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宋轶晗: 作品数：13 被引量：10H指数：2; 供职机构：中国科学院国家天文台更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>

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前照条件下LAMOST焦面板光纤单元定位精度检测系统设计被引量：3: 2014年; 大天区面积多目标光纤光谱望远镜(Large Sky Area Multi-object Optical Spectroscopic Telescope,LAMOST)是目前国际上口径最大、视场最宽、光谱获取率最高的大型施密特望远镜,通过借助并行可控式双回转光纤定位系统,其焦面系统上的4 000根光纤可以在数分钟内按预定天体坐标快速精确地对准各自观测目标并进行精调。望远镜观测时每一个光纤单元定位情况的好坏直接决定接收天体光谱的质量,然而目前针对光纤定位精度情况仅有的信息就是定位时光纤单元步进电机驱动情况的反馈,是一个内部信息,并不全面,无法给出每一个光纤单元的实际定位精度情况。因此需要搭建一个可用于LAMOST现场的检测系统,在望远镜观测间隙,在前置光源照明条件下,可以第一时间获取焦面板光纤单元定位图像,快速分析之后,检测出定位误差较大的光纤单元,由此决定进一步观测处理措施,以保证观测光谱的有效性和准确率。; 汪梦欣陈笑然罗阿理宋轶晗刘力力; 关键词：摄影测量

一种抗噪声的M型星视向速度测量方法被引量：1: 2017年; M矮星是银河系中最普遍的恒星,它们的运动状况能提供银河系演化的线索,视向速度(RV)是反映M矮星运动状况的重要参数之一。我国的大科学工程LAMOST巡天项目已经获得了数十万M型星光谱,测量这些恒星的视向速度需要自动、高效的程序。计算M矮星视向速度的一般方法是将观测光谱与模板光谱进行交叉相关得出。然而在实际处理过程中,由于本质上的不同或者噪声的影响,一些观测光谱和模板光谱错误匹配,从而使得这些光谱的视向速度测量产生偏差。为了减少噪声等因素的影响,对于信噪比较高、但局部有较强噪声的光谱,采用统计与经验特征相结合的方法选取光谱中的有效特征段、避开噪声污染的波段计算M型星的视向速度。利用该方法对LAMOST DR3 M型星星表中的部分实测光谱测量了视向速度,将之与APOGEE星表中的对应视向速度进行了对比。结果表明该方法有效地减少了局部噪声对视向速度的影响,提高了视向速度测量的准确率。; 衣振萍潘景昌宋轶晗罗阿理; 关键词：视向速度 LAMOST 光谱

基于兴隆观测基地80厘米望远镜的CSST无缝光谱地面测试: 2023年; 我国预计2025年发射的巡天空间望远镜(Chinese Space Station Telescope,CSST),主要用于开展大规模的多色成像与无缝光谱巡天工作。发射前需要利用地基望远镜对空间望远镜的光学成像系统、探测器,以及设备长时间运行稳定性进行地面测试。设计了兴隆观测基地80 cm望远镜的无缝光谱地面测试,利用A型恒星、B型恒星和沃尔夫拉叶星HD4004的强吸收和发射线特征,拟合色散方程,并发现色散方程具有空间分布特征。对HR3173的53条数据的零级谱位置信息及色散方程系数进行了二次曲面拟合,并利用该曲面对HR3173零级像位置范围内的HR718数据进行了波长定标,得到的CCD上8×13 pixels范围内的平均视向速度精度为51 km/s。; 邱晓晴范舟宋轶晗顾弘睿姜海娇李静; 关键词：波长定标

