基于S变换的脉冲星辐射脉冲信号检测

为了提高脉冲星辐射脉冲信号的检测速度和在低信噪比下的检测效果, 提出了一种基于S变换的脉冲星辐射脉冲信号检测算法. 文中证明了高斯白噪声S变换域功率谱服从自由度为2的卡方分布, 基于此对累积信号S变换域功率谱进行阈值处理,累加阈值处理后的时频功率谱作为统计量进行检测. 此外阈值处理后的功率谱也可用来测量脉冲星信号的时间延迟. 仿真实验验证了本文算法的有效性,其检测性能优于同类的基于高斯分布模型的检测算法, 同时还可以在一定精度下给出脉冲星信号的时间延迟值. 关键词： 脉冲星 卡方分布 S变换域检测 时延测量     

脉冲星脉冲轮廓累积的最小熵方法

获取脉冲星辐射信号累积轮廓的传统方法是先识别信号周期,再按周期对信号进行折叠累加,这种方法依赖于周期识别的准确性,对累积轮廓质量也无评价标准.本文分析了脉冲星累积轮廓和周期的强相关性,提出了周期未知时直接进行轮廓累积的最小熵方法,并对其进行证明,在此基础上,讨论了该方法在周期识别中的作用.利用仿真数据和RXTE卫星的实测数据实验验证了该方法的有效性. 关键词： 脉冲星 最小熵 累积轮廓 周期识别     

基于循环平稳信号相干统计量的脉冲星周期估计新方法

讨论了脉冲星的周期估计在脉冲星搜索中的重要性.将脉冲星观测信号建模为二阶循环平稳模型,仿真验证了其合理性.在此基础上,提出了一种基于双谱相干统计量的周期估计新方法,并给出了稳健有效的周期搜索策略以消除其对数据量的敏感性.分别对单脉冲脉冲星(PSR J0437-4715)的实测信号和双脉冲脉冲星(PSR B1821-24)的仿真信号进行了周期估计,实验表明,相比较于常用的傅里叶频谱法,该时域方法直观、有效,在低信噪比情况下仍具有很好的性能,且适用于非连续观测数据.尽管方法运算量较大,但仍然可为微弱脉冲星的周 关键词： 脉冲星 脉冲星搜索 周期估计 循环平稳信号     

低超声速飞行器瞬态热状况解耦算法

针对低超声速飞行器非稳态飞行条件下内外流固耦合一体化计算的复杂性,将飞行器外部流场的实时气动热转化为浮动的第三类边界条件进行解耦.以加速俯冲的超声速三维头锥体为例,分别采用浮动温差法和辐射平衡法提取表面对流换热系数进行解耦计算,并与直接耦合计算结果进行比较,验证两种解耦算法的可靠性.结果表明,将非稳态飞行过程离散为不同飞行状态点,通过提取对流换热系数解耦计算得到的不同状态点的锥体表面温度分布与直接耦合计算得到的结果吻合较好.两种解耦算法在计算效率方面均要优于耦合计算方法;在外界气动环境发生剧烈变化的过程中,最大相对误差均不超过2%.     

X射线脉冲星累积轮廓建模及信号辨识

为减少X射线脉冲星信号辨识所需的观测时间, 提出一种基于轮廓光子分布统计量的辨识算法. 用该方法分析了观测数据按不同周期累积所获轮廓的光子分布差异, 按累积周期正确与否, 对轮廓进行分类建模. 基于两类轮廓模型, 研究了光子分布统计量的性质差异, 以此进行信号辨识. 利用罗西X射线时变探测器数据进行了辨识实验, 结果表明该算法有效地减少了辨识所需的观测时间, 且不存在误检问题.     

基于脉冲星观测的原子时波动检验研究

脉冲星时(pulsar time, PT)具有较高的长期稳定性,其与原子时(atomic time, AT)的建立属于两个完全不同的物理过程.因此,脉冲星时可作为原子时波动的一种独立检验方式.本文结合真实钟差数据,展示了基于脉冲星时的原子时波动检验结果.首先,给出了Parkes脉冲星计时阵(Parkes pulsar timing array, PPTA)发布数据中四颗毫秒脉冲星的计时结果.为进行原子时波动的检验,利用四颗脉冲星的计时模型参数,仿真生成以地球时(terrestrial time, TT)(BIPM19)为参考的脉冲到达时间(pulse times of arrival, TOAs)数据,然后将参考时由TT (BIPM19)改为TT (TAI).基于此,分别采用经典加权平均算法与维纳(Wiener)滤波算法提取了原子时相对于脉冲星时的波动.将两种方法得到的检验结果进行对比,结果表明Wiener滤波算法对原子时波动的提取效果优于加权平均算法.本文在Wiener滤波算法提取钟差信号的基础上加入了小波阈值去噪算法以扣除高频噪声,去噪后PT更接近于TT (BIPM19),进一步提...     

