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李振伟: 作品数：35 被引量：135H指数：7; 供职机构：中国科学院国家天文台更多>>; 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家重大技术装备创新研制项目更多>>; 相关领域：天文地球航空宇航科学技术自动化与计算机技术机械工程更多>>

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暗弱空间目标的高精度定位被引量：12: 2015年; 提出了一种暗弱空间目标的高精度定位方法,以进一步提高该类空间目标的定位精度。研究了星像质心计算和星图匹配以及光电望远镜静态指向修正模型和天文定位等算法。首先,深入分析了星像质心计算和三角形匹配算法。然后,采用Tycho-2星表和基本参数修正模型,修正光电望远镜系统静态指向误差。最后,针对暗弱空间目标定位精度低,对传统天文定位方法进行了改进,提出了"暗弱空间目标高精度定位方法",实现了暗弱空间目标高精度定位。实验结果表明:提出的暗弱空间目标高精度定位方法的测量精度优于4″,基本满足光电观测系统进行暗弱空间目标测量时对精度和稳定性的要求。; 李振伟张涛张楠孙明国; 关键词：天文定位电荷耦合器件

水平式望远镜静态指向误差的建模与修正被引量：3: 2017年; 对水平式望远镜静态指向误差进行建模与修正。根据水平式望远镜具体构架,设立地平坐标系和照准坐标系,推导出水平坐标系、地平坐标系和照准坐标系之间的转换公式,考虑望远镜的三轴误差和编码器误差等因素,建立水平式望远镜静态指向误差补偿模型(以下简称本文模型)。通过实测得到的恒星坐标数据对球谐函数模型、基本物理参数模型及本文模型行修正验证,实验结果表明,某型水平望远镜采用本文模型修正后,设备总指向精度由修正前的150.96″,提高到4.12″,满足系统总体提出的精度要求,能够广泛地应用于科研和工程领域。; 李梦梦李振伟刘承志

1.2 m光电望远镜同时性三通道测光系统被引量：1: 2023年; 基于科学级CCD相机的多色光度测量技术凭借着实用性强、简单有效等特点在天文观测中受到了广泛应用。针对传统多色测光技术缺乏同时性这一问题,本文介绍了一种新型的同时性三通道测光系统,采用分色的设计方式实现了Sloan Digital Sky Survey(SDSS)测光标准g′,r′和i′三个波段分光。首先,利用Zemax软件对三通道光度计的光学系统进行了仿真分析,仿真结果显示该系统符合总体设计指标且能够满足使用要求。然后,为验证该系统的光学性能,我们针对大量SDSS标准星开展观测,实测结果表明该设备在g′,r′和i′三个通道的视场分别为21.5′×21.5′,21.5′×21.5′和21.3′×21.3′,系统效率分别为65.6%,68.3%和63.7%,将曝光时间归算为1 s、信噪比为5时,计算得出的极限探测星等分别为15.26,16.39和15.63。接下来可通过对系统的优化,进一步提高其极限星等的探测能力。; 牛炳力康喆李振伟李振伟刘承志; 关键词：SDSS 光学性能

吉林天文观测基地光学观测环境及相关研究进展: 2024年; 地基光学天文望远镜是人类探索与研究宇宙的重要手段,对已有地基光学台址的光学观测环境进行监测分析,可以为后期设备针对性改造以及观测者调整观测策略提供参考依据,对提升地基光学设备的观测效能具有重要的意义.吉林天文观测基地(简称“基地”)隶属于中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站,位于吉林省吉林市大绥河镇小绥河村南沟约5 km处(东经126.3°,北纬43.8°,海拔高度313m).基地大气视宁度均值范围约为1.3″-1.4″、天顶附近V波段的天光背景亮度为20.64mag·arcsec^(-2)、年晴夜数最高可达270余天,具有良好的天文观测条件.吉林天文观测基地于2016年投入运行,现有1.2m光电望远镜、迷你光电阵列望远镜、大视场光电望远镜阵列、新型多功能阵列结构光电探测平台等多台(套)光电望远镜设备.利用上述设备,主要围绕空间目标探测与识别、精密轨道确定、光电探测新方法以及变源天体的多色测光等开展相关研究工作,与多家国内高校及科研院所保持着良好的合作关系.; 康喆牛炳力李振伟李振伟吕游孙建南邓诗宇刘德龙杨文波张楠杨文波张楠刘承志; 关键词：天文仪器

