Создание многофункционального программного пакета для анализа астрометрических и геодинамических РСДБ-наблюдений тема автореферата и диссертации по астрономии, 01.03.01 ВАК РФ

Введение.

I. АСТРОМЕТРИЧЕСКАЯ РЕДУКЦИЯ

РСДБ-НАБ ЛЮДЕНИЙ

1.1. Основные редукционные формулы.

1.2. Основные априорные данные.

1.2.1. Опорные системы.

1.2.2 Прецессия и нутация Земли.

1.3 Структурная задержка.

1.4 Геофизические эффекты.

1.4.1 Полюсной прилив.

1.4.2 Океаническая и атмосферная нагрузки.

1.4.3 Послеледниковые поднятия.

1.4.4 Приливные деформации Земли.

1.5 Инструментальные и локальные эффекты.

1.5.1 Антенный вынос.

1.5.2 Ориентация и температурные деформации антенн.

1.5.3 Атмосферная рефракция.

1.5.4 Тропосферная задержка.

1.5.5 Ионосферная задержка.

1.6 Настройка редукционных вычислений.

1.7 Перечень частных производных.

1.8 Тестирование программы редукций.

Основные задачи и методы РСДБ-наблюдений

Настоящая работа отражает результаты исследования по созданию нового отечественного программного комплекса вторичной обработки данных наблюдений методом радиоинтерферометрии со сверхдлинными базами (PCДБ) на глобальных сетях станций.

РСДБ-наблюдения являются одним из основных источников наиболее точных данных для решения главных задач фундаментального координатно-временного обеспечения (ФКВО) науки и народного хозяйства. С их помощью создаются наиболее точные и устойчивые системы небесных координат, опирающиеся на внегалактические объекты (квазары и ядра галактик), определяются координаты наземных станций и их тектонические движения, осуществляется постоянный мониторинг взаимной ориентации этих систем координат, изучаются приливные деформации Земли, деформации земной коры под действием атмосферной и океанической нагрузки, осуществляется глобальная синхронизация атомных шкал времени и решаются многие другие научные и прикладные задачи вплоть до проверки эффектов теории относительности, контроля за движением космических аппаратов и предсказания землетрясений. В отличие от других современных методов наземной и космической астрометрии и геодезии (GPS, LSR, LLR) в PC ДБ наблюдаются удаленные внегалактические радиоисточники (в дальнейшем - источники), практически неподвижные в пространстве изображений - проекции на небесную сферу, - что позволяет использовать их для построения наиболее устойчивой во времени квази-инерциальной (невращающейся) системы координат как космической опоры для изучения вращения Земли и других движений в солнечной системе и окружающем пространстве.

Основной принцип РСДБ - одновременное наблюдение источника минимум двумя радиотелескопами (в дальнейшем - станциями), находящимися на значительном удалении друг от друга - порядка тысяч километров. Каждая станция оснащена стандартом времени и частоты -водородным мазером. Принятые на каждой станции сигналы записываются на специальные магнитные носители вместе с метками времени местного атомного (водородного) стандарта частоты и свозятся в центр первичной обработки. Там для каждой пары станций (в дальнейшем - база), наблюдавших одновременно один и тот же источник, с помощью специального процессора (коррелятора) вычисляется разность моментов прихода сигнала на эти станции (временная задержка) и скорость ее изменения (частота интерференции). Одновременно оценивается и точность этих величин. Кроме того оцениваются ионосферные поправки этих величин и их ошибки, фиксируются значения метеопараметров на обеих станциях, измеряется радиояркость источника и проч. Все эти данные хранятся в специальной базе данных в файлах двоичного формата со сложной структурой Mark-Ill DBH.

Дальнейший анализ всех этих данных называется вторичной обработкой. Этот процесс можно условно разделить на три части: редукцию, моделирование и оценивание. В процессе редукций для каждого наблюдения вычисляются теоретические значения задержек и частот интерференции, образуются их разности вида observations -calculations (О-С) и вычисляются частные производные этих величин по параметрам, значения которых известны недостаточно точно. В процессе моделирования создается линейная система уравнений, которая связывает определяемые параметры с результатами наблюдений и редукций -разностями (О-С). В процессе оценивания с помощью математического алгоритма осуществляется решение этой системы уравнений и определяются все неизвестные параметры модели. Настоящая работа посвящена созданию программного пакета QUASAR, предназначенного для решения всех задач вторичной обработки РСДБ-наблюдений на глобальных сетях станций.

