深空探测的关键瓶颈在于信号极其微弱。在宇宙观测中，天光背景噪声与望远镜自身热辐射噪声叠加，使得在极低信噪比条件下，光子信息难以被有效提取。此难题长期限制了人类对宇宙早期结构的观测深度。清华大学自动化系戴琼海院士团队与天文系蔡峥副教授团队联合开发的“星衍”模型，通过构建噪声涨落与星体光度的联合数学模型，实现了对极弱光子信号的精确重构。模型采用“分时中位、全时平均”的联合优化策略，在剔除宇宙射线等瞬态干扰的同时，明显提高暗弱信号的信噪比。测试结果显示，其探测准确度较传统方法提升约1.6个星等，在天文观测中意义突出。
深空探索既取决于望远镜口径与探测器性能等“硬实力”，也离不开贴近观测规律的成像处理与数据方法创新。把噪声“压下去”、把信号“提上来”——不仅意味着能发现更多天体——也意味着人类理解宇宙早期结构与演化细节的窗口更扩大。面向未来，推动观测设备与数据方法协同迭代，将成为提升我国深空科学发现能力的重要路径之一。