1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Астрономический журнал
  4. T. 100, № 6, 2023

Астрономический журнал, 2023, T. 100, № 6, стр. 557-566

Нейронные сети для поиска сигналов метеоров в данных орбитального телескопа “УФ атмосфера”

М. Зотов 1, *, Д. Соколинский 2, А. Арифуллин 2

1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына
Москва, Россия

2 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Москва, Россия

* E-mail: zotov@eas.sinp.msu.ru

Поступила в редакцию 01.11.2022
После доработки 05.04.2023
Принята к публикации 18.05.2023

Аннотация

На Международной космической станции, начиная с 2019 г., работает российско-итальянский эксперимент “УФ атмосфера” (Mini-EUSO), основным инструментом которого является широкоугольный телескоп, направленный в надир. Главной целью эксперимента является получение карты излучения ночной атмосферы Земли в ультрафиолетовом диапазоне, что является необходимым элементом подготовки крупномасштабного эксперимента по изучению космических лучей предельно высоких энергий с помощью орбитального телескопа. Как и более ранний эксперимент ТУС, прибор “УФ атмосфера” регистрирует сигналы разнообразных процессов, происходящих в атмосфере в УФ диапазоне, и среди них – свечение метеоров. Мы описываем две простые нейронные сети, которые позволяют эффективно выделять сигналы метеоров в общем потоке данных. Реализованный подход может быть применен для поиска трекоподобных сигналов различной природы в данных флуоресцентных и черенковских телескопов.

Ключевые слова: телескоп “УФ атмосфера”, нейронные сети, распознавание образов, метеоры

Список литературы

  1. J. H. Adams, S. Ahmad, J.-N. Albert, D. Allard, et al., Exp. Astron. 40(1), 3 (2015).

  2. M. E. Bertaina and JEM-EUSO Collaboration, in 37th International Cosmic Ray Conference, held 12–23 July 2021, Berlin, Germany, PoS(ICRC2021) 395, id. 406 (2022).

  3. P. A. Klimov, M. I. Panasyuk, B. A. Khrenov, G. K. Garipov, et al., Space Sci. Rev. 212, 1687 (2017).

  4. B. A. Khrenov, P. A. Klimov, M. I. Panasyuk, S. A. Sha-rakin, et al., J. Cosmology and Astroparticle Phys. 9, id. 006 (2017).

  5. J. H. Adams, S. Ahmad, J.-N. Albert, D. Allard, et al., Exp. Astron. 40, 253 (2015).

  6. G. Abdellaoui, S. Abe, A. Acheli, J. Adams, et al., Planet. Space Sci. 143, 245 (2017).

  7. O. I. Ruiz-Hernandez, S. Sharakin, P. Klimov, O. M. Mar-tínez-Bravo, Planet. Space Sci. 218, id. 105507 (2022).

  8. S. Bacholle, P. Barrillon, M. Battisti, A. Belov, et al., Astrophys. J. Suppl. 253, id. 36 (2021).

  9. M. Casolino, J. Adams Jr., A. Anzalone, E. Arnone, et al., in 37th International Cosmic Ray Conference, held 12–23 July 2021, Berlin, Germany, PoS(ICRC2021) 395, id. 354 (2022).

  10. M. Casolino, D. Barghini, M. Battisti, C. Blaksley, et al., Remote Sensing Environment 284, id. 113336 (2023).

  11. P. Klimov, M. Battisti, A. Belov, M. Bertaina, et al., Universe 8, 88 (2022).

  12. A. V. Olinto, J. Krizmanic, J. H. Adams, R. Aloisio, et al. J. Cosmology and Astroparticle Phys. 2021(06), id. 007 (2021), arXiv:2012.07945 [astro-ph.IM].

  13. D. Barghini, M. Battisti, A. Belov, M. E. Bertaina, et al., in: 14th Europlanet Science Congress 2020, held virtually, 21 September 2020–9 October, 2020, online at https://www.epsc2020.eu/, id. EPSC2020-800 (2020).

  14. D. Barghini, M. Battisti, A. Belov, M. E. Bertaina, et al., in: 14th Europlanet Science Congress 2020, held virtually, 21 September 2020–9 October, 2020, online at https://www.epsc2020.eu/, id. EPSC2021–243 (2020).

  15. Y. Le Cun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, Proc. of the IEEE 86, 2278 (1998).

  16. D. Cireşan, U. Meier, and J. Schmidhuber, Computer Vision and Pattern Recognition 2012, 3642 (2012), arXiv:1202.2745 [cs.CV].

  17. D. Baron, arXiv:1904.07248 [astro-ph.IM] (2019).

  18. C. J. Fluke and C. Jacobs, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery 10(2), id. e1349 (2019).https://doi.org/10.1002widm.1349

  19. S. G. Djorgovski, A. A. Mahabal, M. J. Graham, K. Polsterer, and A. Krone-Martins, arXiv:2212.01493 [astro-ph.IM] (2022).

  20. D. Fraser, Z. Khan, and D. Levy, in: Artificial Neural Networks, edited by I. Aleksander and J. Taylor (North-Holland, Amsterdam, 1992), p. 1155.

  21. V. Ş. Roman and C. Buiu, in: Proc. of the International Meteor Conference, held 18–21 September 2014, Giron, France, edited by J. L. Rault and P. Roggemans, Intern. Meteor Organization, p. 122 (2014).

  22. E. Silai, D. Vida, K. Nyarko, in: Proc. International Meteor Conference, Mistelbach, held 27–30 August 2015, Mistelbach, Austria, edited by J.-L. Rault and P. Roggemans, Intern. Meteor Organization, p. 24 (2015).

  23. P. S. Gural, Monthly Not. Roy. Astron. Soc. 489, 5109 (2019).

  24. D. Cecil and M. Campbell-Brown, Planet. Space Sci. 186 id. 104920 (2020).

  25. R. Sennlaub, M. Hofmann, M. Hankey, M. Ennes, T. Mül-ler, P. Kroll, and P. Mäder, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 516, 811 (2022).

  26. M. Y. Zotov and D. B. Sokolinskiy, Moscow University Phys. Bull. 75, 657 (2020).

  27. M. Zotov, Universe 7, 1 (2021), https://www.mdpi.com/2218-1997/7/7/221.

  28. I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning (MIT Press, 2016).

  29. C. Рашка, B. Мирджалили, Python и машинное обучение (Packt Publishing, Диалек-тика, 2019).

  30. D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, Nature 323, 533 (1986).

  31. G. V. Cybenko, Mathematics of Control, Signals and Systems 2, 303 (1989).

  32. O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, arXiv:1505.04597 [cs.CV] (2015).

  33. G. Pasquali, G. C. Iannelli, and F. Dell’acqua, Remote Sensing 11, 2803 (2019).

  34. V. Scotti and G. Osteria, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 958, id. 162164 (2020).

  35. M. Abadi, A. Agarwal, P. Barham, E. Brevdo, et al., TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems (2015), https://www.tensorflow.org/ .

  36. F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, et al., J. Machine Learn. Res. 12, 2825 (2011).

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Астрономический журнал

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал