本文關(guān)鍵詞：星上定標(biāo)的觀測(cè)恒星確定方法研究　出處：《中國(guó)空間科學(xué)技術(shù)》2017年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 定標(biāo)恒星 輻照度 WISE星表 遺傳算法 泰勒級(jí)數(shù)

【摘要】：基于觀測(cè)恒星的星上定標(biāo)方法已成為近年來(lái)大型紅外相機(jī)的主要定標(biāo)方法之一。而這種定標(biāo)方法的核心就是確定觀測(cè)恒星及其在相機(jī)探測(cè)波段的輻照度。為了研究恒星在不同波段的輻照度,首先將恒星視為點(diǎn)源目標(biāo)對(duì)其輻照度進(jìn)行建模,在此基礎(chǔ)上提出了泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)和改進(jìn)的遺傳算法對(duì)恒星的溫度T進(jìn)行求解;然后對(duì)WISE星表的1 000顆恒星進(jìn)行輻照度外推,取得外推精度3%的恒星所占比例高達(dá)68.34%的結(jié)果,滿(mǎn)足項(xiàng)目需求;最后對(duì)不同精度下恒星的光譜分布特征進(jìn)行了分析總結(jié),驗(yàn)證了該外推方法的有效性。
[Abstract]:The onboard calibration method based on observational stars has become one of the major calibration methods for large infrared cameras in recent years. The core of this calibration method is to determine the irradiance of the observed stars and their radiance in camera detection bands. The irradiance of stars in different wavelengths. Firstly, the irradiance of stars is modeled as a point source, and a Taylor series expansion and an improved genetic algorithm are proposed to solve the temperature T of stars. Then the irradiance extrapolation of 1 000 stars in the WISE catalog is carried out and the result that the proportion of stars with extrapolation accuracy 3% is as high as 68.34% is obtained to meet the demand of the project. Finally, the spectral distribution characteristics of stars with different accuracy are analyzed and summarized, and the validity of the extrapolation method is verified.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所中國(guó)科學(xué)院紅外探測(cè)與成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所創(chuàng)新項(xiàng)目(No.CX-64)
【分類(lèi)號(hào)】：P152;P172
【正文快照】： 目前紅外遙感、探測(cè)系統(tǒng)主要通過(guò)星上物射模型,提出了泰勒展開(kāi)方法對(duì)恒星普朗克方方、像方黑體來(lái)實(shí)現(xiàn)在軌輻射定標(biāo)[1]。隨著紅程進(jìn)行求解,得出恒星溫度T;并在此基礎(chǔ)上外光學(xué)遙感、探測(cè)儀器口徑的增加,在光路前對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),再次對(duì)恒星溫度T進(jìn)行放置大口徑黑體已很難工程

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 張雙壘;林劍春;段東;陳凡勝;董玉翠;;基于遺傳算法紅外小目標(biāo)檢測(cè)的研究[J];紅外技術(shù);2012年08期

2 朱鰲鑫;一種求解復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)解的遺傳算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);1998年05期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 周宇星;天基紅外測(cè)量相機(jī)輻射定標(biāo)及誤差估計(jì)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

2 劉志敏;航天遙感器中波紅外通道星上輻射定標(biāo)技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2012年

3 金芬;遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];蘇州大學(xué);2008年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 張婉瑩;王濤;陳凡勝;;星上定標(biāo)的觀測(cè)恒星確定方法研究[J];中國(guó)空間科學(xué)技術(shù);2017年03期

2 周建民;劉波;李鵬;楊君;;基于遺傳算法與時(shí)序紅外熱圖加權(quán)疊加的孔洞缺陷檢測(cè)[J];紅外技術(shù);2014年11期

3 李佳來(lái);;紅外弱小目標(biāo)TSA檢測(cè)技術(shù)[J];四川兵工學(xué)報(bào);2014年05期

4 李旭;趙文杰;楊凱達(dá);;基于小目標(biāo)預(yù)提取的OTSU分割方法[J];紅外技術(shù);2013年08期

5 林銳浩,陳曉龍;基于種群多樣性指導(dǎo)的遺傳算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2005年11期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王虎斌;基于遺傳算法的三通調(diào)節(jié)球閥節(jié)流盤(pán)型線優(yōu)化研究[D];蘭州理工大學(xué);2016年

2 劉莉;相關(guān)向量機(jī)核函數(shù)研究及其在污水系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2016年

3 陳南錕;基于最小二乘支持向量機(jī)的燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化研究[D];東南大學(xué);2016年

4 付玉東;機(jī)械設(shè)備智能維護(hù)系統(tǒng)數(shù)采終端開(kāi)發(fā)與散熱風(fēng)扇可靠性研究[D];北京化工大學(xué);2016年

