Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "UTC" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Predicting the Lithuanian Timescale UTC(LT) by means of GMDH neural network
    Prognozowanie Litewskiej Skali Czasu UTC(LT) z zastosowaniem sieci neuronowej typu GMDH
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/211148.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    electrical engineering
    UTC(k) timescale
    atomic clock
    predicting [UTC-UTC(k)]
    GMDH neural network
    elektrotechnika
    skala czasu UTC(k)
    zegar atomowy
    prognozowanie [UTC-UTC(k)]
    sieci neuronowe GMDH
    Opis:
    The aim of the study is to examine the effectiveness of applying GMDH-type neural network and the developed procedure for predicting UTC(k) timescales, which are characterized with high dynamics of changes of the input data. The research is carried out on the example of the Lithuanian Timescale UTC(LT). The obtained research results have shown that GMDH-type neural network with a developed predicting procedure enables us to receive good prediction results for the UTC(LT). Better prediction quality was obtained using time series which are built only on the basis of deviations determined by the BIPM according to the UTC and UTC Rapid scales.
    Celem przeprowadzonych badań było sprawdzenie skuteczności zastosowania sieci neuronowej typu GMDH i opracowanej procedury do prognozowania skal czasu UTC(k), charakteryzujących się dużą dynamiką zmian danych wejściowych. Badania przeprowadzono na przykładzie Litewskiej Skali Czasu UTC(LT). Otrzymane wyniki badań pokazały, że sieci neuronowe typu GMDH z opracowaną procedurą prognozowania umożliwiają osiągnięcie dobrych wyników prognoz dla UTC(LT). Lepszą jakość prognozowania odchyleń [UTC – UTC(LT)] uzyskano przy zastosowaniu szeregu czasowego, który zbudowany jest wyłącznie na podstawie odchyleń wyznaczonych przez BIPM w oparciu o skalę UTC i UTC Rapid.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2017, 66, 4; 31-41
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ dodatkowych danych wejściowych w sieci neuronowej na wynik prognozowania poprawki dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    : Influence of additional input data for a neural network on the result of correction prediction for the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152809.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań, których celem było sprawdzenie, czy wprowadzenie na wejście sieci neuronowej (SN) typu MLP i GMDH dodatkowych danych wejściowych, charakteryzujących pracę zegarów atomowych, wpłynie korzystnie na wynik prognozowania poprawki dla UTC(PL). Otrzymane wyniki wskazują, że kluczowym aspektem jest dobór SN. Dla SN typu GMDH wpływ dodatkowych danych jest niewielki. SN tego typu osiąga lepsze wyniki w prognozowaniu poprawki dla UTC(PL), niż sieć typu MLP.
    The paper presents the results of investigations whose aim was to examine whether the insertion of additional input data for MLP and GMDH neural networks would increase compliance of the UTC(PL) with UTC. The primary input vector in the training process of the network included historical data of measurements of the phase time between the UTC and atomic clock (Cs2). Additional input vectors were made in two ways. The first way results from the rules of determining the UTC time scale, which is computed as a weighted average based on continuous comparisons of more than 300 atomic clocks located in laboratories of many countries around the world. Hence, the input data containing the historical data, characterizing the behavior of two additional atomic clocks whose results are available in the Central Office of Measures (GUM), was added to the study. These clocks are to "imitate" the gait of atomic clocks used to calculate the UTC time scale. The second way is related to the results of previous studies, which indicate that the quality of predicting the corrections for the UTC(PL) depends on the atomic clock gait instability. The measure of this instability is the Allan deviation. That is why, an additional input data containing the Allan deviation gait characterizing the atomic clock Cs2 gait instability was added to the study. Selection of a neural network has very large impact on the results. In the case of the MLP neural network the insertion of additional input data resulted in a smaller value of the prediction error, and in the case of the GMDH networks insertion of an additional input data affected the final prediction result to a small extent.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 312-315
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ doboru parametrów sieci neuronowej GMDH na wyniki prognozy poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    Influence of selection of GMDH neural network parameters on predicted corrections of the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154427.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe GMDH
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    GMDH neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W pracy omówiono wyniki badań dotyczących prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL), z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych GMDH. Przedstawiono wyniki badań, których celem było sprawdzenie, jak dobór funkcji przejścia neuronu sieci GMDH oraz stosunku danych uczących do danych testujących wpływają na wynik prognozy. Opisano wyniki prognozowania poprawek otrzymane na podstawie przeprowadzonych badań, uzyskane na 15 dzień dla 28 kolejnych miesięcy, począwszy od stycznia 2008 roku (MJD 54479) do kwietnia 2010 roku (MJD 55299).
