一种基于深度学习的激光吸收光谱多气体参数测量方法

    公开(公告)号:CN118150519B

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202410368856.8

    申请日:2024-03-28

    Abstract: 本发明涉及气体测量技术领域,具体公开了一种基于深度学习的激光吸收光谱多气体参数测量方法,基于深度学习方法考虑实际测量中的噪声、光谱漂移等多种因素训练光谱识别模型,同时通过恒等映射实现残差连接以避免深度学习网络结构构建过程中出现的网络退化问题,以获得精确可靠的光谱信息反演。本发明利用深度学习准确高效地解码气体吸收光谱的多种信息,以实现对于气体多参数的准确同时反演;其扩展性好,可与层析成像等方法直接结合对于非均匀场进行整体重;本发明稳健性高,可适应复杂测量环境下不同组分引起的谱线展宽变化及线移效应;借助激光吸收光谱进行多参数测量,有效避免了传统测量方式测量参数单一、侵入式、测量系统复杂等不足。

    一种基于运载火箭留轨末级的航天应用通信平台

    公开(公告)号:CN106374995B

    公开(公告)日:2019-04-09

    申请号:CN201610849674.8

    申请日:2016-09-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于运载火箭留轨末级的航天应用通信平台,包括卫星适配器、仪器安装板、姿态控制系统敏感器、执行器、蓄电池、电源控制单元、任务管理器、通信中继载荷和太阳能电池板,所述通信中继载荷包括天线和信息处理设备,执行器包括反作用飞轮、磁力矩器和姿控喷管,其中卫星适配器为两端开口且中空的圆台结构,仪器安装板设置于圆台结构的底端,本发明通信平台充分挖掘运载火箭富余运载能力,通过“加装、改制”的思路,在卫星适配器结构舱段内布局实现扩展任务所需的设备,搭载通信中继载荷,构建可用于商业航天的高轨、中轨和低轨空间云通信服务体系,实现测控、通信等定向化服务,无需再次发射费用,具有低成本运行的特点。

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