分类： 天文学 提交时间： 2023-10-07 合作期刊: 《天文学报》
摘要： 在基于目标轨道运动特征的预警信息推算中, 引入高程信息库的支持, 使对地球的假设从参考椭球体变为更真实的形态, 并探讨在此情况下提高发、落点位置和时刻的预报精度的方法. 采用数字高程模型进行的数值实验结果表明, 在原方法的基础上增加少量高程迭代计算的情况下即可提高预报精度, 发、落点位置高程越高的地区精度提高越明显.
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2022-11-17 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 为提高对流层天顶延迟（Zenith Tropospheric Delay，ZTD）估计精度，基于传统对流层天顶延迟建模思路，提出Saastamoinen，Askne和GPT3多模型融合的对流层天顶延迟估计方法。分别采用Saastamoinen和Askne模型估计干延迟和湿延迟，并引入GPT3模型提供温度、气压、水汽压、大气加权平均温度和水汽垂直递减率气象参数。利用全球大地测量观测系统（Global Geodetic Observing System，GGOS）Atmosphere和国际GNSS服务机构（International GNSS Service，IGS）提供的亚洲区域66个IGS站的2016-2018年对流层天顶延迟数据对本文方法进行评估，结果表明，以GGOS Atmospheres数据为参考时，Sas+Ask+GPT3模型精度（RMS：4.53cm）较同等条件下的Sas+Ask+UNB3m和Sas+GPT3模型分别提高约29%和19%，以IGS 对流层天顶延迟数据为参考时，Sas+Ask+GPT3模型精度（RMS：4.35cm）较另两种模型分别提高约25%和14%；Sas+Ask+GPT3模型误差具有冬季小而夏季大的季节性特征，且夏季误差明显低于另两种模型；在空间分布上，模型误差随高程或纬度的增加而降低。研究表明，本文方法可用于亚洲区域对流层天顶延迟的高精度实时修正。
分类： 天文学 提交时间： 2023-10-07 合作期刊: 《天文学报》
摘要： 空间碎片多源数据融合定轨软件SPODFMD (Space debris Precise Orbit Determination Fusing Multi-source Data)是由紫金山天文台卫星精密定轨团组自主研发的一款数值法编目定轨软件, 目的是解决国内空间碎片监测网获取的多源数据融合问题. 软件设计初期, 充分调研了国内主流空间碎片监测设备. 考虑到空间碎片轨道和物理特征的复杂性、大量碎片轨道更新对计算效率的要求以及工程应用对稳健性的要求等现实因素, 在定轨算法中集成了具有自主知识产权的地球重力势及其偏导数无奇点快速算法、无奇点DTM94 (Drag Temperature Model)大气密度模型及其偏导数的解析表达方法、大偏心率轨道密集星历精密快速计算算法以及稳健的自适应加权方法等. 结合软件工程设计理论, 目前已实现了14种主流设备获取数据的任意融合, 并取得了典型场景下的秒级定轨速度, 适用于高、中、低轨和各种偏心率特点的全轨道碎片, 且不存在计算奇点和极性奇点, 经初步测试证实了SPODFMD软件的多源性、高效率、通用性和稳健性效果.
分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2023-12-11 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 背景 目前确诊冠心病的主要方法为冠状动脉增强CT以及冠状动脉造影检查，其中冠状动脉增强CT检查由于准确性欠佳、部分患者由于心率过快不能进行导致其临床应用受限，而作为金标准的冠状动脉造影检查由于其有创性、在基层医疗单位难以大范围普及同样使其推广受阻。如何运用一些简单易得的指标参与冠心病的诊断尤为重要，本研究将就收缩压昼夜变异率、正常RR间期的标准差（NN standard deviation，SDNN）二者联合使用对冠心病的诊断价值进行探索，以期提出一种简便实用的新型预测方法。目的 探索收缩压昼夜变异率联合SDNN对冠心病的诊断预测价值，以期为评估预测冠心病诊断提供无创方法学参考。方法 选取2018年1月至2022年12月就诊于我院的246例通过冠状动脉造影检查明确诊断为冠心病且在行冠状动脉造影检查前具有动态心电图检查结果以及病房内昼夜血压监测记录的患者作为研究对象，比较冠心病与非冠心病两组对象的一般基线资料；将冠心病诊断与否作为观察终点，分析纳入观察的各项参数与终点事件的相关性并探索可能与终点事件相关的影响因素；进而就收缩压昼夜变异率这一指标联合SDNN的疾病诊断预测价值进行分析。结果 冠心病组与非冠心病组基线资料的比较结果显示年龄、SDNN、收缩压昼夜变异率之间的差异具有统计学意义（P<0.05）。相关性分析结果显示年龄和收缩压昼夜变异率与冠心病诊断呈正相关，LVD和SDNN与冠心病诊断呈负相关。二元Logistic回归分析显示年龄、LVD、EDV、CO、SDNN、收缩压昼夜变异率是冠心病诊断的影响因素。SDNN诊断冠心病的AUC为0.690（95%CI：0.620，0.760），灵敏度和特异度分别为0.753和0.615，对应的最佳截断值为128.5。收缩压昼夜变异率诊断冠心病的AUC为0.908（95%CI：0.869，0.948），灵敏度和特异度分别为0.847和0.896，对应的最佳截断值为14.61%。收缩压昼夜变异率联合SDNN诊断冠心病的AUC为0.914（95%CI：0.875，0.953），灵敏度和特异度分别为0.827和0.917，对应的最佳截断值为0.721。结论 收缩压昼夜变异率联合SDNN对于冠心病的预测诊断具有较好的临床应用价值。
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