法获得的电离层截止频率、底高和电子浓度最大高度分别为fc=10.5325MHz、rb=6509.4km和 rm=6621.6km。从此结果可见,本发明提出的电离层反演方法可以获得电离层模型参数。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (7)
1.一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于,确定一个广域分布式短波网主站以及若干广域分布式短波网分站,具体方法包括:
步骤1:基于广域分布式短波网各站点接收机采集网内同步发射的短波合作通信信号;
步骤2:根据每个站点接收到的信号质量,选择合适的接收站点;
步骤3:基于粒子群方法,对信号进行运算分别估计出每个发射站点至接收站点的天波传播信号时延;
步骤4:将每个接收站获取的时延数据传输至中心站服务器;
步骤5:在中心站服务器中,基于电离层模型反演出当前局部电离层参数;
步骤6:在中心站服务器中,基于神经网络等算法将局部电离层参数重构出大范围电离层模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于:步骤1中的短波收发***为现有广域分布式短波网,其中包括短波发射天线与发射机、短波接收天线与接收机、外置GPS同步***、中心站服务器以及各收发站之间的互联通信网络。
3.根据权利要求1所述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于:步骤2中所述的各站点接收到的信号质量要求信噪比大于10dB以上,要求一组有效接收站不少于3个,而且传播链路彼此尽量相邻,并以此作为选择接收站的条件。
4.根据权利要求1所述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于:步骤5中所述的当前电离层参数包括电离层截止频率、底高和电子浓度最大高度,其中电离层模型可采用准抛物线模型,且电子密度近似认为是:
其中,Ne(r)是距地心r公里处的电子浓度;Nm=fc 2/80.6为电子密度最大值;fc是临界频率;rm是电子浓度最大值Nm所处的高度;rb是电离层底的高度;ym=rm-rb是电离层半厚度;
在单层QP模型下,探测频率为f、发射仰角为β的信号的群路径p'和落点处地面大圆距离D可以精确地计算出来,群路径p'和地面距离D之间的关系如下:
其中,
γ为射线在电离层底的入射角;由于是关于分布式短波网各发射站和接收站位置已知,所以大圆距离D是确定的;已知工作频率f的情况下,发射仰角β通过解析的方法求出;求出的β有两个值,一个是高仰角,一个是低仰角,其中高仰角对应的群路径p'是高仰角射线,低仰角对应的群路径p'是低仰角射线。
5.根据权利要求1所述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于:所述的短波信号在3~30MHz频段范围内。
6.根据权利要求1所述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于:所述的短波网内各接收站点中,短波天线接收到的短波合作信号,输出给短波全数字接收机并进行信号采集;将采集数据通过USB接口与处理单元进行交互,采样数据经过FPGA+DSP处理单元处理后与中心接收站进行联网并作相关处理。
7.根据权利要求1所述的一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法,其特征在于:所述的短波网内各收发站点均基于外置GPS或北斗接收机进行同步,外置GPS或北斗接收机输出精度为20ns以内的pp1s信号,并通过RS232输出的同步信号与处理单元进行同步。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810162876.4A CN108414994A (zh) | 2018-02-27 | 2018-02-27 | 一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810162876.4A CN108414994A (zh) | 2018-02-27 | 2018-02-27 | 一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108414994A true CN108414994A (zh) | 2018-08-17 |
Family
ID=63129255
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810162876.4A Pending CN108414994A (zh) | 2018-02-27 | 2018-02-27 | 一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108414994A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109547131A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-03-29 | 河海大学 | 一种预测海陆短波通讯网络传输损耗的简易方法 |
CN110954865A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-04-03 | 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所) | 一种基于电离层信息的短波时差定位方法 |
CN111007489A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-14 | 武汉大学 | 一种浮标式电离层双程斜向返回探测***及方法 |
CN111050396A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-21 | 中国人民解放军32802部队 | 基于电离层多站斜测数据融合的短波广播发射机定位*** |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101860384A (zh) * | 2010-04-23 | 2010-10-13 | 北京航空航天大学 | 一种短波射线追踪技术中的电离层混合建模方法 |
CN103163533A (zh) * | 2013-03-27 | 2013-06-19 | 武汉大学 | 一种gnss全球与区域电离层延迟无缝融合表达和改正方法 |
CN106342214B (zh) * | 2011-12-12 | 2014-05-28 | 中国电子科技集团公司第二十二研究所 | 一种电离层侧向散射探测方法 |
CN104360335A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-02-18 | 武汉大学 | 基于ais目标指示的电离层参数反演方法 |
CN106405589A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-02-15 | 西安科技大学 | 一种全球电离层格网模型的确定方法及装置 |
CN106842191A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-13 | 武汉工程大学 | 一种电离层参数的获取方法 |
-
2018