    The paper discusses the results of predicting the corrections for the national time scale UTC(PL), using GMDH neural networks. The aim of the research was to examine the influence of the GMDH neural network parameters, ie. the transfer function of the neuron and the ratio of training to test data on the prediction result. The first section describes the national time scale UTC(PL), and presents the problem of maintaining the best compatibility of the UTC(PL) with UTC. It also presents the method for predicting the corrections used in the GUM as well as a new method for predicting the corrections for the UTC(PL) based on GMDH neural network. The second section shows how the input data for the GMDH neural network was prepared. Based on historical measurement data from the cesium atomic clock Cs2 and corrections of the UTC(PL) relative to UTC, two time series (sc1 and sc2) were prepared. They were the basis for determining the input to the GMDH neural network. The third section describes the basic idea and principle of operation of GMDH neural networks, which belong to the group of self-organizing networks. In the fourth section there is presented the method for predicting the corrections using GMDH neural networks and there are given the research results. There were carried out investigations whose aim was to examine the influence of the transfer function of the neuron and the ratio of training to test data on the prediction result. Based on those investigations the prediction of the corrections on the 15th day of 28 consecutive months was performed. The research show that the GMDH neural networks can be used for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL). The obtained prediction errors are significantly smaller than those obtained from the analytical linear regression method used in the GUM. It is shown that a significant influence on obtaining small prediction errors has a proper selection of the GMDH neural network parameters.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 10, 10; 869-871
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie metod prognozowania zastosowanych w sieci neuronowej GMDH przeznaczonej do wyznaczania prognozy poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    Comparison of predicting methods used in GMDH neural network for determining the correction prediction for the national timescale UTC(PL)
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158497.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe GMDH
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    GMDH neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W pracy zostały porównane metody prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL). Badania dotyczące prognozowania poprawek prowadzono w oparciu o sieci neuronowe GMDH dwoma metodami, metodą analizy szeregów czasowych i metodą regresji. Prognozowanie poprawek zostało wykonane na 15 dzień miesiąca dla 20 kolejnych miesięcy. Otrzymane wyniki prognoz przy użyciu sieci neuronowej GMDH zestawione z wynikami prognoz otrzymanymi przez Główny Urząd Miar z zastosowaniem metody regresji liniowej pokazują, że lepszą metodą prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu okazała się metoda analizy szeregów czasowych.
    The paper discusses the results of predicting the corrections for the national time scale UTC(PL), using GMDH neural networks. The aim of the research was to examine the influence of the GMDH neural network prediction methods on the prediction result. The first section describes the national time scale UTC(PL) and presents the problem of maintaining the best compatibility of the UTC(PL) with UTC. It also presents the method of predicting the corrections used in the Central Office of Measures (GUM), and a new method for predicting the corrections for the UTC(PL) based on GMDH neural network. The second section shows how the input data for the GMDH neural network was prepared. Based on historical measurement data from the cesium atomic clock Cs2 and corrections of the UTC(PL) relative to UTC, two time series (sc1 and sc2) which were the basis for determining the input to GMDH neural network were prepared. The third section describes the predicting methods used in the GMDH neural network and a training data for both methods. The fourth section focuses on the method of predicting the corrections using GMDH neural networks, and contains the research results. The research on predicting the corrections were carried out using two methods, the time series analysis and the regression method. Prediction of the corrections was made on the 15th day of month for 20 consecutive months. The prediction results using the GMDH neural network were compared with the results received by the GUM with use of the linear regression method. The research show that the GMDH neural networks can be used to predict the corrections for the national time scale UTC(PL). A better method of predicting the corrections for the national time scale proved to be the method of time series analysis. The results were better than the prediction results obtained in the GUM for both time series sc1 and sc2. In the case of using the regression method only for times series sc1, the obtained results were better than those obtained in the GUM.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 1, 1; 23-25
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie przydatności sieci neuronowych typu GRNN i RBF do prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    Comparison of the usefulness of GRNN and RBF neural networks for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154158.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe GRNN
    sieci neuronowe RBF
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    GRNN neural network
    RBF neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań sieci neuronowych typu GRNN zastosowanych do prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL). Wyniki te porównano z wynikami otrzymanymi przy użyciu sieci neuronowej typu RBF, a także z wynikami otrzymanymi w GUM z zastosowaniem metody regresji liniowej. Prognozowanie poprawek prowadzono w oparciu o metodę regresji dla danych wejściowych powstałych na bazie dwóch szeregów czasowych sc1 (bez eliminacji trendu opisanego równaniem regresji liniowej) oraz sc2 (z eliminacją tego trendu). Prognozy zostały wykonane na 15 dzień dla 5 kolejnych miesięcy 2008 począwszy od stycznia (MJD 54479) do maja (MJD 54599) Z przeprowadzonych badań wynika, że otrzymane wartości błędu prognozy dla sieci neuronowej typu GRNN są zdecydowanie gorsze od błędów prognozy otrzymanych przy użyciu sieci neuronowej typu RBF.
