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空间引力波探测“太极计划”星间姿态-光程耦合噪声迭代拟合与高精度抑制方法: 1; 作者叶磊巧杜明辉 +1 位作者徐鹏高瑞弘《中国光学(中英文)》北大核心 2025年第3期583-595,共13页; 太极空间引力波探测任务采用激光干涉方法测量由引力波引起的皮米尺度距离变化。卫星和可移动光学组件(MOSA)的姿态抖动引起的星间姿态-光程耦合噪声(TTL),将显著降低对引力波信号的灵敏度。为此,需要在数据处理阶段拟合和扣除TTL噪声... 展开更多; 关键词空间引力波探测姿态-光程耦合噪声时间延迟干涉; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于回声状态网络的空间激光干涉低低跟踪重力卫星数据恢复方法研究: 2; 作者江鸿姚镇东 +2 位作者杨立伟徐鹏强丽娥《中国光学(中英文)》北大核心 2025年第3期641-649,共9页; 作为低低跟踪重力卫星GRACE任务的后续任务,激光干涉重力卫星任务GRACE Follow On双星之一的加速度计载荷在运行一个月后出现了异常,造成了关键科学测量数据的缺失,同时在GRACE服役期最后阶段也出现了类似情况。由此,加速度计数据恢复... 展开更多; 关键词激光干涉测距重力卫星低低跟踪机器学习数据处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进储备池计算的高精度扭秤动力学状态预测方法: 3; 作者徐鹏姚镇东 +2 位作者强丽娥王智李华东《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期604-612,共9页; 在空间引力波探测任务中,超高精度惯性传感器在入轨之前必须经过地面测试与评价,悬丝扭秤是地面测试的首选装置。为了获得悬丝扭秤的精确动力学模型,以减小其固有系统误差,提出了一种基于改进储备池计算(RC)的扭秤动力学预测模型。所提... 展开更多; 关键词惯性传感器扭秤数据处理储备池计算时间序列预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Noise2Noise的静电悬浮惯性传感器噪声抑制方法被引量：1: 4; 作者徐鹏杨智岚《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期611-619,共9页; 针对星载静电悬浮惯性传感器噪声复杂,在轨测量数据真值未知,传统方法难以有效抑制的问题,提出了基于无监督学习的Noise2Noise框架,结合集成学习方案,设计了基于Noise2Noise无监督学习的广谱随机噪声抑制方法,并基于GRACE-FO加速度计数... 展开更多; 关键词惯性传感器加速度计数据处理 Noise2Noise 深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间引力波探测“太极计划”星间姿态-光程耦合噪声迭代拟合与高精度抑制方法: 1; 作者叶磊巧杜明辉徐鹏高瑞弘; 机构国科大杭州高等研究院基础物理与数学科学学院中国科学院国家空间科学中心中国科学院大学中国科学院力学研究所引力波实验中心; 出处《中国光学(中英文)》北大核心 2025年第3期583-595,共13页; 基金国家重点研发计划(No.2021YFC2201903,No.2021YFC2201901)。; 文摘太极空间引力波探测任务采用激光干涉方法测量由引力波引起的皮米尺度距离变化。卫星和可移动光学组件(MOSA)的姿态抖动引起的星间姿态-光程耦合噪声(TTL),将显著降低对引力波信号的灵敏度。为此,需要在数据处理阶段拟合和扣除TTL噪声。本文针对卫星和MOSA的姿态抖动,提出了一种星间TTL噪声抑制算法。首先,对TTL噪声进行一阶线性近似建模,并引入时间延迟干涉(TDI)组合中,得到它在TDI输出中的表现形式;接着,通过比较TDI数据与TDI组合后的TTL噪声模型,建立似然函数;然后,通过极大似然法初步估计TTL耦合系数,从TDI数据中扣除初步拟合的TTL噪声,可估计出残余底噪的统计性质并重新代入似然函数,再次执行TTL耦合系数的极大似然估计;将上述步骤迭代10次,可获得精确的底噪模型;最后,通过马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法得到TTL系数的后验分布,完成TTL噪声的精确拟合,从而实现噪声的有效抑制。结果表明,80%以上的系数估计值都在3个标准差内,80%以上的系数估计与真值相差小于0.1 mm/rad。对于不同水平的TTL系数,抑制后的残余TTL噪声都比次级噪声低一个量级,具有一定鲁棒性,尤其适用于底噪模型未知的实际探测场景,满足空间引力波探测需求。; 关键词空间引力波探测姿态-光程耦合噪声时间延迟干涉; Keywords space gravitational wave detection tilt-to-length coupling noise time-delay interferometry; 分类号 TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于回声状态网络的空间激光干涉低低跟踪重力卫星数据恢复方法研究: 2; 作者江鸿姚镇东杨立伟徐鹏强丽娥; 机构国科大杭州高等研究院基础物理与数学科学学院中国科学院国家空间科学中心中国科学院大学中国科学院力学研究所引力波实验中心兰州大学兰州理论物理中心; 出处《中国光学(中英文)》北大核心 2025年第3期641-649,共9页; 基金国家重点研发计划(No.2020YFC2200603,No.2020YFC2200601) 中国科学院重点部署科研专项(No.KGFZD-145-24-04-03) +1 种基金国家自然科学基金青年科学基金项目(No.11905017)。