分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2022-06-28 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 为提高地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪精度,文章首先仿真了库德光路中主光轴、方位轴、高度轴、消旋轴不同心时在库德焦面上引入的跟踪误差,分析了库德焦面指向跟踪误差的复杂性,这一问题无法用夜天文望远镜卡焦指向模型解决。然后文章提出了一种基于机器学习的支持向量回归方法来构建太阳望远镜库德焦面的指向跟踪模型,并在NVST望远镜进行了实测建模和实验论证。实验结果表明:在模型改正之前,NVST在库德焦面的指向误差最大值是650.55角秒、RMS是115.88角秒,30分钟跟踪误差是6.46角秒;模型改正之后,指向误差最大值是25.02角秒、RMS值是3.98角秒,30分钟跟踪误差是1.10角秒。由此可见,基于机器学习的支持向量回归建模方法能有效提高地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪精度。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2022-05-30 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 为提高地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪精度,文章首先仿真了库德光路中主光轴、方位轴、高度轴、消旋轴不同心时在库德焦面上引入的跟踪误差,分析了库德焦面指向跟踪误差的复杂性,这一问题无法用夜天文望远镜卡焦指向模型解决。然后文章提出了一种基于机器学习的支持向量回归方法来构建太阳望远镜库德焦面的指向跟踪模型,并在NVST望远镜进行了实测建模和实验论证。实验结果表明:在模型改正之前,NVST在库德焦面的指向误差最大值是650.55角秒、RMS是115.88角秒,30分钟跟踪误差是6.46角秒;模型改正之后,指向误差最大值是25.02角秒、RMS值是3.98角秒,30分钟跟踪误差是1.10角秒。由此可见,基于机器学习的支持向量回归建模方法能有效提高地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪精度。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2021-04-14 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 本文使用快速鲁棒性主成分分析(Fast RPCA,Fast Robust Principal Component Analysis)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用Fast RPCA方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍小且占比较大的随机变化背景成分、变化尺度较大且占比较小的日冕喷流的特点相结合,以此来实现随机复杂多变的动态背景和稀疏运动目标之间的分离,从而检测出作为前景变化的日冕喷流。采用太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory,SDO)卫星上大气成像组件(Atmospheric Imaging Assembly,AIA) 观测设备的两组不同时间段、不同波段、不同观测位置的日冕序列图像作为研究对象。研究内容主要包括日冕序列图像的预处理、日冕喷流检测、Fast RPCA方法与帧间差分法的检测结果对比分析。实验结果表明,与帧间差分法相比,Fast RPCA方法能够检测出强度较弱的日冕喷流且提高了日冕喷流检测的准确度。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2019-09-18 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)是一种规模巨大,程度剧烈的爆发现象,是影响地球的主要太阳爆发活动。由于这种爆发现象会对地球环境造成严重干扰,因此CME的探测对预报灾害性空间天气具有重要意义。为了更清楚地梳理目前存在的CME检测方法,文章将对典型的方法进行分析总结。首先,介绍日冕物质抛射及其特征;然后,从基于手工方法和自动检测方法两方面对CME检测进行概述和分析;最后,讨论目前算法存在的一些问题,进而提出未来的研究方向。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2018-05-28 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 太阳高分辨图像中横向速度场的测量已经广泛应用于太阳光、色球表面特征的动力学分析中,但依然存在测量精度不够的问题。详细介绍了Demons方法,并将其应用于1m新真空太阳望远镜(NVST)的高分辨观测资料处理中。首先选取不同观测时间间隔和代表光、色球不同波段的3个数据集作为测试样本,在测量到速度场后,通过与前一时刻图像进行非刚性配准并比较结构相似度(SSIM)评价速度场的测量精度。结果表明,Demons方法在小尺度运动的精细测定方面,明显优于传统的FLCT和DAVE方法。并且采用光球和色球图像的亚像素和超像素模拟位移实验表明,这一方法的逐点测量精度可以达到0.1像素量级。