超大视场光学巡天中光变曲线的自动化周期确定算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11673070
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A1801.天体测量、天文参考系与天文地球动力学,天文学史
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

According to the characteristics of ultra-wide-field optical surveys, this application will research on an automated period finding algorithm, which will cover light curves both of high earth orbit space debris and of variable stars. This research will deal with the main concerns, such as the difficulty to determine the light-curve periods, the low coverage of single algorithm to much different light-curves belonging to many kinds of variables, the stress of mass data, of ultra wide field optical surveys. The analysis method of photometric data and associated software, which will satisfy the requirements of Purple Mountain Observatory's TST project, will be developed based on the light-curve period finding algorithms used by survey projects of other countries. Except the direct usage on TST, the resulting algorithms could be used by the analysis of both low earth orbit space debris or the variables in general. In such a way, this application is very scientifically meaningful, and important in practice as well.
本申请提出针对超大视场光学巡天的特点,开展涵盖了中高轨空间碎片和变星的光变曲线的自动周期确定算法研究,以解决超大视场光学巡天中面临的一些难题,诸如碎片光变周期难以确定,单一算法无法处理所有类型的光变曲线,无法处理海量的数据等问题。本申请将在国际上其他巡天项目所采用的光变曲线分析处理方法的基础上,针对紫台TST项目的需求,研究测光数据分析处理方法和软件系统。研究成果除了用于TST外,还可直接应用的低轨碎片测光研究中,也可应用到一般变星的光变曲线处理中去。因此,本课题不但有重要的科学意义,更有着很好的应用价值。

结项摘要

本项目针对超大视场光学巡天的特点,开展涵盖了中高轨空间碎片和变星的光变曲线的自动周期确定算法研究。项目实现了超大视场光学巡天的全自动光变周期提取,支持了CHES巡天项目的日常运行,经受了海量数据的检验,实际应用效果良好;形成了mkwcs这个性能优异的图像天体测量软件,该软件将在近期发表,可极大方便各方向的天文工作者,有很好的应用前景;本项目研究成果还将应用于MASTA这一将国际领先的大视场光学巡天项目,为本项目成果提供了一个更大的应用舞台。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
OTA图像天体测量结果的WCS-SIP参数表达
  • DOI:
    10.15940/j.cnki.0001-5245.2017.03.007
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    平一鼎;张晨;鲁春林
  • 通讯作者:
    鲁春林
The Representation of OTA Images’ Astrometric Results with WCS-SIP Coefficients
OTA 图像的表示 — 使用 WCS-SIP 系数的天体测量结果
  • DOI:
    10.1016/j.chinastron.2018.04.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Chinese Astronomy and Astrophysics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    平一鼎;张晨;鲁春林
  • 通讯作者:
    鲁春林
The fast co-adding algorithm of QCT
QCT快速共加算法
  • DOI:
    10.1016/j.asr.2017.05.018
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Advances in Space Research
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Ping Yiding;Zhang Chen
  • 通讯作者:
    Zhang Chen

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其他文献

利用数学形态学算子方法处理无快门相机的拖尾图像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙荣煜;赵长印;平一鼎;熊建宁;张晨
  • 通讯作者:
    张晨
空间碎片跟踪图像序列的目标识别方法
  • DOI:
    10.15940/j.cnki.0001-5245.2015.05.010
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晨;平一鼎
  • 通讯作者:
    平一鼎
基于图像叠加的GEO目标探测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙荣煜;平一鼎;赵长印
  • 通讯作者:
    赵长印
span style=font-family:楷体_GB2312;font-size:10.5pt;低轨空间目标光度统计分析/span
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵长印;张晓祥;平一鼎;张晨
  • 通讯作者:
    张晨
A method of separating blended images in space debris observation
空间碎片观测中混合图像的分离方法
  • DOI:
    10.1007/s11433-012-4821-7
  • 发表时间:
    2012-07
  • 期刊:
    Science China Physics,Mechanics & Astonomy
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙荣煜;赵长印;平一鼎
  • 通讯作者:
    平一鼎

其他文献

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平一鼎的其他基金

支持ADR的空间碎片自转状态观测和研究
  • 批准号:
    11373071
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
天体测量中的高并行图像处理方法研究
  • 批准号:
    10903030
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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