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摘要

为减少X射线脉冲星信号辨识所需的观测时间, 提出一种基于轮廓光子分布统计量的辨识算法. 用该方法分析了观测数据按不同周期累积所获轮廓的光子分布差异, 按累积周期正确与否, 对轮廓进行分类建模. 基于两类轮廓模型, 研究了光子分布统计量的性质差异, 以此进行信号辨识. 利用罗西X射线时变探测器数据进行了辨识实验, 结果表明该算法有效地减少了辨识所需的观测时间, 且不存在误检问题.

关键词:

In order to reduce the observation time of X-ray pulsar signal identification, a new identification algorithm based on the photon distribution statistics is proposed. The influence of cumulation period variation on photons distribution is analyzed, according to whether the cumulation period is correct, two kinds of Poisson models are developed to characterize the cumulation profiles. The photon distribution statistics is constructed, and the difference of photon distribution statistics between two kinds of profiles is presented. Rossi X-ray timing explorer observation data is used for simulation, and the simulation result verifies the effectiveness of the suggested method.

Keywords:

作者及机构信息

1.

基金项目:国家自然科学基金(批准号: 61172138)和国家高技术研究发展计划(批准号: 2007AA12Z323)资助的课题.

Authors and contacts

1.

Funds:Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 61172138) and the National High Technology Research and Development Program of China (Grant No. 2007AA12Z323).

参考文献

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