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51.
52.
The Juno Radiation Monitoring (RM) Investigation 总被引:1,自引:0,他引:1
H. N. Becker J. W. Alexander A. Adriani A. Mura A. Cicchetti R. Noschese J. L. Jørgensen T. Denver J. Sushkova A. Jørgensen M. Benn J. E. P. Connerney S. J. Bolton The Selex Galileo Juno SRU Team J. Allison S. Watts V. Adumitroaie E. A. Manor-Chapman I. J. Daubar C. Lee S. Kang W. J. McAlpine T. Di Iorio C. Pasqui A. Barbis P. Lawton L. Spalsbury S. Loftin J. Sun 《Space Science Reviews》2017,213(1-4):507-545
The Radiation Monitoring Investigation of the Juno Mission will actively retrieve and analyze the noise signatures from penetrating radiation in the images of Juno’s star cameras and science instruments at Jupiter. The investigation’s objective is to profile Jupiter’s \(>10\mbox{-MeV}\) electron environment in regions of the Jovian magnetosphere which today are still largely unexplored. This paper discusses the primary instruments on Juno which contribute to the investigation’s data suite, the measurements of camera noise from penetrating particles, spectral sensitivities and measurement ranges of the instruments, calibrations performed prior to Juno’s first science orbit, and how the measurements may be used to infer the external relativistic electron environment. 相似文献
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分析了地球同步轨道高能电子通量增强事件的发生规律及其与太阳风和行星际磁场参数的关系,并在此基础上建立了基于人工神经网络的高能电子增强事件模式,经实测数据检验,预报模式可以对未来1天的高能电子通量进行预报,误差为8.2%,达到了较高水平. 相似文献
54.
55.
基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中,一种结构紧凑的特征“等高线图”,用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图,这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配,即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中,首先用一种具有平移,旋转,尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法,并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高,计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。 相似文献
56.
57.
介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。 相似文献
58.
59.
动态系统慢变型故障的检测与隔离 总被引:5,自引:1,他引:5
利用最优奇偶向量法 ,分别设计对执行机构故障和传感器故障敏感的最优奇偶向量 ,产生各自对执行机构故障和传感器故障敏感的残差 ,从而达到将执行机构故障和传感器故障进行分离的目的 相似文献
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