Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://www.sao.ru/Doc-k8/Events/2010/VAK/Tezisi/536_Selenodetic_catalogue.doc Дата изменения: Thu Sep 2 14:55:44 2010 Дата индексирования: Sat Sep 11 20:58:59 2010 Кодировка: koi8-r Поисковые слова: п п п п п п п п п п п п п п п

Создание глобальной селеноцентрической опорной системы координат

Нефедьев Ю.А. (1), Валеев С.Г. (1), Вараксина Н.Ю. (1), Чуркин К.О. (1)

(1), Астрономическая обсерватория им. В.П.Энгельгардта

АБСТРАКТ


В настоящее время, точного селенодезического опорного каталога,
охватывающего всю поверхность Луны, не существует. Каталог, построенный по
наблюдением с КК «Апполон» охватывает лишь небольшую часть лунной
поверхности. Для видимой стороны есть несколько каталогов, среди которых
наиболее информативен каталог 1162 объектов, построенный в АОЭ по
крупномасштабным снимкам Луны со звездами и каталог 264 кратеров,
основанный на этих же наблюдениях. Следует отметить также каталог 4900
кратеров, построенный в Киеве в Голосеевской обсерватории И.В.Гавриловым и
др. Если казанские каталоги построены в динамической системе координат, то
киевские - в квазидинамической.
С целью построения глобальной селеноцентрической опорной координатной
системы были выполнены соответствующие исследования и создан метод
построения. При наличии базового селеноцентрического каталога координат
опорных объектов на видимой стороне Луны (Казань 1162) и ряда каталогов
объектов в либрационной зоне и на обратной стороне Луны в разнородных
системах метод построение единой системы координат с центром и осями,
совпадающими с центром массы Луны и главными осями её инерции, включает
следующие этапы:
-прецизионное определение элементов матриц перехода для систем по
общим объектам под условием ортогональности преобразований и коэффициентов
редукционных моделей остаточных уклонений при регрессионном моделировании;
-приведение небазовых систем к единой системе;
-построение математической, цифровой и пространственной
(картографической) моделей фигуры Луны на основе оптимальных разложений по
сферическим функциям.
Решение задач при большой размерности моделей осуществляется в режиме
распределенных (кластерных) вычислений.
Поддержан грантом РФФИ 08-02-01214