基于Bayesian估计的X射线脉冲星微弱信号检测

累积轮廓、流量和周期是X射线脉冲星辐射信号的三个重要特征,将其应用于X射线脉冲星信号检测中,提出了一种基于Bayesian估计的X射线脉冲星周期辐射信号时域检测方法.该方法以非脉冲区噪声观测为先验知识,利用X射线脉冲星辐射信号的泊松分布模型推导了信号概率密度分布函数,以该函数的累积分布函数为判据,对X射线脉冲星微弱信号进行检测,并提取位相偏移量.利用仿真数据和RXTE卫星的实测数据进行实验验证,结果表明:本文方法性能优于同类的基于高斯分布模型的检测方法,在检测信号的同时能在一定精度下给出信号位相偏移值. 关键词： 脉冲星 Bayesian估计 位相测量 时域检测     

基于双谱的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量

为提高脉冲星辐射脉冲到达时间的测量精度,提出了基于双谱的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量算法.理论上,双谱可以完全抑制加性高斯白噪声.通过进行自双谱与互双谱的比对及求解极值点,推导出时间延迟测量公式.实验结果表明,基于双谱的时间延迟测量算法可以有效抑制高斯白噪声,当累积脉冲轮廓观测值存在噪声项时,基于双谱的累积脉冲轮廓时间延迟测量精度优于泰勒提出的功率谱算法. 关键词： 脉冲星 脉冲到达时间 累积脉冲轮廓时间延迟 双谱     

基于X射线脉冲星导航的地面模拟系统研究

为进行X射线脉冲星导航的关键技术研究,搭建了基于X射线脉冲星导航的地面模拟系统.地面模拟系统由模拟X射线脉冲源、基于微通道板的高灵敏X射线光子探测器、电荷灵敏前放和主放电路、时间测量单元、X射线脉冲轮廓构造及X射线脉冲到达时间测量系统组成.该模拟系统可在地面模拟X射线脉冲星导航的星源的强度、周期及脉冲轮廓,实现对X射线脉冲星单光子到达时间的记录,构造X射线脉冲星脉冲轮廓,计算X射线脉冲到达时间.描述了基于X射线脉冲星导航的地面模拟系统的组成和工作原理,报道了基于X射线脉冲星导航的地面模拟系统的初步结果. 关键词： X射线脉冲星导航 微通道板光子探测器 脉冲轮廓     

不可思议的脉冲星

在浩瀚的宇宙中,存在着许许多多的不同种类的星体,在这些星体中,有我们熟悉的绿色家园行星——地球,能量之母的恒星——太阳,以及拖着长长尾巴的彗星等等。但是在众多的星体中,有些星体并不为人们所熟悉,这里就有诸如白矮星、红巨星、超新星、脉冲星和黑洞等等,这些不为人熟悉的星体中,它们都有着与平常星体许多不同寻常的地方,有些方面是我们常人无法想象的,在这众多的不同寻常的星体中,有一种星体它不仅在宇宙学的发展中具有划时代的意义,     

基于TOA信息的脉冲星信号周期估计方法

针对脉冲星信号周期估计需逐步搜索、计算量大等问题,提出脉冲星信号周期直接估计算法.根据周期不确定误差对时域上脉冲到达时间(Pulse Time of Arrival,TOA)估计方法的影响,推导了基于TOA信息的脉冲星信号周期估计方法的数学模型.该方法将一组观测到的脉冲光子到达时间序列(Photon Time of Arrivals,TOAs)进行等时间间隔分段,在时域上对每段TOAs进行相位估计获得相应的TOA信息,并根据建立的TOA信息与周期误差的关系采用最小二乘原理估计脉冲星信号周期.对周期准确性的评价不同于传统的依赖折叠轮廓的好坏,而是以TOA与时间图像的斜率作为依据,这一依据更直观、易于理解.理论分析与物理、计算机仿真数据结果表明,本文所提的周期估计方法能够根据短时间脉冲光子到达时间序列获得高精度和高分辨率的脉冲信号周期,有利于X射线脉冲星导航的工程应用.     

小波域中的维纳滤波在综合脉冲星时算法中的应用

脉冲星自转非常稳定，可用作时间标准. 然而由单脉冲星定义的脉冲星时受多种噪声源的影响，其频率稳定度还不够好，因此可采取对多颗脉冲星定义的脉冲星时进行综合的方法来削弱各噪声源的影响，以提高脉冲星时的稳定度. 不同的脉冲星有着各自不同的自转频率，在不同频率段所受噪声的影响也不同，应用小波分析的方法对脉冲星时做综合，可以兼顾脉冲星时的长期与短期稳定度，在不同的频率范围取不同的权值以达到更好的结果；脉冲星的计时残差是由计时参考的原子时的误差和脉冲星计时误差两部分引起的，用维纳滤波的方法可以将两者分开，并主要以消除掉参考钟误差后的残差为计时残差实现对脉冲星计时的综合. 在这两种方法的基础上，提出一种基于小波域中的维纳滤波方法，利用小波独有的特性和维纳滤波最小误差估计的优点，更有效地消除噪声对脉冲星时的影响. 实验结果表明，该方法可以有效降低脉冲星计时残差中的噪声影响.     