5 鞏力源;基于改進(jìn)遺傳算法的搜救機(jī)器人路徑規(guī)劃[D];南京信息工程大學(xué);2016年

6 萬(wàn)毅;飛行模擬器運(yùn)動(dòng)平臺(tái)洗出算法的優(yōu)化研究[D];中國(guó)民航大學(xué);2016年

7 郭俊;綜采工作面集中控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[D];太原理工大學(xué);2016年

8 楊志勇;長(zhǎng)春市出租車(chē)合理價(jià)格研究[D];吉林大學(xué);2016年

9 吳政治;具有多個(gè)質(zhì)量特件的印染生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)優(yōu)化研究[D];昆明理工大學(xué);2016年

10 王躍穎;膜計(jì)算多粒子群算法及其應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2016年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 許磊;張鳳鳴;靳小超;;基于小生境離散粒子群優(yōu)化的連續(xù)屬性離散化算法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2008年05期

2 尹超,向健勇,韓建棟;一種基于區(qū)域背景預(yù)測(cè)的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法[J];紅外技術(shù);2004年06期

3 張鋒,蔣一峰,陳真誠(chéng),蔣大宗;對(duì)一種新的基于局部標(biāo)準(zhǔn)差的自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)算法的評(píng)價(jià)(英文)[J];光子學(xué)報(bào);2003年08期

4 朱鰲鑫;遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)研究[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1998年11期

5 吳少巖,張青富,陳火旺;基于家族優(yōu)生學(xué)的進(jìn)化算法[J];軟件學(xué)報(bào);1997年02期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 趙巖;紅外焦平面陣列非均勻校正算法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳琨;張志明;;一種改進(jìn)遺傳算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];貴州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年01期

2 胡蘭萍;黃海斌;;遺傳算法及其在化學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J];海南師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年03期

3 王珊珊;;遺傳算法的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用[J];科協(xié)論壇(下半月);2008年09期

4 高翔;海洋;;遺傳算法應(yīng)用[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年03期

5 劉定理;;遺傳算法綜述[J];中國(guó)西部科技;2009年25期

6 歐陽(yáng)柏平;;基于遺傳算法優(yōu)化獨(dú)立分量分析[J];科技信息;2010年07期

7 儲(chǔ)育青;齊義飛;肖立順;陳暉敏;石玉文;;遺傳算法研究概述[J];科技風(fēng);2010年09期

8 曾瑛;;遺傳算法在優(yōu)化求解中的應(yīng)用[J];科技創(chuàng)業(yè)月刊;2012年10期

9 丁承民,張傳生,劉輝;遺傳算法縱橫談[J];信息與控制;1997年01期

10 施光林,史維祥;遺傳算法及其研究與應(yīng)用新進(jìn)展[J];科技導(dǎo)報(bào);1997年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 陳家照;廖海濤;張中位;羅寅生;;一種改進(jìn)的遺傳算法及其在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

2 李國(guó)云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第五屆全國(guó)制冷空調(diào)新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進(jìn)的遺傳算法在反演問(wèn)題中的應(yīng)用[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識(shí)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（上冊(cè)）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;劉連民;從滋慶;;改進(jìn)遺傳算法在三維日照方案優(yōu)化中的應(yīng)用[A];工程三維模型與虛擬現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)——第二屆工程建設(shè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用創(chuàng)新論壇論文集[C];2009年

5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車(chē)工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2006年

6 龐國(guó)仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長(zhǎng)的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類(lèi)設(shè)計(jì)[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議專(zhuān)刊[C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計(jì)算機(jī)編程中的應(yīng)用[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];1995年

9 靳開(kāi)巖;張乃堯;;幾種實(shí)用遺傳算法及其比較[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動(dòng)遺傳算法[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國(guó)水利報(bào);2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進(jìn)化集成及其在網(wǎng)絡(luò)視頻分類(lèi)中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

2 李險(xiǎn)峰;基于改進(jìn)遺傳算法的汽車(chē)裝配生產(chǎn)線平衡問(wèn)題研究[D];北京科技大學(xué);2017年

3 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

4 郝國(guó)生;交互式遺傳算法中用戶(hù)的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2009年

5 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

6 馬國(guó)田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

7 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

8 周激流;遺傳算法理論及其在水問(wèn)題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

9 劉冀成;基于改進(jìn)遺傳算法的生物電磁成像與磁場(chǎng)聚焦應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2005年

10 袁麗華;基于物種進(jìn)化的遺傳算法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張英俐;基于遺傳算法的作曲系統(tǒng)研究[D];山東師范大學(xué);2006年

2 鐘海萍;原對(duì)偶遺傳算法與蟻群算法的一種融合算法[D];暨南大學(xué);2013年

3 李志添;模糊遺傳算法與資源優(yōu)化配置的預(yù)測(cè)控制[D];華南理工大學(xué);2015年

4 王琳琳;新型雙層液壓轎運(yùn)車(chē)車(chē)廂的設(shè)計(jì)研究[D];上海工程技術(shù)大學(xué);2015年

5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風(fēng)面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級(jí)公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測(cè)[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

10 于光帥;一類(lèi)優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1404651