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面向FAST的卫星电磁干扰监测技术研究与实现
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作者 王钰 黄仕杰 +1 位作者 胡浩 张海燕 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期665-672,768,共9页
来自人造卫星的信号是射电天文观测面临的主要射频干扰(radio frequency interference,RFI)之一,这些RFI会将天文信号掩埋,为天文信号的搜寻和分析带来困扰。为了缓减卫星对天文观测的影响,我们在之前的工作中为500 m口径球面射电望远镜... 来自人造卫星的信号是射电天文观测面临的主要射频干扰(radio frequency interference,RFI)之一,这些RFI会将天文信号掩埋,为天文信号的搜寻和分析带来困扰。为了缓减卫星对天文观测的影响,我们在之前的工作中为500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)开发了卫星电磁干扰监测软件,主要包括卫星数据库、观测模块和监测模块。近年来随着多个巨型卫星星座的规划发射以及望远镜观测模式的增多,卫星对射电天文观测的影响更为复杂,已有的软件已经不能满足实际的需要。为此,本文在单个卫星干扰分析的基础上提出了卫星星座的干扰评估方法,并对已有监测软件进行了升级,升级后卫星数据库覆盖更多的在轨卫星及星座信息且能够自动化更新,观测模块能够支持更多种观测模式下的卫星过境预测和干扰评估。在实际天文观测中,通过接在FAST接收机上的频谱仪数据对软件的干扰预测结果进行了实验验证,结果证明升级后的软件能够在多种观测模式下预测可能威胁的卫星以及对应的过境时间,为望远镜观测规划的调整、卫星干扰的规避和接收系统的保护提供重要的支撑。 展开更多
关键词 射电天文 FAST 射频干扰 卫星 干扰评估
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知识约束的天体化学反应预测深度模型
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作者 张亚楠 杨培伦 +3 位作者 王佳玮 卜海丽 段曼妮 全冬晖 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第5期22-32,共11页
在天体化学研究中,解析天体区域物种的演化过程需要在动态物理环境中重建其演化路径,而这一过程高度依赖于精确且完整的天体化学物种反应网络。传统天体化学反应网络构建方法主要依赖专家知识和实验验证来获取物种间的化学反应,需要较... 在天体化学研究中,解析天体区域物种的演化过程需要在动态物理环境中重建其演化路径,而这一过程高度依赖于精确且完整的天体化学物种反应网络。传统天体化学反应网络构建方法主要依赖专家知识和实验验证来获取物种间的化学反应,需要较高的时间和计算成本。在此背景下,提出了一种名为GraSSCoL-2的深度学习预测方法,以实现天体化学反应的高效预测,从而加速物种演化分析。该方法集成了图编码器、序列解码器和对比学习深度学习技术,并基于已有的反应数据进行训练,能够有效预测天体物种间的正向与逆向化学反应路径。基于最新天体化学领域反应数据集Chemiverse,在正向预测任务中,GraSSCoL-2的Top-1、Top-3、Top-5、Top-10预测准确率分别达到81.8%、91.3%、92.9%和93.4%,相对提升3.5%、3.6%、2.9%和2.5%;在逆向预测任务中,Top-1、Top-3、Top-5、Top-10准确率为76.2%、87.6%、89.9%和90.5%,相对提升1.9%、1.8%、1.8%和1.2%。通过系统评估不同领域数据增强策略对模型预测性能的影响,实验结果表明SMILES变种与加氢策略的协同应用能够显著提升预测准确率。此外,在正向和逆向预测任务中,GraSSCoL-2生成的无效SMILES比例分别为3.0%和3.9%,相较于GraSSCoL方法的14.2%和14.6%显著降低。这一结果表明,GraSSCoL-2在保证预测准确性的同时,能够有效提高生成结果的有效性,进一步验证了其在天体化学反应预测任务中的可靠性与适用性。 展开更多
关键词 生命分子 物种演化 反应预测 数据增强 守恒定律 图编码器 对比学习
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基于物理约束的分子光谱预测深度模型
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作者 高宝全 全冬晖 +1 位作者 胡建萍 潘怡君 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第5期14-21,共8页
精确模拟中红外振动-转动跃迁光谱对于探测外星大气中的生物特征分子和前生物分子至关重要。传统逐线辐射传输方法在广泛参数空间内生成高分辨率光谱时面临巨大的计算成本,这严重限制了实时大气反演和大规模系外行星调查的可行性。提出... 精确模拟中红外振动-转动跃迁光谱对于探测外星大气中的生物特征分子和前生物分子至关重要。传统逐线辐射传输方法在广泛参数空间内生成高分辨率光谱时面临巨大的计算成本,这严重限制了实时大气反演和大规模系外行星调查的可行性。提出一种融合物理机理与深度学习的中红外分子光谱智能生成框架,通过构建谱线特征网络-物理残差约束架构,实现快速准确的光谱预测,且保证物理现象一致性。创新性地提出了三阶段建模体系:基于参数编码层构建温度-压力与光谱参数的全局关联模型;采用多头自注意力机制解析振转特征的长程相关性;设计物理约束解码器,通过引入线型方程的残差约束模块抑制数据驱动模型的非物理偏差。实验验证表明,该框架利用HITRAN数据库中生物特征分子数据成功重建了分子吸收截面,分辨率可达0.01 cm^(-1),与传统HAPI模拟相比计算速度提升100倍,同时保持光谱保真度。准确保留了线强度和转动温度依赖关系,在多种大气条件下均表现稳定。首次将物理约束融入深度学习光谱生成中,建立了可解释的温度-压力-光谱关联;并支持光化学网络耦合下的生命特征概率评估。为下一代智能光谱数据库建设提供一种高效计算工具,对提升系外行星大气环境分子的表征能力、发展基于光化学网络的生物标志物检测体系具有重要应用价值。 展开更多
关键词 系外行星 中红外波段 深度学习 物理神经网络 光谱
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基于线图视角的城市社区发现可视分析方法
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作者 林正轩 王超 +3 位作者 邵彬 邓紫坤 王永恒 巫英才 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第6期1053-1062,共10页
现有的社区发现方法通常以城市区域作为研究对象,探究热点区域间的空间交互关系,然而在对OD(origin-destination)对之间关联关系的表达上存在一定局限性,难以开展面向OD对的城市社区结构发现.为解决上述问题,提出一种融合线图和轨迹表... 现有的社区发现方法通常以城市区域作为研究对象,探究热点区域间的空间交互关系,然而在对OD(origin-destination)对之间关联关系的表达上存在一定局限性,难以开展面向OD对的城市社区结构发现.为解决上述问题,提出一种融合线图和轨迹表征的城市社区发现方法.首先基于出行轨迹数据构建传统的空间交互网络;然后交换空间交互网络的节点和边,建立以OD对特征为节点、以OD流的起点和终点为边的线图视角下的新型轨迹交互拓扑图;最后基于轨迹交互拓扑图,使用顾及节点属性和拓扑结构的社区发现算法开展城市社区发现.进一步地,设计并实现了基于线图视角的城市社区发现可视分析系统,帮助用户探究能够反映人们真实活动空间的城市子区域,为城市管理提供参考.通过2个案例和用户评估实验,证明了所提方法及系统的实用性与有效性. 展开更多
关键词 社区发现 空间交互 可视分析 OD流
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