    The paper discusses the results of comparison of the usefulness of GRNN and RBF neural networks for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL). The first chapter describes the national time scale UTC(PL), and also presents the problem of maintaining the best compatibility of the UTC(PL) with UTC. The second chapter describes the basic idea and principle of operation of the GRNN neural networks. The third chapter shows how the input data for the neural networks was prepared. Based on historical measurement data from the cesium atomic clock Cs2 and corrections of the UTC(PL) relative to UTC two time series (ts1 and ts2) were prepared, which were the basis for determining the input data for the neural networks. The fourth chapter describes the research results. The obtained research results shown that in the case of predicting the corrections for the polish time scale UTC(PL) using GRNN and RBF neural networks and the input data based on time series ts1 prediction errors have reached very large values. Predicting the corrections for the UTC(PL) based on time series ts2 was carried out in two ways. The first method assumed using the input data prepared on the basis of time series ts2 with values of two coefficients a0 and a1, which are the coefficients of linear regression equation. In the second case only coefficient a1 was used with the input data prepared on the basis of time series ts2. The best results was obtained using RBF neural network for the input data prepared on the basis of time series ts2 with a1 coefficient. For the GRNN neural network the obtained value of maximum prediction error for both method of data preparation was larger than in the case of using RBF neural network. Obtained values of prediction errors using GRNN neural network are on the same level with prediction errors obtained in the GUM using linear analytical regression method.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 11, 11; 972-974
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Brief History of UTC Leap Second
    Autorzy:
    Lewandowski, Włodzimierz
    Marszalec, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27312947.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    atomic time
    GNSS time scales
    leap second
    time in digital systems
    UTC
    Opis:
    Since 1972 , a leap second has been added, approximately once a year, into UTC, the world’s atomic time scale used for civilian purposes, to keep it in phase with the Earth’s rotation. Leap seconds ensure that the Sun remains over the Greenwich meridian at noon, with the accuracy of approximately 1 s. The issue of adding the leap second has been debated since 2000 by different working groups of various international organizations, especially ITU-R WP 7A. The main question remains whether the need for the leap second still exists, as its introduction is associated with numerous technical inconveniences. An overwhelming opinion that prevails in those groups is that it would be more beneficial to let the atomic time run its course and accept that the world’s civilian time scale is bound to slowly diverge from the rotation of the Earth. The National Institute of Telecommunications has become, in recent years, one of the leaders of this process. This article provides a brief history of the current UTC-related practices and outlines various potential solutions to the problem.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2023, 4; 117--122
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Second Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign (2nd EOP PCC): Overview
    Autorzy:
    Śliwińska, Justyna
    Kur, Tomasz
    Wińska, Małgorzata
    Nastula, Jolanta
    Dobslaw, Henryk
    Partyka, Aleksander
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174949.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Centrum Badań Kosmicznych PAN
    Tematy:
    earth orientation parameters
    length of day
    UT1-UTC
    universal time
    predictions
    Opis:
    Precise positioning and navigation on the Earth’s surface and in space require accurate earth orientation parameters (EOP) data and predictions. In the last few decades, EOP prediction has become a subject of increased attention within the international geodetic community, e.g., space agencies, satellite operators, researchers studying Earth rotation dynamics, and users of navigation systems. Due to this fact, many research centres from around the world have developed dedicated methods for the forecasting of EOP. An assessment of the various EOP prediction capabilities is currently being pursued in the frame of the Second Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign (2nd EOP PCC), which began in September 2021 and will be continued until the end of the year 2022. The new campaign was prepared by the EOP PCC Office run by Centrum Badań Kosmicznych Polskiej Akademii Nauk (CBK PAN) in Warsaw, Poland, in cooperation with GeoForschungsZentrum (GFZ) and under the auspices of the International Earth Rotation and Reference Systems Service (IERS). In this paper, we provide an overview of the 2nd EOP PCC five months after its start. We discuss the technical aspects and present statistics about the participants and valid prediction files received so far. Additionally, we present the results of preliminary comparisons of different reference solutions with respect to the official IERS 14 C04 EOP series. Root mean square values for different solutions for polar motion, length of day, and precession-nutation components show discrepancies at the level from 0.04 to 0.36 mas, from 0.01 to 0.10 ms, and from 0.01 to 0.18 mas, respectively.
