Адаптивный алгоритм обработки сигналов звезд в телевизионной астрономии

Предлагается адаптивный алгоритм цифровой обработки сигналов телевизионных изображений звезд для случая, когда в качестве датчика используется твердотельный прибор с переносом заряда (ППЗ). Показано, что процедура решения при обнаружении сигналов звезд с неизвестными параметрами сводится к формирова...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кинематика и физика небесных тел
Date:1989
Main Authors: Крылков, В.Ф., Шаталов, А.А., Ястребков, А.Б.
Format: Article
Language:Russian
Published: Головна астрономічна обсерваторія НАН України 1989
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/201281
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Адаптивный алгоритм обработки сигналов звезд в телевизионной астрономии / В.Ф. Крылков, А.А. Шаталов, А.Б. Ястребков // Кинематика и физика небесных тел. — 1989. — Т. 5, № 3. — С. 75-83. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Предлагается адаптивный алгоритм цифровой обработки сигналов телевизионных изображений звезд для случая, когда в качестве датчика используется твердотельный прибор с переносом заряда (ППЗ). Показано, что процедура решения при обнаружении сигналов звезд с неизвестными параметрами сводится к формированию сумм квадратов отсчетов напряжений, снимаемых с ППЗ, и сравнению их с адаптивным порогом. Рассмотрен вопрос о выборе числа слагаемых в каждой сумме и порога обнаружения. Найдены распределения статистик обнаружения звезд и определены характеристики обнаружения. An adaptive algorithm for digital processing of television images of stars is suggested for case when CCD is used as a sensor. It is shown that the solution procedure brings to add up squared CCD signal sampled values and to compare them with the adaptive threshold level. Detection statistic distribution and detection characteristics are obtained. Statistic modelling shows a high efficiency of the suggested adaptive algorithm.
ISSN:0233-7665