CN109764892B - 近红外星等的校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种近红外星等的校准方法，包括：将近红外星敏感器固定在二轴转台上对天测星，选取一颗导航星，采集多组导航星的星图灰度数据，并通过导航星历表查明该导航星的星等m；采用格拉布斯准则对多组导航星的星图灰度数据进行粗差剔除；求取粗差剔除后的导航星的星图灰度数据的平均值H；将近红外星敏感器对准被校准的近红外星模拟器，通过采集多组模拟星的星图灰度数据；采用格拉布斯准则对多组模拟星的星图灰度数据进行粗差剔除；求取粗差剔除后的模拟星的星图灰度数据的平均值H′；根据星等m与星图灰度值的对应关系式计算得到模拟星的星等m′。本发明可应用于可见光、近红外等不同工作波段的星等的校准。

Description

近红外星等的校准方法

技术领域

本发明涉及光电测量技术领域，尤其涉及一种近红外星模拟器的星等校准方法。

背景技术

导航能力是天文导航装备最为核心关键的战技指标，在天文导航装备研制生产过程中，必须对其进行检测评价，早期主要通过室外观星方式进行，由于自然恒星的空间位置高度精确，误差在0.1″以内，以此作为角度基准来检测天文导航装备的导航能力是最为准确可靠的，但显著缺陷是必须在良好气象条件下才能进行，导致在绝大部分场所的大部分时间里都无法实施，因此星模拟器应运而生，星模拟器通过室内光学或光电手段实现对无穷远恒星的准确模拟，从而在任何时刻都能完成对天文导航装备导航能力的检测，因此室内模拟测星逐步成为主流检测方式。但这种方式的关键在于，星模拟器模拟无穷远导航星的星等和空间相对位置的精度，直接决定了设备导航能力检测结果的准确程度，因此星模拟器的星等在测试前必须事先经过精确校准。

目前传统的星等校准方法均是采用照度测量法，通过微光照度计测量出星模拟器的辐射光照度，根据星等与光照度的对应关系计算得到星模拟器的星等，但由于微光照度计的工作波段为可见光，无法测量出近红外星模拟器的辐射照度，因此传统的照度测量法无法校准近红外星等。随着近年来近红外测星技术在天文导航领域的广泛应用，近红外星等的校准技术问题也提高到日常上，迫切需要得以解决。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中采用照度测量法无法测量出近红外星模拟器的辐射照度的缺陷，提供一种针对近红外星模拟器自身独有的特点和校准需求的近红外星等的校准方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种近红外星等的校准方法，包括以下步骤：

S1、在良好天气的夜晚，将近红外星敏感器固定在二轴转台上对天测星，选取易于观测的一颗导航星，通过计算机连续采集多组导航星的星图灰度数据，并通过导航星历表查明该导航星的星等m；

S2、采用格拉布斯准则对多组导航星的星图灰度数据进行粗差剔除；

S3、求取粗差剔除后的导航星的星图灰度数据的平均值H；

S4、将近红外星敏感器对准被校准的近红外星模拟器，通过计算机连续采集多组模拟星的星图灰度数据；

S5、采用格拉布斯准则对多组模拟星的星图灰度数据进行粗差剔除；

S6、求取粗差剔除后的模拟星的星图灰度数据的平均值H′；

S7、根据星等m与星图灰度值的对应关系式计算得到模拟星的星等m′，计算公式如下：

接上述技术方案，步骤S2具体包括：

S21、对连续采集的n组星图灰度数据按从小到大排列：H₁，H₂，…，H_n；

S22、计算n组星图灰度数据的平均值

S23、按贝塞尔法计算20组星图灰度数据的一次测量标准差σ：

S24、计算n组星图灰度数据的上侧检验量g_n：

S25、计算n组星图灰度数据的下侧检验量g₁：

S26、根据格拉布斯准则确定剔除粗差所需的限差数值，由于n组星图灰度数据的两端均可能出现粗差，采用双侧检验法，确定限差数值；

S27、分别比较上侧检验量和下侧检验量相对限差数值的大小，若检验量大于限差数值，则将检验量对应的星图灰度数据作为异常数据进行剔除，并对余下的测量数据重新排列，再重复步骤S21至步骤S27进行判断，直到剔除掉所有的异常数据为止。

