张楠
- 作品数：15 被引量：51H指数：4
- 供职机构：中国科学院国家天文台更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 空间目标光谱实测技术与表面材料分析研究被引量：2
- 2021年
- 随着航天活动的日益增加,空间碎片的数量急剧增多,对未知空间碎片进行编目和识别显得尤为重要。由于火箭箭体、人造卫星及其裂解碎片等在空间中处于外表裸露状态,其表面材料的物理与化学特性会产生较大变化。目前,针对空间目标表面材料的研究主要集中在地面实验室,无法对其在深空中的状态变化进行准确判断。利用空间目标光电望远镜及光谱测试终端组合,可以实时地对空间目标的光谱特性开展研究,进一步探究材料特性变化对目标特性识别的影响。通过利用长春人卫站1.2 m空间目标光电望远镜及相关光谱测试终端,同时结合图像预处理软件获取空间目标的高光谱图像,进一步运用天文学方法IRAF提取光谱一维数据,得到可分析数据。通过偏最小二乘法反演分析表面材料的面积比、置信度。实验将6个空间目标光谱数据分别进行反演,通过6种常用航空材料的反演结果显示所有目标均可解析出至少两种材料,其共同反演出现金色保温膜,它是空间目标表面一定含有的材料之一,其所占表面积比例也较高,结果分别约为0.75,0.78,0.78,0.59,0.71和0.45。其中,4个目标反演出现碳纤维板,结果分别约为0.19,0.22,0.07和0.24;3个目标反演出现砷化镓,结果分别约为0.07,0.15和0.17;2个目标反演出现Si,结果分别约为0.29和0.55。并且置信度分别约为84.7%,80.4%,84.1%,82.8%,82.6%和79.6%。实验结果表明观测方法可信性更高,在空间目标领域的观测技术、获取数据、研究分析等方面的研究结果对后续深入探索具有参考作用。实验结果和空间目标来源自洽度高,研究方法简单易行且与传统光学观测兼容性好。该方法拓展了精密跟踪型空间目标观测的研究领域,不仅具有目标所在空间环境分析的科学意义,也具有空间目标运行安全的应用前景。
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- 关键词：偏最小二乘法置信度
- 一种基于相位相关与子图像的偏振图像配准方法被引量：5
- 2019年
- 为了解决多目偏振相机在获取图像中需要进行准确配准的问题,本文提出了一种基于子图像的相位相关算法。算法首先对图像进行噪声减弱与细节增强,并进行粗配准。之后在将图像分割为多个子图,对每个对应区域的子图进行配准,并剔除配准误差较大的子图,以减少它们对于最终配准结果的不良影响。最后根据这些子图的配准参数来计算单应性矩阵,完成最终的配准。实验结果表明,对于3种不同场景的图像,相比于传统方法,本文方法的配准结果归一化互信息值均有所提高,至多提高0.067%且图像细节更清晰。与传统算法相比,本文算法对于低清晰度、大噪声的图像具有更好的配准效果。
- 万钇良王建立张楠姚凯男王昊京
- 关键词：相位相关子图单应性矩阵偏振图像
- 暗弱空间目标的高精度定位被引量：12
- 2015年
- 提出了一种暗弱空间目标的高精度定位方法,以进一步提高该类空间目标的定位精度。研究了星像质心计算和星图匹配以及光电望远镜静态指向修正模型和天文定位等算法。首先,深入分析了星像质心计算和三角形匹配算法。然后,采用Tycho-2星表和基本参数修正模型,修正光电望远镜系统静态指向误差。最后,针对暗弱空间目标定位精度低,对传统天文定位方法进行了改进,提出了"暗弱空间目标高精度定位方法",实现了暗弱空间目标高精度定位。实验结果表明:提出的暗弱空间目标高精度定位方法的测量精度优于4″,基本满足光电观测系统进行暗弱空间目标测量时对精度和稳定性的要求。
- 李振伟张涛张楠孙明国
- 关键词：天文定位电荷耦合器件
- 基于偏差估计卷积神经网络恒星光谱数据自动分类
- 2021年
