Resumen

El reconocimiento de los púlsares de rayos X es importante para el problema de la determinación de la actitud de las naves espaciales mediante la navegación de púlsares de rayos X (XPNAV). Utilizando el modelo de Poisson no homogéneo de los fotones recibidos y el criterio de mínimo error de reconocimiento, se propone un clasificador basado en el teorema bayesiano. Para el reconocimiento de púlsares de rayos X con frecuencia Doppler y fase inicial desconocidas, se extraen las características de cada púlsar de rayos X y se estiman los parámetros desconocidos mediante el método de Máxima Verosimilitud (ML). Además, se propone un método para reconocer púlsares de rayos X desconocidos o perturbaciones de rayos X. Los resultados de la simulación certifican la validez del clasificador bayesiano propuesto.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Cinemática Vehículo espacial Vehículo
• Subjects:Data mining Aerodynamics Kinematics Space vehicles Automobiles
• Palabras claves:púlsar de rayo, criterios de error de reconocimiento, frecuencia doppler desconocida, reconocimiento de púlsar de rayo, problema de la nave espacial, clasificador bayesiano propuesto, navegación de púlsar de rayo, modelo poisson no homogéneo, perturbación de rayo, fase inicial
• Keywords:ray pulsar, recognition error criteria, unknown doppler frequency, ray pulsar recognition, problem of spacecraft, proposed bayesian classifier, ray pulsar navigation, nonhomogeneous poisson model, ray disturbance, initial phase