风云二号辐射计百叶窗式遮光罩杂散光抑制研究

风云二号卫星扫描辐射计为视场分光方式的R-C光学系统,视场外的杂光掠过次镜穿过主镜孔直接混入信号光路照射在焦面上,形成直射杂光。为了消除该直射杂光,使用TracePro软件对辐射计模型进行正追和倒追,都追到了直射杂光的存在,利用Zemax软件仿真找出了该直射杂光的形成机理,并计算出该直射杂光域。根据仿真和计算,设计了可以透信号光阻挡杂散光的叶片状次镜遮光罩。软件仿真表明:百叶窗式遮光罩可以彻底抑制该区域可见直射杂光,积分球实验也验证了该百叶窗式遮光罩可以降低辐射计95.2%的可见杂光。

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络(SOM)优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。