多种深度学习方法组合应用于小样本空间目标分类研究: 2022年; 随着近年来光谱探测仪器灵敏度、精确度和易用度的不断提升,光谱技术已经深入到各行各业的物质成分的鉴定与分析中。对于空间目标的光谱观测是传统光学观测的重要拓展之一,因其具有的非接触、无损伤等优点而备受关注,然而由于观测条件所限,空间目标的光谱数据量极小,通过传统方法对其进行分类分析达不到较好效果,必须探求提高分类精度的方法。首先,通过1.2 m空间目标光学望远镜上搭载的光谱相机终端获取空间目标高光谱图像;再通过天文学测光IRAF方法,提取空间目标的一维光谱数据;为对空间目标光谱进行分类,提出一种结合多种深度学习方法解决小样本数据量的空间目标分类问题。该方法应用密度聚类方法将空间目标粗糙分类,一维生成对抗网络方法增加空间目标数据,一维卷积神经网络方法将空间目标精细分类,三者组合进而达到较好的实验效果,整体精度约为79.1%(基于密度聚类、过采样、一维卷积神经网络方法组合、基于K-means、一维生成对抗网络、一维卷积神经网络方法组合和基于K-means、过采样、一维卷积神经网络方法组合的整体精度分别约为78.4%,77.9%和77.2%)。粗糙分类模型中,密度聚类方法比K-means方法整体精度平均高出约为0.67%;数据增广模型中,一维生成对抗网络方法比过采样方法整体精度平均高出约为1.52%;精细分类模型中,一维卷积神经网络方法二层网络比三层网络整体精度平均仅高出约为0.003%,但是运算时间更长。四种组合方法精度均高于单一方法。实验结果表明本文提出的组合方法在小样本空间目标类别未知情况下,可实现细分类且精度较高,为实现空间目标极小数据量下的图谱一体化分析,提供一定参考价值。; 邓诗宇刘承志谭勇谭勇张楠张楠康喆李振伟范存波吕众; 关键词：光谱数据密度聚类卷积神经网络

基于偏差估计卷积神经网络恒星光谱数据自动分类: 2021年; 天体物理学科中恒星光谱具有极其重要的研究前景,中国自主研制的大科学天文巡天项目大天区多目标光纤光谱望远镜(large sky area multi-object fiber spectroscopy telescope,LAMOST)自启用以来,已经成为世界上空间光谱获取数据量最大的科学装置。目前,第6期数据(sixth data,DR6)已对全球的天文工作者开放。恒星光谱数据分类在研究天文观测数据分析领域中极为重要,为了同时兼顾快速的运行速度和准确的分类精度,基于偏差估计卷积神经网络方法(bias estimation convolutional neural network,BECNN),分析了DR5中F、G、K、M型恒星光谱。BECNN核心思想主要是利用偏差函数泰勒展开式的偏差参数代替柔性最大值传输函数的偏差参数,进而减小误差,提高准确度。将本文方法与现有的神经网络(neural network,NN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法进行对比,BECNN算法在F、G、K、M型恒星光谱自动分类准确率分别为93.177%、88.349%、93.807%、89.255%;CNN算法分别为91.646%、87.671%、92.701%、89.054%;NN算法分别为90.819%、87.417%、91.325%、88.092%。同时,将两两恒星光谱数据融合作为测试样本集,做进一步验证。结果表明:BECNN光谱自动分类准确率高于CNN和NN方法,在今后特殊天体索搜与恒星光谱精细分类研究中,本文方法有较好的借鉴价值。; 邓诗宇刘承志康喆康喆李振伟张楠张楠牛炳力陈龙丁一高姜平; 关键词：恒星光谱

