【保奖思路】2024年华为杯研赛F题保奖思路分享(后续会更新)

news2024/9/21 18:02:25

您的点赞收藏是我继续更新的最大动力!

一定要点击如下的卡片,那是获取资料的入口!
点击链接加入【2024华为杯研赛资料汇总】:https://qm.qq.com/q/TPBRkrVoQyicon-default.png?t=O83Ahttps://qm.qq.com/q/TPBRkrVoQy

F题X射线脉冲星光子到达时间建模
问题背景
脉冲星是一类高速自转的中子星,其自转形成规律性脉冲信号,类似于“宇宙中的灯塔”,因此被认为是极为精确的时钟。X射线脉冲星导航利用
脉冲星信号为航天器提供时间和空间参考。通过比较脉冲信号到达航天器和太阳系质心的时间差,能够实现航天器的精确定位。为了准确计算该时间差,需要考虑卫星的轨道运动、脉冲星光子传播过程中的几何时延、Shapiro时延、
引力红移效应及相对论效应等多种复杂因素。
2016年,我国发射的XPNAV-1卫星观测了蟹状星云脉冲星(PSRB0531+21)的X射线信号。该任务要求通过光子到达时间模拟和折叠,得到
脉冲星的精确计时轮廓,为脉冲星导航系统的发展提供重要数据支持。
问题分析:四个问题需要建立数学模型进行解决,问题1要求建立卫星轨道根数与位置、速度之间的数学模型。通过开普勒定律和轨道参数转换公
式,计算卫星在地心参考系中的三维坐标和速度。问题2需要基于光子到达卫星和太阳系质心的时间差,建立真空几何传播时延模型。通过卫星在参考系中的位置,计算光子从脉冲星传播到两者之间的路径时间差。问题3要求
在几何时延基础上,考虑包括Shapiro时延、引力红移效应、动钟变慢效应及脉冲星自行等因素,建立更精确的光子到达时间转换模型。问题4要求仿真X射线脉冲星的光子到达时间序列,利用非齐次泊松分布进行模拟,并通过
周期折叠生成脉冲轮廓,进而提出提高仿真精度的方法。

问题1分析:卫星轨道根数与位置速度关系的数学模型
问题1:请建立卫星轨道根数与其位置和速度关系的数学模型。若某一光子到达探测器时刻XPNAV-1卫星对应的轨道根数为푒=2.06136076×
10−3,ℎ=5.23308462×104(km2/s),훺=5.69987423(rad),푖=1.69931232(rad),휔=4.10858621(rad),휃=3.43807372(rad),请计算该时刻卫星在地心天球参考系(GeocentricCelestialReferenceSystem,GCRS)
中的三维位置푋,푌,푍与速度푣푥,푣푦,푣푧,并对轨道参数一致性和计算结果
进行验证。
思路:对于问题1,核心任务是根据轨道根数描述卫星在轨道上的位置和速度,这涉及经典轨道力学中的Kepler轨道元素到三维空间位置和速度的转
换。我们要从卫星的轨道根数(也称为轨道元素)开始,通过经典的轨道力学公式,计算出卫星在轨道上的位置和速度。接着,利用一系列的坐标变换,将结果从轨道平面坐标系转换到地心天球参考系(GCRS)。

1、轨道根数和开普勒问题:
给定的轨道根数描述了卫星的运动特征:偏心率푒:描述轨道的偏离圆形的程度。
角动量ℎ:与卫星的轨道速度和轨道形状有关。
轨道倾角푖:卫星轨道平面相对于参考平面的倾斜角度。真近点角휃:卫星在椭圆轨道上某一时刻的位置角。
升交点赤经Ω:轨道平面与赤道平面交点在天球上的位置。近地点幅角휔:描述轨道椭圆的方向。

问题2分析:脉冲星光子到达卫星与太阳系质心之间的几何传播时延模型
问题2:假设脉冲星辐射的X射线光子信号为平行光,忽略太阳系天体的自转和扁率,请建立脉冲星光子到达卫星与太阳系质心之间的真空几何
传播时延模型。若光子到达卫星时刻对应的MJD(约化儒略日)为57062.0(TT时间尺度,其含义见附录),根据问题1中卫星在GCRS中的位置坐标,在得到其在太阳系质心坐标系中位置基础上,计算脉冲星光子到达卫
星与太阳系质心的传播路径时间差。
思路:几何传播时延主要由光子从脉冲星传播到太阳系质心和卫星的距离
差决定。由于卫星在绕地球运动,其在不同时刻的位置不同,因此光子到
达卫星和太阳系质心的时间也会不同。我们需要从几何上计算光子在真空
中的传播路径,从而得到两者之间的时延差。