- 天体物理学科中恒星光谱具有极其重要的研究前景,中国自主研制的大科学天文巡天项目大天区多目标光纤光谱望远镜(large sky area multi-object fiber spectroscopy telescope,LAMOST)自启用以来,已经成为世界上空间光谱获取数据量最大的科学装置。目前,第6期数据(sixth data,DR6)已对全球的天文工作者开放。恒星光谱数据分类在研究天文观测数据分析领域中极为重要,为了同时兼顾快速的运行速度和准确的分类精度,基于偏差估计卷积神经网络方法(bias estimation convolutional neural network,BECNN),分析了DR5中F、G、K、M型恒星光谱。BECNN核心思想主要是利用偏差函数泰勒展开式的偏差参数代替柔性最大值传输函数的偏差参数,进而减小误差,提高准确度。将本文方法与现有的神经网络(neural network,NN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法进行对比,BECNN算法在F、G、K、M型恒星光谱自动分类准确率分别为93.177%、88.349%、93.807%、89.255%;CNN算法分别为91.646%、87.671%、92.701%、89.054%;NN算法分别为90.819%、87.417%、91.325%、88.092%。同时,将两两恒星光谱数据融合作为测试样本集,做进一步验证。结果表明:BECNN光谱自动分类准确率高于CNN和NN方法,在今后特殊天体索搜与恒星光谱精细分类研究中,本文方法有较好的借鉴价值。
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- 关键词：恒星光谱
- 空间目标多种光谱观测方法的应用研究被引量：1
- 2021年
- 光谱观测技术作为空间目标特征信息获取的一种方式,为空间目标表面材料的识别与性能分析提供了重要的解决方法。目前,光学信息采集元件的精密化程度高,因此空间目标观测技术也呈现多样性。基于长春人造卫星观测站1.2 m空间目标光学望远镜,联合推扫式光栅光谱仪、光纤光谱仪、滤波器光谱相机三种终端设备,分别对恒星与空间目标开展观测并获取光谱数据;进一步,通过数据对观测技术进行适应性分析。结果表明:三种方法均适用于恒星和高轨道空间目标的观测,可得到较好的光谱数据;滤波器光谱相机、光纤光谱仪适用于观测低轨道空间目标;而推扫式光栅光谱仪、滤波器光谱相机适用于观测中轨道空间目标。此外,滤波器光谱相机还可为精跟型空间目标光谱数据的获取提供观测参考。对于不同应用环境,对终端成本、光路调试复杂程度、获取光强度、可调整观测波段、数据处理复杂程度的对比分析可作为后续方案的参考。
- 邓诗宇刘承志谭勇谭勇姜春旭康喆康喆李振伟范存波张楠张楠牛炳力吕众
- 关键词：光谱学光栅光纤组件望远镜光学设备光谱分析仪
- 水平式光电望远镜静态指向误差的修正被引量：11
- 2015年
- 为了提高水平式光电望远镜静态指向精度,对光电望远镜静态指向修正模型进行了理论分析和实验研究,建立了水平式望远镜指向模型。首先,介绍了球谐函数模型和水平式望远镜指向模型,并对水平式望远镜指向模型加以修改。然后,对全天区均匀分布的70颗Tycho-2恒星进行实际观测,获得水平式光电望远镜在L轴和B轴上的指向偏差,利用最小二乘法对该模型进行拟合,计算出水平式望远镜指向模型中各待定系数。最后,采用该指向模型对某型水平式望远镜进行了修正。实验结果表明:采用水平式望远镜指向模型进行修正后,望远镜设备总指向精度由修正前的152.10″提高到了4.76″。满足系统总体提出的精度要求,能够广泛地应用于科研和工程领域。
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- 并行图像配准算法在幸运成像中的应用被引量：3
- 2015年
- 借助图形处理器(GPU)在通用计算领域的优势,解决图像配准面临的处理速度问题。研究了基于GPU加速处理图像配准的算法;根据Fourier-Mellin变换的图像配准算法原理,提出相应的GPU并行设计模型;利用计算统一设备架构的软硬件体系架构,实现Fourier-Mellin变换算法向GPU的移植。实验表明,运用所提出的并行方案完成分辨率1 024×1 024像素的图像配准耗时22ms,有效提升了图像配准效率,增强了幸运成像技术工程应用的可能性。
