發(fā)布時間：2018-03-09 08:12

  本文選題：嫦娥一號　切入點(diǎn)：月壤厚度　出處：《華中科技大學(xué)》2011年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：獲取月壤厚度信息是我國探月工程的重要目標(biāo)之一,其探測方法包括直接和間接兩種方法,嫦娥一號搭載的微波探測儀是基于月球微波輻射間接地探測月壤厚度信息,從而估算全月的氦-3資源的分布。 本文首先介紹目前已有的月表微波輻射傳輸模型,對模型及其參數(shù)的選擇進(jìn)行分析,并將Apollo15地區(qū)的實(shí)測亮溫與利用模型計算的模擬亮溫進(jìn)行比較,分析了月表參數(shù)(溫度、月球陰影及粗糙表面)對亮溫的影響。 為了從嫦娥一號實(shí)測亮溫反演月壤厚度,本文分別使用約束最優(yōu)化搜索方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行厚度反演研究,并結(jié)合Apollo地區(qū)進(jìn)行反演驗(yàn)證,將反演厚度值與實(shí)測值進(jìn)行對比。 分析結(jié)果表明月表溫度是亮溫影響的主要因素,在低緯地區(qū),月球陰影存在的情況下,對高頻的亮溫影響很大;粗糙表面對亮溫的影響會直接導(dǎo)致厚度反演的誤差變大;基于約束最優(yōu)化搜索方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的厚度反演能夠反演出合理的厚度,但與Apollo實(shí)測厚度有一定差距。
[Abstract]:The acquisition of lunar soil thickness information is one of the important objectives of China's lunar exploration project. Its detection methods include direct and indirect methods. The microwave detector carried by Chang 'e-1 is based on lunar microwave radiation to detect lunar soil thickness information indirectly. Thus, the distribution of helium-3 resources throughout the month is estimated. This paper first introduces the existing monthly surface microwave radiation transfer model, analyzes the model and the selection of its parameters, and compares the measured brightness temperature in Apollo15 area with the simulated brightness temperature calculated by using the model, and analyzes the monthly surface parameters (temperature). The influence of Moon Shadow and rough Surface on the brightness temperature. In order to retrieve the lunar soil thickness from the measured light temperature of Chang 'e-1, the constrained optimization search method and the neural network method are used to study the inversion of the lunar soil thickness, and the inversion results are verified by combining with the Apollo region. The inversion thickness value is compared with the measured value. The results show that the monthly surface temperature is the main factor affecting the brightness temperature. In the low latitude area, the lunar shadow has a great influence on the high frequency bright temperature, and the influence of the rough surface on the bright temperature will directly lead to the error of thickness inversion. The search method based on constrained optimization and the thickness inversion based on neural network can reverse the reasonable thickness, but there is a certain gap between the thickness measured by Apollo and the measured thickness.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：P184.5

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本文編號：1587703