本文關(guān)鍵詞：太陽極紫外無縫成像光譜儀反演算法研究

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【摘要】：太陽極紫外成像光譜儀是觀測(cè)太陽的重要儀器,傳統(tǒng)的極紫外成像光譜儀無法做到實(shí)時(shí)觀測(cè)大范圍的太陽活動(dòng),而“無縫成像”這一技術(shù)使得光譜儀能夠同時(shí)獲得大視場(chǎng)范圍內(nèi)的太陽空間信息和光譜信息。本文主要的研究內(nèi)容是太陽極紫外無縫成像光譜儀的反演算法,研究思路是在研究現(xiàn)有的一些反演算法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)的反演算法,提升儀器的實(shí)用性。因此本文的主要研究內(nèi)容可以分為兩個(gè)方面:一、對(duì)現(xiàn)有反演算法的研究。由于無縫成像光譜儀的數(shù)據(jù)反演過程和斷層掃描儀的數(shù)據(jù)反演過程存在驚人的相似之處,因此本文先是對(duì)斷層掃描儀的反演算法進(jìn)行了理論研究,希望能從中找到可以借鑒的地方。之后本文對(duì)現(xiàn)有的一種用于無縫成像光譜儀的數(shù)據(jù)反演算法進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn),發(fā)現(xiàn)其存在著較大的系統(tǒng)誤差,很大程度上影響了儀器的實(shí)用性。二、改進(jìn)方案的提出。本文為了解決原有算法存在較大系統(tǒng)誤差的問題,從算法改進(jìn)的角度提出了一種參數(shù)反演算方法,一定程度上提升了反演的精度,但是同時(shí)也犧牲了算法的穩(wěn)定性。為了更好地解決這個(gè)問題,本文接下來提出了一種改進(jìn)的光學(xué)設(shè)計(jì)方案,完善了其反演算法,通過模擬數(shù)據(jù)證明了在不損失穩(wěn)定的情況下,這種光學(xué)設(shè)計(jì)能使反演結(jié)果得到很大的提高,證明了其可行性。太陽極紫外無縫成像光譜儀在我國的研究仍處于起步階段,本文的算法研究工作為之后研制自己的太陽極紫外無縫成像光譜儀提供了理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：極紫外 無縫成像 光譜儀 反演算法
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH744.1;TH753.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-11
• 1.1 研究意義與背景9-10
• 1.2 本文的研究內(nèi)容10-11
• 第二章 極紫外無縫成像光譜儀簡(jiǎn)介11-19
• 2.1 極紫外無縫成像光譜儀的發(fā)展過程11-12
• 2.2 MOSES的光學(xué)設(shè)計(jì)12-13
• 2.3 MOSES的數(shù)據(jù)處理13-16
• 2.3.1 反演數(shù)據(jù)立方體13-14
• 2.3.2 病態(tài)反演過程14
• 2.3.3 與斷層掃描技術(shù)的類比14-16
• 2.3.4 MOSES的數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)16
• 2.4 小結(jié)16-19
• 第三章 現(xiàn)有反演算法研究19-31
• 3.1 模擬數(shù)據(jù)生成19-21
• 3.1.1 反演目標(biāo)帶寬選擇19
• 3.1.2 反演目標(biāo)灰度信息19-20
• 3.1.3 反演目標(biāo)多普勒速度信息20-21
• 3.1.4 模擬成像數(shù)據(jù)21
• 3.2 CT反演算法21-24
• 3.2.1 代數(shù)反演算法簡(jiǎn)介22-23
• 3.2.2 濾波反投影算法簡(jiǎn)介23-24
• 3.2.3 算法適用性探究24
• 3.3 SMART算法24-28
• 3.3.1 SMART算法的具體流程25-26
• 3.3.2 SMART算法的模擬數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)26-28
• 3.3.3 量化參數(shù)的引入28
• 3.4 小結(jié)28-31
• 第四章 參數(shù)反演算法31-37
• 4.1 譜線的參數(shù)描述31-32
• 4.1.1 高斯函數(shù)31-32
• 4.1.2 譜線參數(shù)32
• 4.2 參數(shù)反演算法的具體流程32-33
• 4.3 參數(shù)反演算法的結(jié)果展示33-34
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析34-35
• 4.5 小結(jié)35-37
• 第五章 改進(jìn)的光學(xué)設(shè)計(jì)及其反演算法37-49
• 5.1 算法改進(jìn)的瓶頸37
• 5.2 系統(tǒng)誤差的來源37-40
• 5.3 改進(jìn)的光學(xué)設(shè)計(jì)40-41
• 5.4 重采樣過程41-44
• 5.4.1 重采樣方法41-42
• 5.4.2 光譜維重采樣42-43
• 5.4.3 空間維重采樣43-44
• 5.4.4 重采樣對(duì)反演結(jié)果的影響44
• 5.5 改進(jìn)后的算法流程44-45
• 5.6 反演結(jié)果展示45-47
• 5.7 反演結(jié)果分析47-48
• 5.8 小結(jié)48-49
• 第六章 總結(jié)與展望49-51
• 6.1 本文的主要內(nèi)容及成果49-50
• 6.2 未來工作展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-53
• 致謝53-55
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文與研究成果55

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