1、基本假设与简化
(1)假设脉冲星光子传播为平行光,即光子在远距离传播时可以认为路径平行。
(2)忽略太阳系天体的自转和扁率影响,不考虑地球自转对光子传播的影响。
(3)光子以光速c在真空中传播,时延仅由传播路径的长度差决定。
2、卫星与太阳系质心的空间位置
根据问题1中的计算结果,已经获得了卫星在地心天球参考系(GCRS)中的位置푋,푌,푍。需要将该位置转换到太阳系质心参考系(BCRS),考
虑地球绕太阳的公转轨道,用以计算卫星相对于太阳系质心的位置。 

通过计算两条路径的长度d卫星和d质心可以直接得到光子传播路径的几何差异。由于卫星的位置相对于太阳系质心在不断变化,因此几何传播时
延也会随时间变化。
6、考虑时间尺度的转换
问题中给出了光子到达卫星时的MJD(约化儒略日)时间,这属于地球上的时间尺度。我们需要将其转换为与太阳系质心相关的时间尺度(如BCRS
时间)进行几何时延的精确计算。
问题3分析:脉冲星光子精确传播时延模型
问题3:在建立脉冲星光子到达航天器(卫星等)与太阳系质心之间的精确转换时延模型时,需要考虑脉冲星自行的影响以及几个关键的时延因
素:几何传播时延、Shapiro时延、引力红移时延和狭义相对论的动钟变慢效应。在考虑脉冲星自行以及上述时延因素下,请建立脉冲星光子到达航天器与太阳系质心的精确转换时延模型。若光子到达探测器的时刻对应
MJD为58119.1651507519,根据问题1中卫星的位置、速度以及附件4提供的脉冲星位置参考历元、自行参数信息,计算脉冲星光子到达航天器与太阳系质心间的时延(附件3提供了太阳系天体位置信息的DE系列历表)。
思路:该问题的核心是综合考虑多种物理效应对脉冲星光子传播时间的影响,并在几何传播时延的基础上,逐一添加其他影响因素,包括Shapiro
时延、引力红移和相对论效应。这些效应可以通过广义相对论和狭义相对
论的相关理论来描述,最终得到更为精确的光子传播时延模型。 

(待更新... ...)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2152958.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

STM32 通过 SPI 驱动 W25Q128

目录 一、STM32 SPI 框图1、通讯引脚2、时钟控制3、数据控制逻辑4、整体控制逻辑5、主模式收发流程及事件说明如下: 二、程序编写1、SPI 初始化2、W25Q128 驱动代码2.1 读写厂商 ID 和设备 ID2.2 读数据2.3 写使能/写禁止2.4 读/写状态寄存器2.5 擦除扇区2.6 擦除整…

【论文笔记】BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object Detection

原文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.01696 简介:最近,在摄像头3D目标检测任务中,基于查询的Transformer解码器正在超越传统密集BEV方法。但密集BEV框架有着更好的深度估计和目标定位能力,能全面精确地描绘3D场景。本…

AI自动直播app盘点:2024超级实用十款应用平台,终结假AI时代!

AI自动直播app盘点:2024超级实用十款应用平台,终结假AI时代! 在2024年的科技浪潮中,AI自动直播技术迎来了前所未有的飞跃,终结了虚假AI的阴霾,为直播行业注入了全新的活力与可能。本文将为您盘点十款超级实…

el-table的树形结构结合多选框使用,实现单选父子联动,全选,反选功能

<template><div><el-table:data"tableData":row-key"rowKey":default-expand-all"defaultExpandAll":tree-props"treeProps"><!-- 开启树形多选 --><el-table-column v-if"showSelection" width…

无人机+自组网:中继通信增强技术详解

无人机与自组网技术的结合&#xff0c;特别是通过中继通信增强技术&#xff0c;为无人机在复杂环境中的通信提供了稳定、高效、可靠的解决方案。以下是对该技术的详细解析&#xff1a; 一、无人机自组网技术概述 无人机自组网技术是一种利用无人机作为节点&#xff0c;通过无…

【可测试性实践】C++单元测试:gtest gmock

引言 google test是目前C主流的单元测试框架&#xff0c;本文介绍如何在工程引入gtest和gmock&#xff0c;并提供入门参考示例。根据黄金圈思维我们先思考Why&#xff08;为什么做&#xff09;&#xff0c;为什么我们要进行单元测试&#xff0c;为什么要引入mock手段来测试代码…

Linux:路径末尾加/和不加/的区别

相关阅读 Linuxhttps://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12234591.html?spm1001.2014.3001.5482 普通文件操作 首先说明这个问题只会出现在目录和符号链接中&#xff0c;因为如果想要索引普通文件但却在路径末尾加/则会出现错误&#xff0c;如例1所示。 # 例1 zhang…

Django SQL注入-漏洞分析

1.进入项目界面 图1 项目主界面 2.访问任意不存在的目录路径报错&#xff0c;提示存在demo接口 图2 提示存在接口 3.访问/demo/&#xff0c;提示有一个name参数 图3 发现隐藏参数 4.对接口参数进行fuzz&#xff08;实战思路&#xff09;&#xff0c;vulfocus已经给出了/demo?…

