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陈俊宇

发布日期:2022-10-31 浏览量:

更新日期:2023.08.22

1 基本信息:

    名:

陈俊宇

职称职务:

讲师,硕士生导师

    位:

博士

Q   Q/微信

214595642

电子邮箱:

jychen@kust.edu.cn

研究方向:

空间态势感知

1 个人概况:

陈俊宇,男,中共党员,1989年出生,云南大理人。长期从事测绘相关研究工作,拥有丰富的数据处理与分析经验。自2014年起从事太空碎片轨道相关研究,拥有一套空间目标轨道信息处理软件,支持太空碎片精密轨道确定与预报、大气质量密度模型反演和校正、太空碎片编目、监测数据仿真等空间态势感知相关任务和科研需求。

1 学习工作经历

2022.03 至今    昆明理工大学国土资源工程学院,讲师

2018.07 2022.03  武汉大学测绘学院,地球物理学,博士后

2014.09 2018.06  武汉大学测绘学院,大地测量学与测量工程,工学博士

2012.09 2014.06  东北大学,大地测量学与测量工程,工学硕士

2008.09 2012.07  东北大学,测绘工程,工学学士

1 研究项目:

[1]   云南省科学技术厅,云南省基础研究计划项目 利用机器学习的太空碎片轨道预报误差挖掘迁移,202301AT070159,,2023-2026,负责人。

[2]   国防科技重点实验室,基于轨道数据的热层大气密度模型修正研究,614221001062019-2020,骨干。

[3]   国家自然科学基金,空间目标天基甚短弧初轨关联的基本理论与方法研究,418740352019-2022,参与。

[4]   国家自然科学基金,稀疏数据条件下空间碎片精密轨道确定与预报的有关理论和方法研究,414740242015-2018,参与。

[5]   地球空间环境与大地测量教育部重点实验室测绘基础研究基金,面向空间碎片精密轨道确定与预报的大气质量密度模型改进方法研究,15-02-022016-2017,负责人。

1 代表性论文:

[1]      Chen Junyu, Sang Jizhang, Li Zhenwei,; Liu Chengzhi. A Case Study on the Effect of Atmospheric Density Calibration on Orbit Predictions with Sparse Angular Data [J]. Remote Sensing. 2023, 15, 3128. https://doi.org/rs15123128

[2]      Chen Junyu, Lin Chusen. Research on Enhanced Orbit Prediction Techniques Utilizing Multiple Sets of Two-Line Element [J]. Aerospace. 2023, 10, 532. https://doi.org/10.3390/aerospace10060532

[3]      Chen Junyu, Du Jianli, Sang Jizhang. Improved orbit prediction of LEO objects with calibrated atmospheric mass density model [J]. Journal of Spatial Science. 2019, 64(1): 97-110.

[4]      陈俊宇.利用空间目标监测数据的大气质量密度模型校正[J].测绘学报,2020,49(06):800.

[5]      陈俊宇,李彬,陈立娟等.联合多个两行根数进行轨道预报[J].红外与激光工程,2016,45(S2):35-39.

[6]      陈俊宇,李彬,章品等.低轨空间碎片弹道系数及应用[J].红外与激光工程,2016,45(11):333-338.Chen Junyu, Sang Jizhang, Thermospheric mass density measurement from precise orbit ephemeris [J]. Geodesy and Geodynamics. 2016 http://dx.doi.org/10.1016/j.geog.2016.05.004

1 代表性获奖:

[1]    李彬,陈俊宇,雷祥旭,刘磊,赵广宇,第二届“天智杯”人工智能挑战赛荣誉证书,战略支援部队航天系统部装备部,第1名,2020.

[2]    Chen Junyu, Du Jianli, Sang Jizhang. Journal of Spatial Science Prize for Best Research and Review Paper 2019 for the paper Improved orbit prediction of LEO objects with calibrated atmospheric mass density model, Volume 64 Number 1. Taylor &Francis Group. 1名,2019.

[3]    20177月于海南文昌“第五届全国航天飞行动力学技术研讨会”获得优秀论文奖,本人第一作者。

1 指导研究生

2022级:林初森

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