Непрерывный рост количества и точности РСДБ наблюдений, а также усложнение научных задач, решаемых с их помощью, требуют постоянного совершенствования программных средств вторичной обработки этих данных. В мире существует несколько программных пакетов, используемых для этой цели - CALC/SOLVE, Occam, MODEST, SteelBreeze, ЭРА и др., однако на уровне точности порядка 0.1 mas все они дают заметно различающиеся результаты при обработке одних и тех же наблюдений. Одна из причин этих расхождений заключается в недостаточной согласованности редукционных алгоритмов и априорных данных, а другая проистекает из применения различных методов моделирования наблюдений и оценивания неизвестных параметров.

Еще один недостаток многих существующих пакетов - отсутствие гибкости настроек систем оценивания. Алгоритмы оценивания обычно настроены на стандартный набор параметров (параметры вращения Земли, длины баз или координаты станций, координаты радиоисточников), и изменение этого набора требует порой трудоемкой переделки систем оценивания. В результате программный продукт удобно использовать в службах вращения Земли, но затруднительно для научных исследований.

В связи с этим весьма актуальной является задача создания такой системы вторичной обработки данных, которая была бы основана на наиболее точной системе редукций, соответствующей последним рекомендациям IERS, допускала бы использование принципиально разных моделей данных наблюдений и редукций (параметрические, стохастические и динамические модели), имела бы гибкую и удобную систему для управления базой данных и их коррекции, составления заданий, выбора оцениваемых параметров и стохастических сигналов, а также для удобного представления окончательных результатов. К необходимым свойствам нового пакета следует также добавить надежность, простоту использования и способность к массовой обработке наблюдений. Для реализации всех этих задач и был создан многофункциональный программный пакет QUASAR (Quantitative Analysis and Series Adjustment in Radioastrometry).

Основная цель работы состояла в том, чтобы создать программный пакет, в котором на общей основе высокоточных редукционных вычислений можно было бы последовательно внедрять различные современные методы оценивания с использованием параметрического, стохастического и динамического моделирования. Такой подход позволяет рассчитывать на получение более разнообразной и объективной информации о достоинствах и недостатках этих методов и помогает выработать рекомендации по их применению в зависимости от научных задач, решаемых с помощью РСДБ-наблюдений. Кроме того, создаваемый пакет должен быть удобным для массового применения, гибким и легко настраиваемым инструментом для использования в фундаментальных научных исследованиях и для применения в службах вращения Земли и других прикладных задачах координатно-временного обеспечения страны.

Структура и содержание диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Она изложена на 147 страницах, содержит 38 рисунков и 8 таблиц. Список литературы включает 46 наименований.

Заключение

Создан новый пакет обработки РСДБ наблюдений QUASAR, отличающийся наличием целого ряда методов оценивания, гибкостью выбора состава оцениваемых параметров и редукциями, соответствующими последним рекомендациям IERS.

В настоящее время в пакете реализовано оценивание методами СКК, многопараметрического МНК, фильтрацией Калмана в односерийном варианте. В ближайшее время в пакет будут добавлены многосерийное оценивание фильтрацией Калмана и почасовое оценивание.

Как следует из IERS Conventions (2000), процесс изменений редукционных алгоритмов и уточнения априорных данных будет, по-видимому, активно протекать и в дальнейшем. Однако конструктивные особенности пакета QUASAR позволяют вносить их довольно быстро и безболезненно, без существенной перестройки пакета.

Работа выполнена в лаборатории новых методов астрометрии и геодинамики ИПА РАН.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю профессору B.C. Губанову за постановку задачи, внимание и постоянную поддержку настоящей работы.

Автор также благодарен участника проекта сотрудникам лаборатории И.А. Козловой за реализацию ряда методов оценивания (фильтрация Калмана, почасовое оценивание, скользящий фильтр Калмана) и за тестирование выполненных на С-н- общих блоков системы оценивания и Ю.Л. Русинову за разработку системы переоценивания автоковариационных функций сигналов, вычисление их средних значений, тестирование пакета и участие в обработке данных.

