基于压缩感知的法拉第旋率测量方法研究

发布时间：2024-02-17 21:27

　　法拉第旋率合成方法(Faraday rotation measure synthesis,RMS)目前已经成为研究宇宙磁场的有效工具之一。它通过观测偏振量和与法拉第色散函数(Faraday dispersionfunction,FDF)之间的傅里叶变换关系来反解出法拉第色散函数,由于观测波长范围的限制,其得到的法拉第色散函数是病态的,因此需要寻求一种更为可靠的重构法拉第色散函数的方法。压缩感知法(Compressive sensing/sampling,CS)是一种新兴的信号处理技术,其优点在于利用极少的采样数据也有可能实现对原始信号的较好逼近,相比于传统方法具有很大的优越性。目前已经提出了有关基于CS的法拉第色散函数重构方法,模拟结果显示要好于RMS方法,然而是否具有实用性仍然未知。本文主要探究了基于CS的法拉第色散函数重构方法在实际观测中的可行性以及实际应用中最优化的参数设置。结果表明:基于CS的法拉第色散函数重构结果会受到各种因素(如噪声、不同辐射源在法拉第深度空间上的间隔以及源的偏振强度和相位等)的影响而出现较大的不确定性。在大样本统计实验中,对重构结果在峰值附近进行了最小二乘...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 宇宙磁场
        1.1.2 法拉第旋率测量
    1.2 研究现状
    1.3 研究意义
    1.4 论文的主要研究工作
    1.5 论文的结构安排
第二章 压缩感知
    2.1 传统的信号采集
    2.2 压缩感知理论
        2.2.1 基本思想
        2.2.2 信号的稀疏性表示
        2.2.3 测量矩阵
        2.2.4 信号重建算法
    2.3 压缩感知的应用
    2.4 本章小结
第三章 基于CS的法拉第色散函数重构
    3.1 实验设置
    3.2 影响重构效果的因素
        3.2.1 法拉第色散函数重构
        3.2.2 噪声
        3.2.3 源的个数
        3.2.4 间隔△φ、偏振强度和相位
        3.2.5 不同波长范围
        3.2.6 不同分辨率
    3.3 本章小结
第四章 统计分析与讨论
    4.1 最小二乘拟合
    4.2 分辨率的设置
    4.3 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间科研学术成果
致谢



本文编号：3901350