- 2018-02-27 CN CN201810162876.4A patent/CN108414994A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101860384A (zh) * | 2010-04-23 | 2010-10-13 | 北京航空航天大学 | 一种短波射线追踪技术中的电离层混合建模方法 |
CN106342214B (zh) * | 2011-12-12 | 2014-05-28 | 中国电子科技集团公司第二十二研究所 | 一种电离层侧向散射探测方法 |
CN103163533A (zh) * | 2013-03-27 | 2013-06-19 | 武汉大学 | 一种gnss全球与区域电离层延迟无缝融合表达和改正方法 |
CN104360335A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-02-18 | 武汉大学 | 基于ais目标指示的电离层参数反演方法 |
CN106405589A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-02-15 | 西安科技大学 | 一种全球电离层格网模型的确定方法及装置 |
CN106842191A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-13 | 武汉工程大学 | 一种电离层参数的获取方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
CHUNHUA JIANG 等: "Comparison of the Kriging and neural network methods for modeling foF2 maps over North China region", 《ADVANCES IN SPACE RESEARCH》 * |
DE YU 等: "Ionospheric electron density profile estimation using commercial AM broadcast signals", 《JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND SOLAR-TERRESTRIAL PHYSICS》 * |
THOMAS A. CROFT 等: "Exact ray calculations in a quasi-parabolic ionosphere with no magnetic field", 《RADIO SCIENCE》 * |
总装备部电子信息基础部: "《太阳风暴对通信装备的影响与应对》", 30 September 2015, 国防工业出版社 * |
程黎 等: "基于粒子群优化的斜测电离图反演研究", 《中国电子科学研究院学报》 * |
陈洪普 等: "高频电离层传播轨迹研究", 《曲阜师范大学学报》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109547131A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-03-29 | 河海大学 | 一种预测海陆短波通讯网络传输损耗的简易方法 |
CN110954865A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-04-03 | 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所) | 一种基于电离层信息的短波时差定位方法 |
CN111007489A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-14 | 武汉大学 | 一种浮标式电离层双程斜向返回探测***及方法 |
CN111007489B (zh) * | 2019-12-05 | 2022-01-14 | 武汉大学 | 一种浮标式电离层双程斜向返回探测***及方法 |
CN111050396A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-21 | 中国人民解放军32802部队 | 基于电离层多站斜测数据融合的短波广播发射机定位*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108414994A (zh) | 一种基于广域分布式短波网的电离层参数反演与大范围模型重构方法 | |
CN103698743B (zh) | 基于电离层反射的短波辐射源时差定位方法 | |
CN102288838B (zh) | 一种vhf频段云闪雷电探测定位*** | |
CN103576166B (zh) | 基于单颗静止轨道卫星对干扰源进行定位的方法及*** | |
CN108363037A (zh) | 一种基于广域分布式单天线接收的短波远程辐射源一步定位法 | |
CN202221473U (zh) | 一种单航过全极化干涉合成孔径雷达 | |
CN112051576B (zh) | 一种智能多频微波降雨监测方法 | |
CN101583886A (zh) | 土壤湿度估计的***和方法 | |
CN109856675A (zh) | 微动采集设备、无线遥测***及数据质量监控方法 | |
CN108415006A (zh) | 一种非合作短波辐射源广域分布式短波网单天线时差定位法 | |
CN109217947B (zh) | 测试数据链设备辐射信号被截获概率性能的方法及装置 | |
CN104270190A (zh) | 基于电离层资料的同步自适应短波通信选频方法 | |
CN113671537B (zh) | 一种三频信标信号电离层信道仿真方法 | |
CN117408556A (zh) | 一种分布式低轨卫星运行态势及服务能力评估方法 | |
CN113391329A (zh) | 一种北斗卫星导航信号畸变自适应补偿方法 | |
WANG et al. | Construction progress of Chinese meridian project phase II | |
Ayliffe et al. | The DST Group high-fidelity, multichannel oblique incidence ionosonde | |
Sulimov et al. | Simulation of periodic synchronization of UAV’s clock | |
CN203243335U (zh) | 一种扩频通道下星地授时测试*** | |
CN113203985B (zh) | 一种短波同频信号直接定位方法 | |
CN106342214B (zh) | 一种电离层侧向散射探测方法 | |
CN104459682A (zh) | 自动剔除动态距离零值的测距方法 | |
CN211880398U (zh) | 一种多星源卫星数据终端 | |
CN111338204A (zh) | 一种去中心化综合原子时***及其建立方法 | |
Liu et al. | A Precise Ranging with Subcarrier Diversity for 5G NR Indoor Positioning |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180817 |