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望遠鏡觀測調(diào)度系統(tǒng)研究進展

發(fā)布時間:2021-06-25 23:48
  望遠鏡觀測調(diào)度系統(tǒng)作為望遠鏡運行過程中的資源協(xié)調(diào)者,主要用于對觀測者的觀測計劃進行合理地安排調(diào)度,使天文臺各望遠鏡的觀測資源得以充分利用。望遠鏡調(diào)度過程十分復雜,而人工智能算法能夠很好地解決此類問題。國內(nèi)外相關團隊也針對此問題進行了許多研究,并在相應的望遠鏡上得到了應用實現(xiàn)。介紹了望遠鏡調(diào)度問題的解決方法,總結了通用型望遠鏡常用的觀測調(diào)度策略,綜述了觀測調(diào)度系統(tǒng)在不同望遠鏡上的應用。隨著人工智能的發(fā)展,觀測調(diào)度系統(tǒng)將有更大的發(fā)展空間,并能夠提高望遠鏡的觀測效率與質(zhì)量,更好地服務于天文觀測。 

【文章來源】:天文學進展. 2019,37(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:14 頁

【部分圖文】:

望遠鏡觀測調(diào)度系統(tǒng)研究進展


切連科夫望遠鏡陣列調(diào)度框架[21]

對比圖,系統(tǒng)升級,對比圖,機器學習


如圖2所示,CFHT也包含此像質(zhì)評定模塊以形成閉環(huán)調(diào)度。在其原本的隊列服務觀測模式(queued service observing,QSO)下,由遠程操作的人員(remote observer,RO)執(zhí)行此項圖像質(zhì)量評定工作。由于工作量繁重且重復,在其提出的自動調(diào)度觀測模式(automated scheduled observations,ASO)下,CFHT使用機器學習的方法訓練了圖像評定分類器,實現(xiàn)圖像的智能評定,經(jīng)測試具有較高的準確率[27]。4 觀測調(diào)度系統(tǒng)的應用


本文編號:3250192

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