空间目标多种光谱观测方法的应用研究被引量：1: 2021年; 光谱观测技术作为空间目标特征信息获取的一种方式,为空间目标表面材料的识别与性能分析提供了重要的解决方法。目前,光学信息采集元件的精密化程度高,因此空间目标观测技术也呈现多样性。基于长春人造卫星观测站1.2 m空间目标光学望远镜,联合推扫式光栅光谱仪、光纤光谱仪、滤波器光谱相机三种终端设备,分别对恒星与空间目标开展观测并获取光谱数据;进一步,通过数据对观测技术进行适应性分析。结果表明:三种方法均适用于恒星和高轨道空间目标的观测,可得到较好的光谱数据;滤波器光谱相机、光纤光谱仪适用于观测低轨道空间目标;而推扫式光栅光谱仪、滤波器光谱相机适用于观测中轨道空间目标。此外,滤波器光谱相机还可为精跟型空间目标光谱数据的获取提供观测参考。对于不同应用环境,对终端成本、光路调试复杂程度、获取光强度、可调整观测波段、数据处理复杂程度的对比分析可作为后续方案的参考。; 邓诗宇刘承志谭勇谭勇姜春旭康喆康喆李振伟范存波张楠张楠牛炳力吕众; 关键词：光谱学光栅光纤组件望远镜光学设备光谱分析仪

低轨空间目标甚短弧初轨关联被引量：2: 2020年; 利用地基或天基光学观测技术进行低轨道(low earth orbit,LEO)目标编目库扩展,两个关键技术为甚短弧初轨确定(initial orbit determination,IOD)和初轨关联,针对这两个问题提出了距离搜索方法和几何方法。利用中国科学院国家天文台长春人卫站地基光电阵观测的角度数据和天基光学仿真角度数据进行实验。结果表明,利用距离搜索法进行甚短弧初轨确定,处理天基和地基数据的成功率约为90%;利用几何法进行初轨关联,相同目标初轨关联正确率高于80%。利用长春光电阵数据对关联算法进行了不同初轨条件下的大量测试和分析。初轨确定和初轨关联的试验结果验证了距离搜索法和几何法的有效性,表明这两种算法可应用于编目库扩展。; 雷祥旭桑吉章李振伟陈俊宇杜建丽贺东雷; 关键词：LEO 光学观测初轨确定

基于OpenCV的运动目标跟踪及其实现被引量：24: 2008年; CAMSHIFT算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。在视频跟踪过程中,CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。在介绍Intel公司的开源OpenCV计算机视觉库的基础上,采用CAMSHIFT跟踪算法,实现运动目标跟踪,解决了跟踪目标发生存在旋转或部分遮挡等复杂情况下的跟踪难题。实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。; 李振伟陈翀赵有; 关键词：目标跟踪 CAMSHIFT算法 OPENCV 颜色直方图

水平式光电望远镜静态指向误差的修正被引量：11: 2015年; 为了提高水平式光电望远镜静态指向精度,对光电望远镜静态指向修正模型进行了理论分析和实验研究,建立了水平式望远镜指向模型。首先,介绍了球谐函数模型和水平式望远镜指向模型,并对水平式望远镜指向模型加以修改。然后,对全天区均匀分布的70颗Tycho-2恒星进行实际观测,获得水平式光电望远镜在L轴和B轴上的指向偏差,利用最小二乘法对该模型进行拟合,计算出水平式望远镜指向模型中各待定系数。最后,采用该指向模型对某型水平式望远镜进行了修正。实验结果表明:采用水平式望远镜指向模型进行修正后,望远镜设备总指向精度由修正前的152.10″提高到了4.76″。满足系统总体提出的精度要求,能够广泛地应用于科研和工程领域。; 李振伟杨文波张楠

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