Figure 7. PADME flow diagram.VADERV

Figure 7. PADME flow diagram.VADERVADER operates on observational data such as the brightness magnitudes, coupled with the angular positions of the detected objects and the background stars. The VADER portion of O2DPA consists of several algorithms to provide both validation and exploitation of radiometry as shown in Fig. 8. Level B (validation) first checks the radiometric calibration and assigns an estimated systematic error, and then compares the current data to an empirical model created from past and concurrent data to assign each data point a score. The score and systematic error are then used to filter the data processed by the Level C (exploitation) algorithms.

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图7. PADME流程图。 VADER VADER对观测数据（例如亮度大小）以及检测到的物体和背景恒星的角位置进行操作。如图2所示，O2DPA的VADER部分由几种算法组成，以提供辐射度的验证和利用。B级（验证）首先检查辐射度校准并分配估计的系统误差，然后将当前数据与经验值进行比较。根据过去和并发数据创建的模型，以为每个数据点分配分数。然后将分数和系统误差用于过滤由C级（开发）算法处理的数据。

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图7.PADME 流程图。 维德 VADER 对观测数据（如亮度大小）以及检测到的物体和背景星的角度位置进行操作。O2DPA 的 VADER 部分由多种算法组成，用于验证和利用放射性测量，如图 8 所示。B 级（验证）首先检查辐射校准并分配估计的系统误差，然后将当前数据与从过去和并发数据创建的经验模型进行比较，以为每个数据点分配分数。然后，使用分数和系统误差来筛选由级别 C（利用）算法处理的数据。

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图7。PADME流程图。 维德 维德操作的观测数据，如亮度大小，加上被探测物体和背景恒星的角度位置。O2DPA的维德部分由几个算法组成，用于验证和利用辐射测量，如图8所示。B级（验证）首先检查辐射定标并分配估计的系统误差，然后将当前数据与根据过去和当前数据创建的经验模型进行比较，为每个数据点分配一个分数。然后利用分数和系统误差对C级（开发）算法处理的数据进行过滤。

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