FTIR光谱仪动镜速度和采样抖动的噪声分析

分析了傅里叶变换光谱仪由动镜速度和采样抖动的随机误差引起的光谱噪声,建立了基于噪声等效辐亮度差(NERD)和噪声等效温差(NETD)的噪声模型。分析表明,动镜速度的波动与抗混叠滤波器幅频响应、时间延迟的综合作用,以及采样触发的短时抖动,都会引起系统的噪声。通过MATLAB数值模拟,对动镜速度和采样抖动的噪声影响进行了仿真分析与模型计算,验证了理论模型,评估了实际仪器的噪声水平,为动镜控制、抗混叠滤波器的设计以及傅里叶变换光谱仪的噪声定量化计算和改善提供了依据。     

FY-3E/HIRAS-II发射前热真空定标试验非线性校正

红外高光谱大气探测仪II型（HIRAS-II）是一台傅里叶变换光谱仪,搭载于世界首颗民用晨昏轨道气象卫星FY-3E上,其研制过程在FY-3D/HIRAS-I产品基础上,重点提升了探测器灵敏度、光谱和辐射定标精度等方面。仪器发射前进行了全面的热真空定标试验,其中非线性订正作为辐射定标过程的重要环节,对辐射定标精度具有重要影响。针对HIRAS-II长波和中波1红外探测器产生的非线性效应,通过缩放带内光谱对原始数据作非线性订正,采用最小化不同温度点复原光谱各波数点的响应度分布和最小化变温黑体定标偏差分布两种方法推导非线性系数。对比辐射定标数据作非线性订正前后的光谱亮温偏差,结果表明,经过非线性订正后的辐射定标精度得到了明显提升。     

红外高光谱大气探测仪（FY-3E/HIRAS-II）在轨数据非线性校正方法

风云三号E星（FY-3E）搭载的高光谱大气探测仪（HIRAS-II）能够实现大气的垂直探测,具有高光谱、高灵敏度、高精度的特点。仪器在轨之后由于仪器衰减和环境变化的原因产生非线性响应,影响在轨定标精度。针对非线性响应的问题,提出了一种基于带内光谱的非线性校正方法。首先基于带外低频光谱的非线性特征求解非线性校正系数,将此系数作为初值输入到辐射定标模型中,以星上测量的黑体带内光谱与理想光谱的偏差为目标函数,通过迭代优化非线性校正系数。通过辐射定标实验得出,校正后的黑体亮温偏差明显低于未校正和基于带外光谱的校正方法。将HIRAS-II的观测数据与IASI进行交叉比对并计算平均亮温偏差和偏差绝对值,经过带内校正法非线性校正后的亮温平均偏差为-0.13K,优于带外校正方法。     

基于ZYNQ的卷积神经网络加速器设计

针对卷积神经网络在嵌入式系统需要耗费大量计算资源、计算复杂度高等问题,提出一种基于ZYNQ系列FPGA的加速方法。通过HLS工具对卷积神经网络加速器进行设计,提出相邻层位宽合并和权重参数重排序的策略实现数据传输的优化,利用卷积分解、并行展开充分发挥FPGA并行计算的优势。为验证卷积神经网络加速器的加速效果,将YOLO目标检测模型进行部署。实验结果表明,在PYNQ-Z2上达到了39.39GOP/s的计算性能,是intel i5-2400 CPU的3.4倍,是ARM-Cortex A9 CPU的147.5倍。在相同FPGA平台上与之前的工作相较也有更高的性能。