基于零级像的空间无缝光谱仪波长自定标方法研究 | |
巴国鑫 | |
学位类型 | 硕士 |
导师 | 侯永辉 ; 季杭馨 |
2023-06 | |
学位授予单位 | 中国科学院大学 |
学位授予地点 | 北京 |
关键词 | 空间天文 无缝光谱定标 高斯拟合 BP神经网络 遗传算法 |
摘要 | 巡天模块是空间望远镜CSST中最重要的终端仪器之一,本课题的研究对象空间无缝光谱仪是巡天模块中极为重要的组件之一,本论文的主要研究内容为空间无缝光谱仪中的无缝光谱地面定标部分。 无缝光谱仪结构简单且可靠性高,在空间天文低分辨率光谱观测中普遍应用,但它通常无光谱定标设备并面临光谱定标困难的问题。传统的定标方法存在各自的缺陷,因此迫切需要探寻满足巡天无缝光谱快速精确定标的方法。本论文依据空间无缝光谱仪零级像和光谱像同时存在且位置关系相对确定的特点,拟采用局部多区域零级像和对应无缝光谱的数值关系,反演全视场无缝光谱基于零级像的高精度自定标方法。 本论文首先对空间无缝光谱仪的模型和工作原理进行介绍,找出影响无缝光谱定标结果的工作参数,分析各参数之间的数学关系,并提出基于零级像进行无缝光谱波长标定的可能性;其次改进二维高斯拟合算法,通过牛顿法迭代的思想来进行二维高斯拟合,得到更加精确的0级次和工作级次光斑中心坐标,从而更便于计算0级次光斑和±1级次光斑之间的距离;然后搭建无缝光谱仪Zemax仿真模型,将BP神经网络用于定标过程中的波长预测,训练相关数据并对结果进行优化,在此过程中需要测试并验证BP神经网络在波长预测中的准确性。经模拟该方法的波长预测结果误差小于1nm,具有较高的可靠性;最后对已有BP神经网络模型的结构进行优化,采用遗传算法GA对于神经网络中的阈值和权值进行更新,使波长预测精度相比之前提升了一个数量级,93%的波长数据误差在0.1nm以下。再搭建实验台对优化后的方法进行验证,在此实验条件下,误差精度依然保持了较高的水平,误差在0.5nm以下的数据量超过90%,从而有效证明了BP神经网络对于波长预测的适用性。 本论文提出的无缝光谱波长定标方法可以满足空间无缝光谱仪地面定标准确性要求,从而证明了基于零级像的空间无缝光谱仪波长定标方法的可行性。论文对于定标方法的选取、分析、优化以及验证进行了详细的说明,得到了符合要求的无缝光谱波长定标方案。 |
学科领域 | 天文技术与方法 |
语种 | 中文 |
文献类型 | 学位论文 |
条目标识符 | http://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/2073 |
专题 | 中国科学院南京天文光学技术研究所知识成果 学位论文 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 巴国鑫. 基于零级像的空间无缝光谱仪波长自定标方法研究[D]. 北京. 中国科学院大学,2023. |
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