SAGE巡天介绍Ⅰ--测光系统和数据处理被引量：4: 2018年; SAGE(Stellar Abundance and Galactic Evolution)巡天采用一套对恒星大气参数敏感的独特测光系统,包括uSC,vSAGE,g,r,i,Hα_n,Hα_w和λ_(DDO51)(David Dunlap Observatory,DDO)共8个波段。该系统对恒星大气参数(有效温度T_(eff)、表面重力lg g和金属丰度[Fe/H])和星际消光的测量比传统的uvbyβ系统(Str?mgren-Crawford,SC)更敏感。由于g,r,i波段带宽较宽,因而观测效率较高,对恒星大气参数的测量精度和观测效率均超过uvbyβ系统和宽带测光系统。利用美国亚利桑那大学Steward天文台2.3 m Bok望远镜、新疆天文台南山1 m望远镜和乌兹别克斯坦MAO(Maidanak Astronomical Observatory)1 m望远镜已展开巡天观测。项目计划在约4年时间内完成所有的巡天观测,北天天区覆盖面积约12000(~?)~2,高精度测光(信噪比为100σ)深度约15 mag(V波段);5σ探测极限可深至约20 mag(V波段)。最终将探测约5×108颗恒星,并得出其恒星大气参数以及星际消光。该样本比之前的u,v,b,y,β测光巡天,如GCS(Geneva-Copenhagen Survey)巡天和HM(Hauck and Mermilliod 1998)巡天,扩展到更深的区域,即深度达到7～8 mag(V波段)。利用观测得到的大样本恒星测光星表,可以开展如下课题的研究:(1)得到银河系约5×10~8颗恒星大样本的金属丰度分布,并根据恒星演化模型得到其年龄分布;(2)预期搜寻到一批贫金属星候选体,并利用其他望远镜进行下一步观测;(3)结合高质量的uSC波段数据,预期可以找到一批白矮星;(4)结合其他星表,预期找到一批长周期变源以及移动天体;(5)结合uSC波段数据和其他星表,预期可以找到一批类星体。; 范舟赵刚王炜王炜赵景昆郑捷刘玉娟何维刘玉娟何维宋轶晗; 关键词：测光系统数据处理银河系结构

马氏距离度量LAMOST早型星光谱的分类研究被引量：2: 2019年; 随着天文大数据不断积累,我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测,获得DR5数据集已达到900多万条光谱,其中含有观测比例较低的早型恒星光谱,具备重要的研究价值。利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精度与可靠性,由于LAMOST第一年的巡天光谱中并没有完整覆盖B型恒星包含的所有子类型,造成后续观测数据分类的子类型范围受限。依据LAMOST已发布DR5数据中B型恒星光谱为研究对象,选取ELODIE发布的B型恒星实测光谱模板库来检测LAMOST在用的分类光谱。首先完成ELODIE发布37条B型光谱模板的相关性分析,去掉相关性弱的三条光谱后,筛选出ELODIE 34条B型恒星实测模板作为中心,通过计算LAMOST DR5发布的绝大多数被标记为B6型(7 662条)和B9型(3 969条)实测光谱的马氏距离,经有监督聚类LAMOST早型恒星光谱数据,标记13个子类型在涵盖B2—B9子类的34条ELODIE光谱模板中的分布。经线性分析判别每条谱线子类型的类内距离,确保波长覆盖范围和分辨率与LAMOST数据完全一致,去掉距离数值偏差较大的数据,计算相应子类的平均谱线,得到LAMOST源于DR5观测数据早型B型恒星的13条子类型光谱分类模板,为后期完善模板提供较好的参考性。; 陈淑鑫陈淑鑫宋轶晗; 关键词：LAMOST

无缝光谱观测中利用恒星视向速度矫正天测精度的方法: 本发明公开了一种无缝光谱观测中利用恒星视向速度矫正天测精度的方法。本方法为：1）获取无缝光谱图像的测光图像；2）从测光图像中识别出天体目标及其在天球上的位置；3）通过每一天体目标在测光图像中的位置计算出其光谱在无缝光谱图...; 宋轶晗刘凤山张鑫汪霞

一种基于模板匹配的低分辨率恒星连续谱自动拟合方法: 本发明公开了一种基于模板匹配的低分辨率恒星连续谱自动拟合方法，包括5个步骤，利用现有的信噪比高的光谱(或者理论模板)确定好合理的连续谱，对待测光谱与这些光谱进行拟合，找到最佳匹配，然后利用信噪比高的光谱(或者理论模板)的...; 宋轶晗; 文献传递