    Źródło:
    Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy; 2022, 57, Special Issue 1; 237--253
    2083-6104
    Pojawia się w:
    Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Time server based on NMEA and SNTP Protocols
    Autorzy:
    Łukasik, Z.
    Nowakowski, W.
    Ciszewski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/116756.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    time service
    NMEA Protocol
    SNTP Protocol
    time server
    time synchronization
    Computer Network
    GPS receiver
    Universal Time Coordinated (UTC)
    Opis:
    Modern technical ship systems very often use information and communication technologies. One of the basic requirements of these systems is ensuring time synchronization that aim is to coordinate clocks of all devices working in a computer network. This requirement results from, among others, the necessity to log events with a unified timestamp. To achieve this goal, most frequently expensive time servers are used. This article presents an easy method of time synchronization, which can serve as a reserve or alternative solution to the methods currently used. That is why a proprietary software has been developed, allowing to expand the functionality of a PC so that it can operate as a time server. A time reference in proposed solution would be provided by a GPS receiver. The developed application allows, with the use of the NMEA protocol, to synchronize the current time with the GPS receiver and then, with the help of the SNTP protocol, to distribute it to all network devices operating on the ship.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2020, 14, 2; 453-458
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wzorcowe sygnały czasu i częstotliwości
    Time and frequency signals
    Autorzy:
    Łoniewski, D.
    Skonieczny, W.
    Stachnik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/317650.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    radiokomunikacja
    sygnały wzorcowe
    dystrybucja sygnałów czasu
    serwery czasu
    NTP
    GPS
    UTC
    radiocommunication
    standard signals
    signal transfer
    time server
    Opis:
    Szczegółowo omówiono zagadnienia utrzymania na poziomie najwyższej dokładności jednolitego w skali światowej czasu, a także system rozsyłania sygnałów czasu w sieciach informatycznych. Zaprezentowano związane z tą tematyką badania prowadzone w Instytucie Łączności oraz przedstawiono uzyskane rezultaty.
    The article describes the problem of maintenance of worldwide time coordination and distribution of time signals in computer networks. The results of the research, carried out in The National Institute of Telecommunication, are presented.
    Źródło:
    Telekomunikacja i Techniki Informacyjne; 2002, 3-4; 51-71
    1640-1549
    1899-8933
    Pojawia się w:
    Telekomunikacja i Techniki Informacyjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The concept of time in navigation
    Autorzy:
    Weintrit, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/116645.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    time
    marine navigation
    positioning
    Navigation and Timing (PNT)
    Greenwich Mean Time (GMT)
    Universal Time Coordinated (UTC)
    International Atomic Time TAI
    Global Navigation Satellite System
    history of navigation
    Opis:
    The article discusses the concept of time in navigation, especially in marine navigation, as well as selected time measures, among others: Greenwich Mean Time (GMT), Universal Time Coordinated (UTC), International Atomic Time TAI (Temps Atomique International), GPST (Global Positioning System Time) eLoran Time and interrelation between these measures. Understanding how time is involved in navigation, and using it, is one of the navigator's most important duties. Nowadays we have satellite navigation to help us know where we are. These satellites contain several very precise and accurate clocks, because time and location are completely and totally inter-related in satellite navigation. There is growing interest internationally concerning the vulnerability Global Navigation Satellite Systems (GNSS) to natural and man-made interference, plus the jamming and spoofing of their transmissions. These vulnerabilities have led to a demand for sources of resilient PNT (Positioning, Navigation and Timing) [16], including a robust means of distributing precise time nationally and internationally.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2017, 11, 2; 209-219
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies