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题名一种天文卫星数据预处理方法
被引量：8
- 1
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作者
赵海升
葛明玉
李正恒
聂建胤
宋黎明
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机构
中国科学院高能物理研究所
中国科学院粒子天体重点实验室
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2017年第3期376-381,共6页
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基金
国家自然科学基金(11503029)
中国科学院空间战略性科学先导科技专项(XDA04010300)资助
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文摘
天文卫星获取的数据需要经过一系列操作生成可以发布给科学用户的数据产品,数据预处理是其中比较重要的环节,它是数据发布的基础。以硬X射线调制望远镜卫星的中能X射线望远镜及天宫二号上伽玛暴偏振探测仪为例,详细介绍了数据的预处理步骤和方法。提出了一套数据预处理的步骤,并给出数据解析的策略和时间计算方法等,这对中国天文卫星数据处理系统的研制具有参考意义。
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关键词
预处理
卫星数据
数据解包
时间计算
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Keywords
Data preprocessing
Satellite data
Packet decoding
Time calculation
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名天文卫星下传数据处理系统的规划
被引量：4
- 2
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作者
赵海升
李承奎
贾淑梅
宋黎明
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机构
中国科学院粒子天体物理重点实验室
中国科学院高能物理研究所
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2019年第3期366-371,共6页
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基金
国家自然科学基金(11503029)资助
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文摘
天文卫星获取的数据需要经过卫星下传数据处理系统的一系列加工,生成可以分析的数据产品,这些产品及相应软件要发布给国内外用户,同时数据处理系统还要监测载荷状态、数据质量及天体源爆发等。这样,下传数据处理系统的建设直接关系到物理成果的获取,规划该系统就变得非常有意义。从数据产品定义、子系统规划、数据流程等方面介绍卫星下传数据处理系统的规划,并提出以模块化开发方式从整体上协调各个子系统的开发,使各个系统及其软件相互配合,共同促进科学产出。
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关键词
天文卫星
预处理
数据分析
监测快视
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Keywords
Astronomical satellite
Data preprocessing
Data analysis
Monitor and quicking look
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名一种卫星下传数据解析方法
被引量：2
- 3
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作者
赵海升
樊凤霞
贾淑梅
李承奎
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机构
中国科学院高能物理研究所
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2019年第4期517-522,共6页
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基金
国家自然科学基金(11503029)
中国科学院战略性先导科技专项(XDA15310000)资助
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文摘
卫星采集的数据是按地面预定义的位或者字节的形式存储。卫星下传的数据经过去格式及分包后,地面需要根据这些预定义格式将数据解析,生成可读的十进制数。这些格式尽管在不同卫星及载荷上有很大差异,但是它们都具有可解析性。设计了一种软硬件接口定义和存储这些解析格式,同时根据这些格式产生软件可读的配置文件,从而进行数据解析。这对大量数据文件来讲省时省力,同时可以保障解析的正确性。
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关键词
卫星数据
数据包
数据解析
解析格式
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Keywords
Satellite data
Data packets
Data decoding
Decoding format
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名硬X射线调制望远镜卫星数据分析软件的设计及实现
- 4
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作者
赵海升
聂建胤
李小波
葛明玉
李承奎
宋黎明
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机构
中国科学院粒子天体物理重点实验室
中国科学院高能物理研究所
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2022年第5期524-529,共6页
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基金
国家自然科学基金(U1938102,11503029)资助。
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文摘
硬X射线调制望远镜卫星(Hard X-ray Modulation Telescope,HXMT)是一颗空间X射线观测卫星,目前已经获取了大量观测数据。作为载荷硬件和科学分析的桥梁,数据分析软件起到非常重要的作用,它与科学产出息息相关。主要介绍硬X射线调制望远镜卫星数据分析软件开发的需求、分析过程及软件架构等。硬X射线调制望远镜卫星数据分析软件不仅提供一系列工具帮助用户分析卫星数据,同时用户可以基于硬X射线调制望远镜卫星框架开发自己的程序,进而分析硬X射线调制望远镜卫星数据,更为重要的是本软件提供的底层库可以在不同卫星系统中使用。本文工作可以为未来数据分析软件的设计和开发提供借鉴。
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关键词
空间X射线
卫星
数据分析
软件架构
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Keywords
space X-ray
satellite
data analysis
software architecture
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名HXMT高能望远镜毛刺的识别方法
- 5
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作者
赵海升
刘聪展
李小波
宋黎明
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机构
中国科学院粒子天体物理重点实验室
中国科学院高能物理研究所
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2021年第1期138-144,共7页
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基金
国家自然科学基金(U1938102,11503029)资助.