双星γ脉冲星的发现

 1989年金色的秋天,在中国科学院高能物理研究所的成果报告会上,研究员李惕碚、副研究员吴枚报告了他们的最新研究结果,介绍了双星γ脉冲星的发现,受到与会科学家的关注.著名科学家钱三强、何泽慧、朱洪元、郑林生到会并给予热情鼓励与支持.我们特邀请他们为读者介绍这项为高能天体研究打开了一个重要研究领域的成果.     

基于自归一化神经网络的脉冲星候选体选择

脉冲星候选体选择是脉冲星搜寻任务中的重要步骤.为了提高脉冲星候选体选择的准确率,提出了一种基于自归一化神经网络的候选体选择方法.该方法采用自归一化神经网络、遗传算法、合成少数类过采样这三种技术提升对脉冲星候选体的筛选能力.利用自归一化神经网络的自归一化性质克服了深层神经网络训练中梯度消失和爆炸的问题,大大加快了训练速度.为了消除样本数据的冗余性,利用遗传算法对脉冲星候选体的样本特征进行选择,得到了最优特征子集.针对数据中真实脉冲星样本数极少带来的严重类不平衡性,采用合成少数类过采样技术生成脉冲星候选体样本,降低了类不平衡率.以分类精度为评价指标,在3个脉冲星候选体数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能有效提升脉冲星候选体选择的性能.     

基于两级压缩感知的脉冲星时延估计方法

为了快速获得高精度的脉冲星累积脉冲轮廓时延估计,提出了一种基于两级压缩感知的时延估计方法.压缩感知主要包括三个部分:字典、测量矩阵、恢复算法,其中字典尺寸是影响压缩感知估计精度的重要因素.针对压缩感知中字典的原子数增加虽能提高估计精度但又带来计算量大的问题,该方法采用粗估计与精估计两级字典相结合,先利用粗估计字典原子间隔大的特点进行累积脉冲轮廓全相位估计,得到预估时延值,再利用精估计字典的原子间隔小且个数少适合局部估计的特点对累积脉冲轮廓进行精确时延估计.理论分析与实验结果表明:两级字典数据量比传统字典小两个数量级,在相同的时延估计精度下,该方法比传统压缩感知方法计算量大幅度减少,是一种能保持高估计精度并有效降低计算量的脉冲星时延估计方法.     

脉冲星信号的经验模态分解模态单元比例萎缩消噪算法

针对脉冲星信号的消噪问题, 提出了一种基于模态单元比例萎缩的经验模态分解(EMD)消噪方法. 利用经验模态分解将含噪脉冲星信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 将IMF中两个过零点间的部分定义为模态单元, 以模态单元为基本单位构造最优比例萎缩因子, 对IMF中的每个模态单元进行比例萎缩去噪, 进而建立基于模态单元比例萎缩的脉冲星信号滤波模型.对含噪脉冲星信号进行了消噪实验分析, 实验结果表明, 与小波硬阈值消噪法、比例萎缩小波消噪法和基于模态单元阈值的EMD消噪法相比, 该方法可以更有效地去除脉冲星信号中的噪声, 同时更好地保留了原信号中的有用细节信息. 关键词： 经验模态分解 脉冲星信号 模态单元比例萎缩 消噪     

X射线脉冲星累积脉冲轮廓泊松噪声去除的研究

论述了X射线脉冲星辐射光子探测与累积脉冲轮廓构造模型,分析了通过光子计数获取的累积脉冲轮廓的噪声特点,提出了基于非归一化Haar小波的消噪算法,推导了基于Haar小波消噪的阈值函数的最佳参数计算公式.在X射线脉冲星导航地面模拟系统上进行了实验研究,结果表明,消噪后的累积脉冲轮廓峰值信噪比提高2 dB以上.通过蒙特卡罗模...     

位相光栅衍射图样识别算法研究

分析了位相光栅衍射图样的特点，提出了一种新的基于图像中心的区域识别算法：首先判断图像中心位置，然后扫描计算图像横向与纵向跨度，最后进行区域标记。通过实验将此算法和普适性的图像识别算法(索贝尔算子边缘识别、哈夫变换)进行结果对比，证明此算法运算速度快、识别结果准确，同时具备较强的抗噪声能力。此算法可一次性快速、准确测量位相光栅的各级衍射效率，尤其适合应用于大批量光栅的质量评价。     

快速边界识别算法用于达曼光栅掩模数据生成的研究

针对达曼光栅的数据写入问题,提出了一种快速边界识别算法（FBIA）用于复杂二元光学图形掩模的CIF格式数据的生成。该算法首先识别出达曼光栅图形的边界点,然后按照左手原则对边界点进行排序并构成闭合曲线。针对闭合曲线中可能出现的“孤岛”,该算法可自动识别并依据其数量对图形重新分割取点。结果表明FBIA算法具有搜索快、效率高等优点,可广泛应用于各种二元位相型元件CIF格式掩模板数据的生成。