Predicting the Parameters of the Orientation of the Earth in Problems of Navigation Taking into Account the Phenomenon of the Development of Irregularity in the Earth’s Rotation

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

This article discusses the application of a previously proposed [1] methodology for predicting the Earth’s orientation parameters (EOPs) that provides high accuracy as a result of optimizing a special procedure of processing historical data using the least-mean-squares method. The results of investigating the accuracy characteristics of the obtained EOP estimations are presented in relation with a predictive task in the interval from 2019 to 2022, when, for the first time in the history of observing the Earth’s daily rotation, a change was recorded in the difference trend between Universal Time and Coordinated Universal Time was recorded, caused by the length of day decreasing. The influence of the length of the day trend changing and related problems on the accuracy of EOP prediction in various navigation tasks using classical polynomials describing EOP evolution is discussed. A comparative analysis of the EOP prediction made by the International Earth Rotation and Reference Systems Service for a similar time period is carried out.

Sobre autores

M. Krasilshchikov

National Research University “Moscow Aviation Institute”, 125080, Moscow, Russia

Email: kruzhkovd@mail.ru
Россия, Москва

D. Kruzhkov

National Research University “Moscow Aviation Institute”, 125080, Moscow, Russia

Email: kruzhkovd@mail.ru
Россия, Москва

E. Martynov

National Research University “Moscow Aviation Institute”, 125080, Moscow, Russia

Autor responsável pela correspondência
Email: kruzhkovd@mail.ru
Россия, Москва

Bibliografia

  1. Kozorez D.A., Kruzhkov D.M., Kuznetsov K.V., Martynov E.A. Predicting the Earth orientation parameters by the least square method // Russian Engineering Research. 2020. V. 40. Iss. 12. C. 1124–1127.
  2. Kosek W. Future Improvements in EOP Prediction // Geodesy for Planet Earth. International Association of Geodesy Symposia. 2012. V. 136. P. 513–520. https://doi.org/10.1007/978-3-642-20338-1_62
  3. Тиссен В.М., Толстиков А.С., Симонова Г.В. Прогнозирование параметров вращения Земли с помощью адаптивных гармонических моделей // Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий. 2020. Т. 25. № 4. С. 238–245.
  4. Yang Y., Nie W., Xu T. et al. Earth orientation parameters prediction based on the hybrid SSA + LS + SVM model // Measurement Science and Technology. 2022. V. 33. Iss. 12.
  5. Xu X., Zhou Y. EOP prediction using least square fitting and autoregressive filter over optimized data intervals // Advances in Space Research. 2015. V. 56. Iss. 10.
  6. Толстиков А.С., Тиссен В.М. Параметры вращения Земли в задачах эфемеридно–временного обеспечения ГЛОНАСС и результаты, достигнутые в их прогнозировании // Мир измерений. 2012. № 6. С. 43–49.
  7. Kozorez D.A., Krasil’shchikov M.N., Kruzhkov D.M. The Earth orientation parameters inaccuracy and spacecraft motion prediction errors. 2. GPS // Russian Engineering Research. 2020. V. 40. Iss. 12. P. 1132–1134.
  8. Grechkoseev A.K., Krasil’shchikov M.N., Kruzhkov D.M., Mararescul T.A. Refining the Earth Orientation Parameters Onboard Spacecraft Concept and Information Technologies // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2020. V. 59. Iss. 4. P. 598–608.
  9. Krasil’shchikov M.N., Kruzhkov D.M. On the Issue of autonomous refining of the Earth orientation parameters onboard spacecraft. Analysis of the possibilities of developed information technology // Cosmic Research. 2021. V. 59. Iss. 5. P. 357–365.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (146KB)
3.

Baixar (210KB)
4.

Baixar (51KB)
5.

Baixar (125KB)
6.

Baixar (75KB)
7.

Baixar (69KB)
8.

Baixar (74KB)
9.

Baixar (602KB)
10.

Baixar (59KB)

Declaração de direitos autorais © М.Н. Красильщиков, Д.М. Кружков, Е.А. Мартынов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».