Пакет QUASAR создавался в условиях, когда большинство зарубежных публикаций за последние 10 лет оказались для нас недоступными, поэтому практически вся необходимая информация была получена или частным образом, или с помощью Internet. Автор искренне признателен д-ру И.И. Кумковой, д-ру O.A. Титову и д-ру С.А. Клионеру за предоставленные оттиски работ зарубежных авторов, а также д-ру А. Фею (USNO, США), д-ру Д. Макмиллану (GSFC, США), д-ру Х.Г. Шернеку (OSO, Швеция), д-ру Р.Хаасу (OSO, Швеция) за пересылку необходимых данных, д-ру А.Т. Байковой за помощь в освоении методики учета структурной задержки, проф. В.А. Брумбергу за консультации по проблеме релятивистских эффектов в редукционных вычислениях, а также проф. Г.А. Красинскому и д-ру Л.И. Глебовой за помощь в вычислениях и контроле эфемерид DE403/LE403. Мы также благодарны д-ру Н. Зарраоа (Испания), предоставившему в наше распоряжение пакет Occam, изучение которого помогло разработать наиболее оптимальную конструкцию программы и пакета QUASAR в целом.

1. Губанов B.C., Суркис И.Ф. Обработка РСДБ-наблюдений: Программный пакет QUASAR. I. Редукция данных наблюдений. Сообщения ИПА РАН, 141, 2002.

2. Губанов B.C., Козлова И.А., Суркис И.Ф. Обработка РСДБ-наблюдений: Программный пакет QUASAR. II. Методы анализа данных. Сообщения ИПА РАН, 142, 2002.

3. Суркис И.Ф. Обработка РСДБ-наблюдений: Программный пакет QUASAR. III. Структура и схема функционирования. Сообщения ИПА РАН, 143,2002.

4. Суркис И.Ф. Обработка РСДБ-наблюдений: Программный пакет QUASAR. IV. Инструкция по эксплуатации. Сообщения ИПА РАН, 144, 2002.

5. Губанов B.C., Козлова И.А., Русинов Ю.Л., Суркис И.Ф. Обработка РСДБ-наблюдений: Программный пакет QUASAR. V. Коллокация данных РСДБ-наблюдений по программе NEOS-A за 1993-2001 гг. Сообщения ИПА РАН, 145, 2002.

6. Суркис И. Ф. Структура файлов «MARK-З DBH» и системы их декодировки. Сообщения ИПА РАН, № 104, 1997.

7. Губанов В. С. Новые методы обработки наблюдений в астрометрии. Труды ИПА РАН вып. 6, «Астрометрия, геодинамика и небесная механика», 2001.

8. Губанов В. С. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теория и применения в астрометрии. СПб: Наука, 1997.

9. Петров Л. Ю. Вторичная обработка геодезических PC ДБ наблюдений. II. Модель редукции. Сообщения ИПА РАН, № 75, 1995.

10. Ю.Петров Л. Ю. Вторичная обработка геодезических РСДБ наблюдений. Оценивание параметров модели. Сообщения ИПА РАН, № 76, 1995.ll.O.Titov and N. Zarraoa. OCCAM 3.4. User's Guide. Сообщения ИПА РАН, 69, 1997.

11. McCarthy D. D. IERS Standards (1992). IERS Technical Note, 1992, No. 13.

12. McCarthy D. D. IERS Conventions (1996). IERS Techical Note, 1996, No. 21.

13. Eubanks Т. M. A Consensus Model for Relativistic Effects in Geodetic VLB I. In Eubanks Т. M. (ed.). Proceedings of the U.S. Naval Observatory Workshop on Relativistic Models for Use in Space Geodesy. USNO, 1991, pp. 55-80.

14. Mueller I. I. Spherical and Practical Astronomy as applied to Geodesy. Frederick Ungar Publishing Co., New York, 1969, pp. 41-43, 85.

15. Астрономический Ежегодник на 2001 год. Институт прикладной астрономии РАН. СПб, 1998.

