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对全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号捕获中的延时相乘捕获算法的检测率进行了仿真分析.延时相乘捕获算法消除了多普勒频偏的影响,适用于高动态环境下信号的捕获.但算法的缺点是延时相乘操作增加了噪声量,从而降低了信噪比,影响检测性能.针对算法的缺点,通过理论计算与蒙特卡罗方法仿真,分析了算法中检测变量的噪声分布.从仿真结果看,检测变量的噪声符合高斯分布.根据噪声分布,计算了在不同信号载噪比(C/N0)条件下延时相乘捕获算法的检测率与虚检率的关系.通过减小噪声带宽和延长积分时间,可以提高算法的检测率. 相似文献
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天文仪器中图像跟踪定位算法的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
天文光学观测中采用快速图像跟踪定位可以降低大气视宁度和望远镜跟踪误差的影响,提高观测效率.针对天文仪器观测的需要选择了两类共5种算法,通过数值实验和实验室实测对这两类算法在不同噪声背景下的精度和稳定性进行了比较研究,数值实验和实验室测试的结果表明归一化互相关法和重心法既有较高的精度,又有较好的抗干扰可靠性,将分别被应用于2.16 m望远镜的高色散光谱仪前置系统和SONG(Stellar Observations Network Group)项目的科学仪器. 相似文献
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使用全天相机拍摄云图是现在天文界广泛使用的监测天空云量的方法。云量的估算结果对望远镜观测有重要的影响,目前对云量的估算完全由人工处理,费时、费力而且准确度不够高,判别过程也完全依赖个人的经验。为此,提出一种针对全天相机云图的云量自动计算方法。首先针对多云和少云云图分别使用时间分割法和差分法去除云图中月亮影响区域;然后对去除月亮影响区域后的多云云图进行二值化处理,将云与背景进行分割,并使用基于灰度值的聚类算法对少云云图的云的厚薄进行量化分类;最后计算总云量,并依据30 m口径望远镜(Thirty Meters Telescope,TMT)判读全天相机云图的方法对云图进行自动分类。实验结果表明,该方法可提高云图判读效率,在有效解放人工的同时,也达到了平均值为76. 67%的识别准确率。 相似文献
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太阳图像中存在各种不同尺度、亮度和结构的物理活动现象,由于太阳日冕高动态活动和传感器设备等因素的影响,太阳图像成像质量不佳。根据太阳动力学天文台(Solar Dynamic Observatory,SDO)的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assenbly,AIA)拍摄不同波段数据结构的动态范围大、噪声大、结构相对模糊等特点,提出一种基于盲退卷积的图像增强方法。首先对图像进行去噪和降低动态范围的处理,基于图像功率谱的分布假设,从原图中估计点扩散函数(Point Spread Function,PSF)的功率谱;然后使用相位提取算法恢复点扩散函数的相位,再退卷积得出较高质量的目标图像;最后通过轮廓切片分析、功率谱分析以及点扩散函数分析对增强结果进行定量和定性评价。实验结果表明,相比现有的图像增强方法,该方法在有效增强太阳日冕图像细节结构的同时,能够复原原图中因模糊无法识别的结构。 相似文献
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时间尺度是通过综合众多精密时钟得到的。时间尺度的计算目前主要采用类ALGOS算法 ,这类算法的缺点是权值没有准确反映精密时钟噪声参数以及不能使五种噪声分量同时达到优化综合和不能形成实时的时间尺度。从精密时钟综合的优化算法原理出发 ,探讨了精密时钟噪声参数的估计、精密时钟噪声中噪声分量的分解等问题的解决方法 ,并由此提出了较优化的时间尺度算法 (精密时钟综合算法 ) ,还提出了对现有算法的改进意见。 相似文献
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将CMOS相机应用于云南天文台53 cm双筒望远镜激光测距系统,使得空间目标测距回波率以及测距成功率得到大幅提升。在分析CMOS相机采集的数字图像信息的基础上,提出了优化的图像处理和激光光尖提取算法,有效实现了激光光尖的识别和目标质心坐标的提取。首先采用中值滤波和均值滤波对图像进行去噪声处理,然后使用最大类间方差法(Otsu)计算阈值对图像进行二值化以及选用Roberts算子进行边缘提取,最后采用最小二乘法进行直线拟合求解光尖坐标并计算其位置偏差。结果对进一步研究CMOS相机在53 cm双筒望远镜激光测距系统中的应用有重要意义。 相似文献
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消除CCD图像中宇宙射线的算法的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
CCD天文图像在采集过程中会受到各种噪声的影响,其中宇宙射线噪声有时会严重影响到图像中的有用信息。研究如何有效识别和剔除宇宙射线噪声对于天文图像的信息提取是非常重要的。针对目前国际上较新的三种消除宇宙射线的算法:Laplacian边缘检测算法(A Laplacian Edge Detection Algorithm),基于直方图的快速算法(A Fast Algorithm BasedOn Histogram)以及万能噪声消除算法(A Universal Noise Removal Algorithm),采用由云南天文台1m望远镜拍摄的CCD图像进行了模拟实验和实际宇宙射线的处理。实验表明Laplacian边缘检测算法能相对准确地探测到恒星和星系图像上的宇宙射线。并对算法的效果和复杂度进行比较和分析。最后探讨了如何准确替代宇宙射线像素点的灰度值。 相似文献
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《天文学进展》2016,(1)
随着大量巡天项目的开展和完成,天文领域积累了大量的光变数据。这些数据中蕴含了许多有重要价值的物理参数,如光变周期,它对研究光变的物理机制、爆发预测和天体质量估算等有很大的帮助。但受到天体自身动力学过程、观测条件和仪器状态等客观因素的影响,光变数据往往是非均匀采样的,并且都不同程度地受到噪声的影响。因此,非常有必要研究基于非均匀采样信号的光变周期提取算法。综述了基于频域、时域和时-频域分析的三大类光变周期提取算法,主要包括Lomb-Scargle周期图法、Jurkevich算法和加权小波Z变换算法等,着重分析和比较了这些算法的性能,同时分析了它们的优缺点,最后总结与展望了光变周期算法。 相似文献
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在基于星敏感器的航天飞行器的自主天文导航中,星图识别是关键技术之一。将改进的HD距离算法用于星图识别,避免了由于个别星体出现较大噪声,以及流星等干扰星出现时发生误匹配的问题。在匹配时利用了星图的全部空间结构信息,具有强的抗星敏感器畸变、噪声和旋转能力,同时也不需要复杂的特征提取算法。仿真实验显示它具有较高的实用价值。 相似文献