5个研究背景和意义示例,教你写计算机卫星论文

今天分享的是关于卫星的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到卫星等主题,本文能够帮助到你

CAMS云方案和NCEP云方案在GRAPES区域模式中的检验和对比

这是一篇关于NCEP,CAMS,卫星,云宏微观量,对比检验的论文, 主要内容为随着模式网格分辨率的提高,中尺度模式中越来越多用到显示云物理方案。许多研究表明,云微物理过程对描述降水过程和揭示降水的物理机制是非常重要的。本文利用非静力GRAPES区域模式,地面降水观测资料,结合MODIS,Cloudsat卫星云产品,重点对比检验NCEP3、NCEP5、CAMS三种云方案对降水云系宏观量(柱云水含量、云顶温度、过冷水云顶温度)、云微观量(云水、冰水)的预报影响。研究表明: (1)三种方案预报的降水区域主要云带与卫星监测结果基本一致。NCEP5云降水方案预报的云中柱云水含量平均偏大,主要因超过1000 g /m 2的柱云水含量偏多造成;NCEP3云降水方案预报的柱云水含量平均偏小, 1-10 g /m 2的柱云水含量显著偏大,与卫星监测结果差异较大;CAMS云降水方案预报的柱云水含量与监测结果较为一致,平均偏差不大,且分布范围及分布比例偏差较小。 (2)三种方案预报的1-10 g /m 2的柱云水含量均比监测结果偏多,但CAMS云方案偏差相对最小,说明该方案在预报云少、云薄时仍有优势。 (3)CAMS云方案在春、秋、冬季预报的柱云水含量与卫星监测结果较为吻合,而夏季柱云水含量相对偏少。 (4)三种云方案预报的平均云顶温度与卫星监测结果差异较小,NCEP3云方案预报的春夏季降水云系云顶温度比卫星监测偏低,而预报的秋冬季降水云系云顶温度则不同程度上偏高。CAMS云方案则相对比较稳定。 (5)三种方案预报的秋冬季节冰水含量不同程度上略偏低于卫星监测结果,而预报的春夏季节冰水含量则不同程度上略偏高于卫星监测,其中NCEP3云方案差异最大,而CAMS云方案差异最小。NCEP3云方案预报的不同季节冰水含量偏差与云顶温度春夏季偏低,秋冬季偏高相一致。 (6)NCEP5云方案预报的云水含量偏多,尤其是零度层以上的过冷云水过多,NCEP3云方案中不包含过冷云水,但预报的云水含量偏少,CAMS云方案预报的云水含量与卫星监测结果相对较吻合。

基于卫星数据的降水预测系统的设计与实现

这是一篇关于卫星,PWV,多层感知神经网络,降水预测的论文, 主要内容为预测降水以及它的变化是最重要的气象问题之一,它会影响人类生活,环境以及整个社会经济。但是降雨的预测极其复杂,影响因素众多,例如温度、湿度、压强、大气水汽含量等。由于传统的降水预测方案受限于气象观测资料的缺乏、难以很好地处理特殊地形以及天气物理具有的特殊性等因素,使利用卫星数据来预测降水逐渐成为了主流,但是现阶段的研究都基于单一卫星系统,如GPS卫星系统,并且时间精度,降水预测精度较低。本课题主要设计与实现基于多卫星系统数据的未来2小时内的高精度降水预测系统,完成的主要工作如下:第一,提出了一种利用多卫星系统实时解算可降水量(precipitable water vapor,PWV),进而结合基础气象数据进行降水预测的方案。卫星数据具有全球覆盖,实时,易获取并且不受限于地形地貌的特点,适合获取与降水量高度相关的实时大气中的PWV,弥补传统测量PWV方案成本高,时空分辨率差等缺点。多卫星系统既可满足不同国家地区对不同卫星系统的依赖,也可提供多种卫星系统数据供选择。利用多层感知神经网络发掘区域、季节的降水量与PWV、气象参数之间的关系,进而利用预训练模型来实现无时空限制、无卫星系统限制、多卫星系统择优选择的未来2小时内的高精度降水预测。第二,设计并且实现了降水预测系统。本系统前端基于Vue.js框架,后端基于SpringBoot框架来实现前后端分离。后端分布式服务之间的调用使用Dubbo RPC框架。数据库使用MySQL和Redis,分别对不同类型数据进行存储。本系统设计实现了卫星数据获取模块,PWV解算模块,降水预测模块,数据展示模块和系统管理模块。最后系统测试的结果表明该系统符合预期结果,可以在预期时间内对所在区域未来2小时内的降水进行高精度预测,具有使用价值。

基于微服务的天空协同海上任务管理系统的设计与实现

这是一篇关于微服务,Spring Cloud,天空协同,卫星,无人机的论文, 主要内容为由于陆地资源的匮乏,人类将目光投向海洋资源,海洋在国家发展中变得越来越重要。因为诸多历史原因,领海争端不断,有关国家通过岛屿侵占、油气盗采、非法捕捞等方式频频侵犯我国领海权益,所以建立完善的海域监测系统尤为重要。而且我国海域辽阔,海岸线长达1.8万公里,领海面积396万平方公里,使得我国的海域监测面临着严峻挑战。然而,目前我国海域监测系统多为单平台作业,即利用无人机或卫星单独执行海域监测任务,无法实现对海域立体全面的监控。为提高我国海防能力,维护领海主权,应将天基与空基相结合,实现天空协同,优势互补,弥补单一平台监测的不足。在国家重点研发计划基金的支持下,由国家海洋技术中心牵头,海域监测系统集成与应用示范项目开始研建。海域监测系统由综合应用平台、天空协同任务管理系统、天空基数据处理平台、天基感知体系和空基感知体系组成。本文研究了基于微服务的天空协同海上任务管理系统的设计与实现,该系统作为海域监测系统的核心,管理海域监测系统的所有海上任务,通过整合天空基资源为海上任务规划出合适的无人机与卫星,实现天空协同,解决监测平台单一的问题。在本文中海上任务是指我国南海海域广域目标,即指定经纬度的海上区域。本文对基于微服务的天空协同海上任务管理系统进行了设计与实现,系统分为基础微服务模块和业务模块。基础微服务模块是基于Spring Cloud实现的,主要由注册中心,配置中心和网关组成,并通过Ribbon负载均衡提高系统性能,通过Hystrix容错机制提升系统可靠性。业务模块包括任务管理、系统管理、卫星管理、设备管理、数据管理。每一个管理模块均作为一个微服务实现,各个微服务相互配合,组成海上任务管理系统。最终通过Docker容器技术进行部署。本文最后对基于微服务的天空协同海上任务管理系统进行了系统测试与验证,系统测试包括功能测试与性能测试,测试结果表明系统实现了预定功能。