論文の概要: Searching for long faint astronomical high energy transients: a data
driven approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15936v2
- Date: Fri, 1 Sep 2023 21:13:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 05:53:13.026563
- Title: Searching for long faint astronomical high energy transients: a data
driven approach
- Title（参考訳）: 長方形の天文学的高エネルギー過渡現象の探索:データ駆動アプローチ
- Authors: Riccardo Crupi, Giuseppe Dilillo, Kester Ward, Elisabetta Bissaldi,
Fabrizio Fiore, Andrea Vacchi
- Abstract要約: 宇宙起源の高エネルギー検出器のバックグラウンドカウント率を評価するための新しいフレームワークを提案する。
我々は、異なる時間スケールで背景光曲線を推定するためにニューラルネットワーク(NN)を用いる。
我々は,NASAのFermi Gamma-ray Burst Monitor(GBM)のアーカイブデータに基づいて,新しいソフトウェアをテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5851170136095292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: HERMES (High Energy Rapid Modular Ensemble of Satellites) pathfinder is an
in-orbit demonstration consisting of a constellation of six 3U nano-satellites
hosting simple but innovative detectors for the monitoring of cosmic
high-energy transients. The main objective of HERMES Pathfinder is to prove
that accurate position of high-energy cosmic transients can be obtained using
miniaturized hardware. The transient position is obtained by studying the delay
time of arrival of the signal to different detectors hosted by nano-satellites
on low Earth orbits. To this purpose, the goal is to achive an overall accuracy
of a fraction of a micro-second. In this context, we need to develop novel
tools to fully exploit the future scientific data output of HERMES Pathfinder.
In this paper, we introduce a new framework to assess the background count rate
of a space-born, high energy detector; a key step towards the identification of
faint astrophysical transients. We employ a Neural Network (NN) to estimate the
background lightcurves on different timescales. Subsequently, we employ a fast
change-point and anomaly detection technique to isolate observation segments
where statistically significant excesses in the observed count rate relative to
the background estimate exist. We test the new software on archival data from
the NASA Fermi Gamma-ray Burst Monitor (GBM), which has a collecting area and
background level of the same order of magnitude to those of HERMES Pathfinder.
The NN performances are discussed and analyzed over period of both high and low
solar activity. We were able to confirm events in the Fermi/GBM catalog and
found events, not present in Fermi/GBM database, that could be attributed to
Solar Flares, Terrestrial Gamma-ray Flashes, Gamma-Ray Bursts, Galactic X-ray
flash. Seven of these are selected and analyzed further, providing an estimate
of localisation and a tentative classification.
- Abstract（参考訳）: hermes (high energy rapid modular ensemble of satellites) pathfinderは6つの3uナノサテライトの星座で構成され、宇宙の高エネルギー過渡現象を監視するためのシンプルだが革新的な検出器をホストしている。
HERMESパスファインダーの主な目的は、小型ハードウェアを用いて高エネルギーの宇宙遷移物の正確な位置を求めることである。
過渡位置は、低軌道上でナノサテライトがホストする異なる検出器への信号の到着の遅延時間を調べることによって得られる。
この目的のために、目標は1マイクロ秒の精度を全体として達成することである。
この文脈では、HERMES Pathfinderの今後の科学的データ出力を完全に活用するための新しいツールを開発する必要がある。
本稿では,宇宙起源の高エネルギー検出器のバックグラウンドカウント率を評価するための新しい枠組みを提案する。
異なる時間スケールで背景光曲線を推定するためにニューラルネットワーク(nn)を用いる。
次に, 背景推定値に対して統計的に有意な超過が存在する観察セグメントを分離するために, 高速変化点および異常検出手法を用いた。
今回、nasaのファーミ・ガンマ線バーストモニター(gbm)から得られたアーカイブデータから、hermesパスファインダーと同じ大きさの収集エリアと背景レベルを持つ新しいソフトウェアをテストした。
NNの性能は高太陽活動と低太陽活動の両方の期間にわたって議論され分析された。
私たちはFermi/GBMカタログのイベントを確認することができ、Fermi/GBMデータベースには存在しないイベントを発見した。
さらに7つが選択され分析され、局所化の見積もりと暫定分類が提供される。
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