接上述技术方案，步骤S1和S4中，至少采集20组数据。

本发明产生的有益效果是：本发明通过测量星图灰度数据，并根据星等与星图灰度值的等效计算公式来实现星等的校准，操作简单；提出运用格拉布斯准则对测量的异常数据进行剔除，提高了校准结果的准确性；提出的校准方法不受仪器工作波段的限制，可以广泛应用于可见光、近红外等不同工作波段的星等的校准，具有很强的实用性。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明近红外星等的校准方法的工作流程图；

图2为本发明采用近红外星敏感器测试导航星星图灰度数据的示意图；

图3为本发明采用近红外星敏感器测试模拟星星图灰度数据的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明实施例的近红外星等的校准方法，包括以下步骤：

S1、在良好天气的夜晚，将近红外星敏感器固定在二轴转台上对天测星，选取易于观测的一颗导航星，通过计算机连续采集多组导航星的星图灰度数据，并通过导航星历表查明该导航星的星等m；

S2、采用格拉布斯准则对多组导航星的星图灰度数据进行粗差剔除；

S3、求取粗差剔除后的导航星的星图灰度数据的平均值H；

S4、将近红外星敏感器对准被校准的近红外星模拟器，通过计算机连续采集多组模拟星的星图灰度数据；

S5、采用格拉布斯准则对多组模拟星的星图灰度数据进行粗差剔除；

S6、求取粗差剔除后的模拟星的星图灰度数据的平均值H′；

S7、根据星等m与星图灰度值的对应关系式计算得到模拟星的星等m′，计算公式如下：

进一步地，步骤S2具体包括：

S21、对连续采集的n组星图灰度数据按从小到大排列：H₁，H₂，…，H_n；

S22、计算n组星图灰度数据的平均值

S23、按贝塞尔法计算20组星图灰度数据的一次测量标准差σ：

S24、计算n组星图灰度数据的上侧检验量g_n：

S25、计算n组星图灰度数据的下侧检验量g₁：

S26、根据格拉布斯准则确定剔除粗差所需的限差数值，由于n组星图灰度数据的两端均可能出现粗差，采用双侧检验法，确定限差数值；

S27、分别比较上侧检验量和下侧检验量相对限差数值的大小，若检验量大于限差数值，则将检验量对应的星图灰度数据作为异常数据进行剔除，并对余下的测量数据重新排列，再重复步骤S21至步骤S27进行判断，直到剔除掉所有的异常数据为止。

本发明的一个较佳实施例中，以连续采集20组导航星的星图灰度数据和20多组模拟星的星图灰度数据为例，对近红外星等的校准方法具体包括以下步骤：

步骤一，在良好天气的夜晚，如图2所示，将近红外星敏感器固定在二轴转台上对天测星，选取易于观测的一颗导航星，通过计算机连续采集20组导航星的星图灰度数据，见下表，并通过导航星历表查明该导航星的星等为+5.3等星；

序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											灰度	79	78	79	79	79	79	80	81	82	78
序号	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
											灰度	80	80	79	77	76	79	77	78	80	82

步骤二，对连续采集的20组导航星的星图灰度数据按从小到大排列，依次为：76，77，77，78，78，78，79，79，79，79，79，79，79，80，80，80，80，81，82，82；

步骤三，计算20组导航星的星图灰度数据的平均值

步骤四，按贝塞尔法计算20组导航星的星图灰度数据的一次测量标准差σ：

步骤五，计算20组导航星的星图灰度数据的上侧检验量g₂₀：

步骤六，计算20组导航星的星图灰度数据的下侧检验量g₁：

步骤七，根据格拉布斯准则确定剔除粗差所需的限差数值，由于20组导航星的星图灰度数据的两端均可能出现粗差，采用双侧检验法，确定限差数值g₀(20,0.025)＝2.709；