Innodb存储架构

Innodb整体存储架构 Innodb是一款兼顾性能及可靠性的存储引擎&#xff0c;主要分为内存存储结构和磁盘存储结构&#xff0c;二者分别扮演着提高性能和数据持久化的工作 内存结构中定义了缓冲池、变更缓冲区、日志缓冲区、自适应哈希四个缓冲区&#xff0c;它们均是为提升查询…

docker技术(上)

一、docker简介 Docker 是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;于 2013 年由 Solomon Hykes 推出并开源。它基于 Go 语言开发&#xff0c;遵从 Apache2.0 协议。Docker 可以让开发者将应用及其依赖包打包到一个可移植的容器中&#xff0c;然后发布到任何流行的 Linux 或 Windows…

文件外发控制怎么做?公司文件外发管控的方法(这五种方法你一定要学会!)

还在担心重要文件发出去就"人间蒸发"&#xff1f; 或者每次发送公司机密都提心吊胆&#xff1f; 其实&#xff0c;文件外发就像放风筝&#xff0c;你需要时刻握住“线头”&#xff0c;确保它不会飞得太远&#xff01; 今天我们来揭秘五种公司文件外发的神级管控方法…

基于SpringBoot的医院挂号就诊系统【附源码】

基于SpringBoot的高校社团管理系统&#xff08;源码L文说明文档&#xff09; 目录 4 系统设计 4.1界面设计原则 4.2功能结构设计 4.3.2 数据库物理设计 第5章 系统实现 5.1用户信息管理 5.2 医生信息管理 5.3公告类型管理 5.1公告信息管理 4…

C++进阶(2):多态

多态的概念 多态分为编译时多态(静态多态)和运行时多态(动态多态)。**编译时多态&#xff1a;**主要就是我们前面讲的函数重载和函数模版。之所以叫编译时多态&#xff0c;是因为实参传给形参的参数匹配是发生在编译时完成的&#xff08;ps&#xff1a;通常把编译时一般归为静…

常见项目场景题1(数据量很大时如何去重,实现超时处理)

数据很多&#xff0c;限制内存&#xff0c;如何去重 对于大数据量去重的场景&#xff0c;我们可以考虑使用位图(Bitmap) Bitmap 是使用二进制来表示某个元素是否存在的数组。用0和1来表示存在与不存在 使用Bitmap的话&#xff0c;一个数字占用1bit&#xff0c;大大减少内存消耗…

JVM 调优篇8 调优案例5- 逃逸分析

一 逃逸分析 1.1 概念 逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域&#xff1a;当一个对象在方法中被定义后&#xff0c;对象只在方法内部使用&#xff0c;则认为没有发生逃逸。当一个对象在方法中被定义后&#xff0c;它被外部方法所引用&#xff0c;则认为发生逃逸。例如作为…

打造未来企业:业务能力建模的实践应用与数字化转型的落地策略

在当今数字化迅速发展的时代&#xff0c;企业的转型迫在眉睫。通过数字技术提升运营效率、增强客户体验、优化资源配置成为了企业竞争的核心战略。《业务能力指南》为企业提供了清晰的业务能力建模框架&#xff0c;并指导企业如何将其应用于实际操作中&#xff0c;帮助企业在数…

(三)代码实现:Boustrophedon Cellular Decomposition Path Planning用珊格地图生成每个cell的覆盖路径

系列文章目录 提示&#xff1a;这里可以添加系列文章的所有文章的目录&#xff0c;目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录 系列文章目录前言算法原理方法一&#xff1a;全地图进行牛耕覆盖步骤方法二&#xff1a;区域分解地图进行牛耕覆盖步骤凸多边形基于栅格地图的…

Windows系统文件夹中的文件名排序

一天张三、李四的同事周五接到王哥的一个任务需求&#xff0c;有一个文件夹&#xff0c;里面有许多图片文件&#xff0c;网页访问某个分类展示文件的时候&#xff0c;王哥希望文件名的展示顺序可以按照Windows资源管理器中文件名升序排序的方式展示。 网站图片目录中有如下图片…

程序遇到问题错误bug时的13种解决方法途径总结以及之前的一些具体例子

目录 1 信心--没有解决不了的bug 2 耐心、不要着急、静下心来、用脑思考 2.1 开始解决问题前不要着急&#xff0c;先思考 2.2 在解决问题的过程中也不要着急&#xff0c;要冷静思考 3 网络搜索 4 大模型问答&#xff1a;必应、kimi、通义千问、文心一言 5 看芯片手册、S…

0921VGG网络实现

深度学习之VGG网络搭建 1.VGG动机2.VGG架构3.代码4.结论1.VGG动机 随着卷积网络在计算机视觉领域的快速发展,越来越多的研究人员开始通过改变模型的网络结构在提高在图像识别任务中的精度,例如使用更小的卷积核和步长[2]。基于类似的想法,论文作者提出可以尝试通过改变卷积…