16. Gambis D. First extension of the ICRF, ICRF-Ext.l, 1998 IERS Annual Report, Chapter VI, 1999, Obs. de Paris, pp. 83-128. http://hpiers.obspm.fr/webiers/results/icrf/icrfextl.rsc

17. Yoder C. F., Williams J. G., Parke M. E. Tidal variation of Earth Rotation, J. Geophys. Res., {Ybf 86, 1981, pp. 881-891.

18. Gipson J.M. Very long baseline interferometry determination of neglected tidal terms in high-frequency Earth orientation variation. Journal of Geophysical Research, 101, No. B12, 1996, pp. 28051-28064.

19. Sovers O. J., Jacobs C. S. Observation Model and Parameter Partials for the JPL VLVI Parameter Estimation Software «MODEST»-1994. JPL Publication 83-39, Rev. 5.

20. Sovers O. J., Fanselow J. L.,Jacobs C. S. Astrometry and geodesy with radio interferometry: experiments, models, results. Reviews of Modern Physics, 70, No. 4, 1998.

21. Chariot P. Radio-Source Structure in Astrometric and Geodetic Very Long Baseline Interferometry. The Astronomical Journal, 99, No. 4, 1990, pp. 1309-1326.

22. Машимов M. M. Геодезия. Теоретическая геодезия. Справочное пособие. М.: Недра, 1991.

23. Peltier W. R. VLBI baseline variations from the ICE-4G model of postglacial rebound. Geophys. Res. Lett., 22, 1995, pp. 465-468.

24. Mathews P. M. Explanatory Supplement to the Section on «Treatment of the Permanent Tide» of the IERS Conventions (1996). In H.Schuch Explanatory Supplement to the IERS Conventions (1996). Chapters 6 and 7. DGFI Report, No 71, M'unchen, 1999.

25. Gipson J. Explanatory Supplement to the Section «Atmospheric Loading» of the IERS Conventions (1996). In H.Schuch (Ed.). Explanatory Supplement to the IERS Conventions (1996). Chapters 6 and 7. DGFI Report, No 71, M'unchen, 1999.

26. Davis J. L., Herring T. A., Shapiro 1.1., Rodgers A. E. E. And Elgered G. Geodesy by Radio Interferometry: Effects of Atmospheric Modelling Errors on Estimates of Baseline Length, Radio Science, 20, No. 6, 1985, pp. 1593-1607.

27. Niell A. E. Global Mapping Functions for the Atmospheric Delay of Radio Wave lengths, J. Geophys. Res., 101, 1996, pp. 3227-3246.

28. McCarthy D.D. IERS Conventions (2000), http://maia.usno.navv.mil/conv2000.

29. Gipson J. Fixing the Frame in VLBI. ftp://gemini.gsfc.nasa.gov/piib/niisc/irng/VLBIfram.pdf

30. Свешников А. А. Прикладные методы теории случайных функций. М: Наука, 1968.

31. Дженкинс Г., Вагтс Д. Спектральный анализ и его приложения. М: Мир, 1971.

32. Press W. Н., Flannery В. P., Teukolsky S. A., Vetterling W. Т. Numerical Recipes in FORTRAN. New York: Cambrige Univ. Press, 1992.

33. Biermann G.J., Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation. Mathematics in Science and Engineering Series, Academic Press, Vol. 128, 1977.

34. Thomas С. С., Ma .C., Vandenberg N. R. CORE: Continuous Observations of the Rotation of the Earth. IVS 2000 General Meeting Proceedings,

35. N. R. Vandenberg and K. D. Baver (Eds), Feb. 21-24, 2000, K.otztig, Germany, pp. 141-146.Annual Report 2000.4Lhttp://lareg.ensg.igu.fr/ITRF/lTRF2000/results/ITRF2000.42.http://hpiers/obspm.fr/eop-pc43.http://maia.usno.navy.mail/ser7

36. Джеймс P. Грофф, Пол H. Вайнберг. SQL: полное руководство. BHV, Киев, 1998.

37. Бьерн Страуструп. Язык программирования С++. Третье издание. «Издательство Бином», Москва. Издательство «Невский Диалект», С.-Петербург. 1998 г.

38. В.А. Шамис. Borland С++Builder 5. Техника визуального программирования. Издательство «Нолидж». Москва. 2001.

39. Krasinsky G.A., and Vasilyev M.V., ERA: knowledge base for ephemeris and dynamical astronomy, IAUColl., 1997, 165.