步骤八，分别比较上侧检验量和下侧检验量相对限差数值的大小，检验量均小于限差数值，因此没有粗差需要剔除；

步骤九，则导航星的星图灰度数据的平均值H为79.1；

步骤十，如图3所示，将近红外星敏感器对准被校准的近红外星模拟器，通过计算机连续采集20组模拟星的星图灰度数据，见下表；

步骤十一，对连续采集的20组模拟星的星图灰度数据按从小到大排列，依次为：52，53，54，54，54，54，54，55，55，56，56，56，56，57，57，57，57，57，58，58；

步骤十二，计算20组模拟星的星图灰度数据的平均值

步骤十三，按贝塞尔法计算20组模拟星的星图灰度数据的一次测量标准差σ：

步骤十四，计算20组模拟星的星图灰度数据的上侧检验量g₂₀：

步骤十五，计算20组模拟星的星图灰度数据的下侧检验量g₁：

步骤十六，根据格拉布斯准则确定剔除粗差所需的限差数值，由于20组模拟星的星图灰度数据的两端均可能出现粗差，采用双侧检验法，确定限差数值g₀(20,0.025)＝2.709；

步骤十七，分别比较上侧检验量和下侧检验量相对限差数值的大小，检验量均小于限差数值，因此没有粗差需要剔除；

步骤十八，则模拟星的星图灰度数据的平均值H′为55.5；

步骤十九，根据星等与星图灰度值的对应关系式计算得到模拟星的星等m′：

综上，本发明通过测量星图灰度数据，并根据星等与星图灰度值的等效计算公式来实现星等的校准，操作简单；提出运用格拉布斯准则对测量的异常数据进行剔除，提高了校准结果的准确性；提出的校准方法不受仪器工作波段的限制，可以广泛应用于可见光、近红外等不同工作波段的星等的校准，具有很强的实用性。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种近红外星等的校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在良好天气的夜晚，将近红外星敏感器固定在二轴转台上对天测星，选取易于观测的一颗导航星，通过计算机连续采集多组导航星的星图灰度数据，并通过导航星历表查明该导航星的星等m；

S2、采用格拉布斯准则对多组导航星的星图灰度数据进行粗差剔除；

S3、求取粗差剔除后的导航星的星图灰度数据的平均值H；

S4、将近红外星敏感器对准被校准的近红外星模拟器，通过计算机连续采集多组模拟星的星图灰度数据；

S5、采用格拉布斯准则对多组模拟星的星图灰度数据进行粗差剔除；

S6、求取粗差剔除后的模拟星的星图灰度数据的平均值H′；

S7、根据星等m与星图灰度值的对应关系式计算得到模拟星的星等m′，计算公式如下：

2.根据权利要求1所述的近红外星等的校准方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

S21、对连续采集的n组星图灰度数据按从小到大排列：H₁，H₂，…，H_n；

S22、计算n组星图灰度数据的平均值

S23、按贝塞尔法计算20组星图灰度数据的一次测量标准差σ：

S24、计算n组星图灰度数据的上侧检验量g_n：

S25、计算n组星图灰度数据的下侧检验量g₁：

S26、根据格拉布斯准则确定剔除粗差所需的限差数值，由于n组星图灰度数据的两端均可能出现粗差，采用双侧检验法，确定限差数值；

S27、分别比较上侧检验量和下侧检验量相对限差数值的大小，若检验量大于限差数值，则将检验量对应的星图灰度数据作为异常数据进行剔除，并对余下的测量数据重新排列，再重复步骤S21至步骤S27进行判断，直到剔除掉所有的异常数据为止。

3.根据权利要求1所述的近红外星等的校准方法，其特征在于，步骤S1和S4中，至少采集20组数据。

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