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文摘
硬X射线调制望远镜(Hard X-ray Modulation Telescope,HXMT)卫星搭载的高能望远镜(High Energy Telescope)数据存在非真实光子事例的聚集,突出表现在光变曲线上存在许多毛刺,这对光变和能谱的研究产生一定的影响。分析了大量毛刺事例的性质,并基于这些性质通过事例时间间隔相邻法识别毛刺,这种方法可以在事例级别识别毛刺,比利用一些特征函数如信噪比方法有较大优势。毛刺事例的识别对正常光子事例的影响非常小,且毛刺事例在光变上不会产生周期和准周期信号。
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关键词
毛刺
时间间隔
信噪比
数据分析
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Keywords
Spike
Time interval
Signal-to-noise
Data analysis
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名X射线天体源观测时间估计方法
- 6
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作者
赵海升
黄跃
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机构
中国科学院粒子天体物理重点实验室
中国科学院高能物理研究所
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2019年第2期244-248,共5页
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基金
国家自然科学基金(11503029)资助
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文摘
空间探测器对X射线天体源的有效观测时间主要受空间环境因素的制约,制约有效观测时间的主要因素包括太阳避免角、地球对源的遮挡及南大西洋异常区等。然而卫星处于一些高粒子本底区域,太阳与地球之间的光照区及视场指向接近地球时,本底水平很高而且难以确定,这些时间的数据也难以使用。利用orbitTools函数库预测轨道,HEAsoft的attitude函数库计算空间环境变量,利用这些空间环境变量对源的观测时间进行估计,并通过与实际观测比较,证明本方法估计的观测时间与实际情况一致。
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关键词
观测时间
地磁截止刚度
观测约束
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Keywords
Observation time
Cut off rigidity
Observation constraints
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名一种新的时间序列周期检测算法
- 7
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作者
计萍
宋焱燚
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机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
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出处
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2017年第1期5-8,共4页
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基金
国家自然科学基金(11301009)
安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)
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文摘
提出了一种SJ周期检测算法,利用计算机虚拟了3个序列来评价SJ算法的可行性和需要改进的地方。将SJ算法应用到铁路客流量数据上,检测到客流量数据存在4、7和26的周期规律。
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关键词
时间序列周期
SJ周期检测算法
客流量周期
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Keywords
time series cycle
SJ cycle detection algorithm
traffic cycle
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名基于遗传算法的太阳影子定位研究
- 8
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作者
宋焱燚
朱家明
计萍
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机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
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出处
《兰州文理学院学报（自然科学版）》
2016年第2期26-29,共4页
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基金
国家自然科学基金(11301001)
安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)
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文摘
确定视频的拍摄日期和地点是视频数据分析的重要研究方向,太阳影子定位技术就是通过视频中物体的影子变化确定视频拍摄的时间和地点的一种方法.针对太阳影子定位问题,在合理的假设下,以太阳高度角为桥梁,建立了杆高、影长、日期、时间、经度、纬度之间的关系式,然后结合视频中能够读取的时间和影长的序列,考虑杆高已知和杆高未知的情况,建立了最小方差优化模型,并设计了粗劣搜索算法+GA算法对视频的拍摄地点(经纬度)进行精确求解.
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关键词
太阳影子定位
最小方差优化
影子长度
遗传算法
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Keywords
sun shadow position
minimum variance
length of the shadow
genetic algorithm
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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题名徐州市侧柏毒蛾危害的气象条件及预测
被引量：2
- 9
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作者
王良起
王世枢
徐正敏
栾成淼
郭同斌
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机构
徐州市气象局
徐州市森防站
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出处
《气象科学》
CSCD
北大核心
2003年第4期496-500,共5页
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基金
江苏省气象局科研项目 990 11的资助
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文摘
利用现有实验结果和统计、调查资料 ,分析了侧柏 (学名PlaycladusOrientalis(L .)Franco)林主要虫害与气象因子的关系 ,建立起预报方程 ,并对林业部门开展了专业气象服务 ,为害虫防治工作争取了有利时机 ,拓展了气象服务领域 。
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关键词
侧柏毒蛾
气象因子
预报方程
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Keywords
Parocneria Furva(Leech) Meteorological factors Forecast equations
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分类号
P171.5
[天文地球—天文学]
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