海量天体光谱数据分析与产品发布系统的研制与应用: 2021年; 随着国内外大规模天文光谱巡天的出现,缺乏完善的海量天体光谱数据自动处理和数据发布系统成为制约基于海量天文光谱进行科研的瓶颈.中国科学院国家天文台针对此问题提出了完整的解决方案并基于大量的创新技术方法解决了天文数据所特有的复杂背景信号的建模与扣除、稀疏特征的压缩与提取、恒星物理参数的非线性回归、非结构化数据的快速索引等问题,并且成功地应用在我国自主研发的国家重大科技基础设施郭守敬望远镜(LAMOST),成功地处理和分析了数以千万计的天体光谱并精确地测量了这些天体的参数,对全世界公开发布了世界上最大的光谱库和天体参数表.这个系统的应用和所发布的数据不仅是我国在银河系研究走到世界前列的基础,同时也为大数据和人工智能方面的研究提供了标准的数据库.; 罗阿理张昊彤崔辰州赵永恒白仲瑞陈建军樊东卫张健楠何勃亮袁海龙杜冰吴悦雷亚娟宋轶晗孔啸邬科飞郭炎鑫左芳董义乔李荫碧侯文王瑞李珊珊汪梦欣王有芬汪霞; 关键词：天体光谱天文学海量数据

基于多尺度特征融合的恒星光谱分类方法: 2024年; 近年来,随着各大光谱巡天项目的陆续实施,观测得到的天体光谱数据急剧增长。大型光谱巡天项目对光谱的自动分类和分析提出了更高的要求。采用多尺度特征融合模块来获取光谱在不同尺度上的光谱特征,结合CNN网络在分类任务上的优势,提出了一种基于多尺度特征融合的恒星光谱分类模型(MSFnet),对恒星光谱进行光谱型预测。主要包含多尺度特征融合模块和一个含4个卷积层,2个最大池化层,1个全连接层的卷积神经网络。为了防止出现过拟合的问题,添加了dropout,添加dropout后可以使得模型不依赖某些局部特征,防止过拟合,优化网络的鲁棒性。实验中的数据集均来自LAMOST DR9数据库,在输入到模型进行训练之前,需要对光谱数据进行预处理:重新对光谱进行均匀采样,之后进行最大最小值归一化。该实验的编程语言为python 3.9,引入了Pytorch深度学习框架来构建网络。实验部分为两部分:第一部分是研究卷积神经网络的层数、特征图个数与准确率的关系;第二部分将本文提出的MSFnet模型和Resnet18模型的结果对比实验,从精准率P、召回率R、调和平均值F1、准确率A、运行时间等指标来对两个模型进行对比评估。两个模型所采用的训练集、验证集和测试集均按6∶2∶2的比例进行分配,保证了两个模型的训练样本一致。结果表明,采用4个卷积层、特征图数量为16的卷积神经网络的准确率最高。基于此结论,本文提出了特征融合模块与卷积神经网络的组合MSFnet模型,相对于18层的残差神经网络模型,该模型的结构更简单,在上述指标的表现上也与Resnet18模型相当,并且在A、F、K型光谱的分类效果更好,速度更快。MSFnet模型在测试集上的准确率接近97%,比传统的CNN和Resnet18模型的准确率更高,表明了MSFnet模型有助于提升光谱自动分类的准确性。; 韩博冲宋轶晗赵永恒; 关键词：恒星光谱卷积神经网络

一种海量光谱中类星体候选体红移测量与识别的算法: 2011年; 提出一套对海量光谱中类星体的红移测的方法。类星体具有本身的宽发射线的特征,而以往光谱处理方法中,对于宽的发射线的识别存在不足之处。由于类星体的红移一般比较大,谱线移动的范围比较大,不易进行判定。所以本文针对类星体最重要的特征,利用低频点集方法,提取光谱中宽的发射线并与已知线表进行匹配,来获得类星体的红移并能够对类星体进行初步的识别。为提高谱线识别可靠性,文章还提出一种估计局部噪声的方法。该文的方法不依赖与光谱的流量定标,可以应用于无流量定标时的光谱,例如正在调试阶段的LAMOST光谱数据。; 宋轶晗罗阿理赵永恒

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