; 文摘作为低低跟踪重力卫星GRACE任务的后续任务,激光干涉重力卫星任务GRACE Follow On双星之一的加速度计载荷在运行一个月后出现了异常,造成了关键科学测量数据的缺失,同时在GRACE服役期最后阶段也出现了类似情况。由此,加速度计数据恢复技术对GRACE尤其是GRACE Follow On任务探测目标的实现极为重要。本文提出了一种基于机器学习的回声状态网络模型来实现加速度计数据恢复与重建的全新方法。基于回声状态网络模型,构建双星之间加速度计数据的映射关系,并通过贝叶斯优化提高网络性能,可实现对缺失加速度计数据的高精度高效率重建。通过实测数据的实验比对,在重力场探测信号频段,模型预测结果在沿轨道方向和径向两个高灵敏轴可达到(甚至部分频段优于)10^(-8)m·s^(-2)√Hz量级水平,在轨道法向低灵敏轴到达10^(-8)m·s^(-2)√Hz~10^(-7)m·s^(-2)√Hz水平。这一重建精度达到甚至部分优于GRACE官方数据移植精度,可初步应用于重力场反演,实现低低跟踪任务加速度计高精度数据产品恢复。; 关键词激光干涉测距重力卫星低低跟踪机器学习数据处理; Keywords laser ranging interferometer gravity satellite low-low satellite-to-satellite tracking mission machine learning data processing; 分类号 TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进储备池计算的高精度扭秤动力学状态预测方法: 3; 作者徐鹏姚镇东强丽娥王智李华东; 机构国科大杭州高等研究院基础物理与数学科学学院中国科学院国家空间科学中心中国科学院大学中国科学院力学研究所引力波实验中心兰州大学兰州理论物理中心中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期604-612,共9页; 基金国家重点研发计划“引力波探测”重点专项课题(2020YFC2200603,2020YFC2200601)。; 文摘在空间引力波探测任务中,超高精度惯性传感器在入轨之前必须经过地面测试与评价,悬丝扭秤是地面测试的首选装置。为了获得悬丝扭秤的精确动力学模型,以减小其固有系统误差,提出了一种基于改进储备池计算(RC)的扭秤动力学预测模型。所提模型利用注意力机制强化时间序列数据的长期依赖特征,并通过贝叶斯优化算法定位模型最优超参数空间,提高了动力学模型的预测精度。在实验室收集的扭秤转角时序数据上验证了所提方法的有效性,相较于传统RC的模型预测误差平均降低40%以上,可以为惯性传感器的地面测试提供可靠的动力学参考。; 关键词惯性传感器扭秤数据处理储备池计算时间序列预测; Keywords inertial sensor torsion balance data processing reservoir computing time series forecasting; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Noise2Noise的静电悬浮惯性传感器噪声抑制方法被引量：1: 4; 作者徐鹏杨智岚; 机构国科大杭州高等研究院中国科学院国家空间科学中心中国科学院大学中国科学院力学研究所兰州大学; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期611-619,共9页; 基金国家重点研发计划“引力波探测”重点专项课题(2020YFC2200601,2021YFC2201901)。; 文摘针对星载静电悬浮惯性传感器噪声复杂,在轨测量数据真值未知,传统方法难以有效抑制的问题,提出了基于无监督学习的Noise2Noise框架,结合集成学习方案,设计了基于Noise2Noise无监督学习的广谱随机噪声抑制方法,并基于GRACE-FO加速度计数据进行了实验验证。实验结果表明所提方法相较于传统噪声抑制方法的噪声均方误差下降8%以上,使用集成学习后,噪声水平进一步下降至12%以上。此外,所提方法在有效抑制高频噪声的同时,能够识别出高频数据中的特征性信号,可为惯性传感器载荷在轨运行状态评估提供信息保障。; 关键词惯性传感器加速度计数据处理 Noise2Noise 深度学习; Keywords inertial sensor accelerometer data processing Noise2Noise deep learning; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	空间引力波探测“太极计划”星间姿态-光程耦合噪声迭代拟合与高精度抑制方法	叶磊巧杜明辉徐鹏高瑞弘	《中国光学(中英文)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于回声状态网络的空间激光干涉低低跟踪重力卫星数据恢复方法研究	江鸿姚镇东杨立伟徐鹏强丽娥	《中国光学(中英文)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进储备池计算的高精度扭秤动力学状态预测方法	徐鹏姚镇东强丽娥王智李华东	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Noise2Noise的静电悬浮惯性传感器噪声抑制方法	徐鹏杨智岚	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料