- 张楠李振伟杨文波
- 关键词：图像配准FOURIER-MELLIN变换图形处理器计算统一设备架构
- 吉林天文观测基地光学观测环境及相关研究进展
- 2024年
- 地基光学天文望远镜是人类探索与研究宇宙的重要手段,对已有地基光学台址的光学观测环境进行监测分析,可以为后期设备针对性改造以及观测者调整观测策略提供参考依据,对提升地基光学设备的观测效能具有重要的意义.吉林天文观测基地(简称“基地”)隶属于中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站,位于吉林省吉林市大绥河镇小绥河村南沟约5 km处(东经126.3°,北纬43.8°,海拔高度313m).基地大气视宁度均值范围约为1.3″-1.4″、天顶附近V波段的天光背景亮度为20.64mag·arcsec^(-2)、年晴夜数最高可达270余天,具有良好的天文观测条件.吉林天文观测基地于2016年投入运行,现有1.2m光电望远镜、迷你光电阵列望远镜、大视场光电望远镜阵列、新型多功能阵列结构光电探测平台等多台(套)光电望远镜设备.利用上述设备,主要围绕空间目标探测与识别、精密轨道确定、光电探测新方法以及变源天体的多色测光等开展相关研究工作,与多家国内高校及科研院所保持着良好的合作关系.
- 康喆牛炳力李振伟李振伟吕游孙建南邓诗宇刘德龙杨文波张楠杨文波张楠刘承志
- 关键词：天文仪器
- 多种深度学习方法组合应用于小样本空间目标分类研究
- 2022年
- 随着近年来光谱探测仪器灵敏度、精确度和易用度的不断提升,光谱技术已经深入到各行各业的物质成分的鉴定与分析中。对于空间目标的光谱观测是传统光学观测的重要拓展之一,因其具有的非接触、无损伤等优点而备受关注,然而由于观测条件所限,空间目标的光谱数据量极小,通过传统方法对其进行分类分析达不到较好效果,必须探求提高分类精度的方法。首先,通过1.2 m空间目标光学望远镜上搭载的光谱相机终端获取空间目标高光谱图像;再通过天文学测光IRAF方法,提取空间目标的一维光谱数据;为对空间目标光谱进行分类,提出一种结合多种深度学习方法解决小样本数据量的空间目标分类问题。该方法应用密度聚类方法将空间目标粗糙分类,一维生成对抗网络方法增加空间目标数据,一维卷积神经网络方法将空间目标精细分类,三者组合进而达到较好的实验效果,整体精度约为79.1%(基于密度聚类、过采样、一维卷积神经网络方法组合、基于K-means、一维生成对抗网络、一维卷积神经网络方法组合和基于K-means、过采样、一维卷积神经网络方法组合的整体精度分别约为78.4%,77.9%和77.2%)。粗糙分类模型中,密度聚类方法比K-means方法整体精度平均高出约为0.67%;数据增广模型中,一维生成对抗网络方法比过采样方法整体精度平均高出约为1.52%;精细分类模型中,一维卷积神经网络方法二层网络比三层网络整体精度平均仅高出约为0.003%,但是运算时间更长。四种组合方法精度均高于单一方法。实验结果表明本文提出的组合方法在小样本空间目标类别未知情况下,可实现细分类且精度较高,为实现空间目标极小数据量下的图谱一体化分析,提供一定参考价值。
- 邓诗宇刘承志谭勇谭勇张楠张楠康喆李振伟范存波吕众
- 关键词：光谱数据密度聚类卷积神经网络
- 卫星激光测距系统中图像处理子系统设计被引量：3
- 2018年
- 为了提高卫星激光测距系统的自动化程度,设计了一套用于卫星激光测距系统的图像处理子系统。本子系统通过图像处理手段,解算出激光束光尖和卫星位置,并将位置偏差反馈给控制计算机,用以调整激光束的出光方向和修正预报偏差。首先给出了该系统的软硬件框架和实现流程;然后重点介绍了图像处理部分算法;最后结合实际观测对系统进行性能验证,结果表明本系统功能正常,稳定可靠,在一定程度上提高了激光测距系统的精度和实时性。
- 张楠韩兴伟
- 关键词：卫星激光测距图像处理自动化
