人工智能在脉冲星候选体筛选中的应用

脉冲星搜寻是对脉冲星、引力波,以及对快速射电暴(Fast Radio Burst,简称FRB)等暂现源进行研究的基础。搜寻不仅可以扩大脉冲星样本,还可以发现极端性质的致密星。这有助于研究致密天体状态方程、星际介质、脉冲星导航、引力波探测等课题。目前,射电望远镜的单次巡天就可以产生百万数量级的脉冲星候选体。面对这些海量数据,仅仅依赖人工识别筛选,已不能满足数据的时效需求,更不能实现数据的实时处理。机器学习、计算机视觉应用等人工智能技术自诞生以来,其理论和技术已日益发展成熟,并已成功运用到脉冲星候选体筛选等射电天文研究领域。首先将介绍现有脉冲星搜寻的人工智能方法,再统计和分析已有脉冲星候选体筛选方法的性能,最后对FAST脉冲星候选体筛选工作进行展望。     

脉冲星数据比对分析和可视化系统设计与实现

脉冲星数据比对分析和可视化系统(PSRDB,URL:http://www.psrdb.net/),由FAST(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope)早期科学数据中心团队为快速开展脉冲星候选体比对分析和数据管理研发.通过前端数据提交页面,接收和维护来自FAST及其他研究机构的候选体数据.目前,PSRDB已收录自1967年人类发现第1颗脉冲星以来所有公开文献发表的2811颗脉冲星样本,并采集了当前主要巡天项目尚未正式发表的源和候选体,如FAST多科学目标同时扫描巡天(CRAFTS)候选体数据.基于入库基础数据,利用位置、周期、色散等参数进行比对分析,辅助科研工作者在线检索匹配已知星表数据,最后将检索匹配、比对分析结果生成图表供进一步分析.目前,PSRDB已被应用于FAST脉冲星搜寻和候选体数据管理.未来,PSRDB可在新源认证、后随观测、观测计划制定和原始数据处理流程设计等方面提供数据和工具支撑.     

基于卷积神经网络的快速射电暴候选体分类

针对目前从海量的快速射电暴(Fast Radio Burst, FRB)候选体中人工筛选FRB事件难以为继的现状,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的FRB候选体分类方法.首先,通过真实的观测数据和仿真FRB组成训练和测试样本集.其次,建立了二输入的深度卷积神经网络模型,并对其进行训练、测试和优化,获取FRB候选体分类器.最后,利用来自脉冲星的单脉冲数据对该分类器的有效性和性能进行了验证.实验结果表明,该方法可以快速从大量候选体中准确识别出单脉冲事件,极大地提高了FRB候选体的处理速率和效率.     

基于深层残差网络的脉冲星候选体分类方法研究

随着下一代射电天文望远镜的不断改进和发展,脉冲星巡天观测将发现数百万个脉冲星候选体,这给脉冲星的识别和新脉冲星的发现带来了巨大挑战,迅速发展的人工智能技术可用于脉冲星识别.使用Parkes望远镜的脉冲星数据集(The High Time Resolution Universe Survey,HTRUS),设计了一个14层深的残差网络(Residual Network,ResNet)进行脉冲星候选体分类.在HTRUS数据样本中,存在非脉冲星候选体(负样本)的数目远远大于脉冲星候选体(正样本)数目的样本非均衡问题,容易产生模型误判.通过使用过采样技术对训练集中的正样本进行数据增强,并调整正负样本的比例,解决了正负样本非均衡问题.训练过程中,使用5折交叉验证来调节超参数,最终构建出模型.测试结果表明,该模型能够取得较高的精确度(Precision)和召回率(Recall),分别为98%和100%,F1分数(F1-score)能够达到99%,每个样本检测完成只需要7 ms,为未来脉冲星大数据分析提供了一个可行的办法.     

大规模脉冲星候选体信号的无监督聚类分析研究

随着500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope, FAST)等大型射电望远镜的建设和使用,脉冲星巡天数据进入PB时代.为解决如此大量高速采样的标量数据挖掘问题,促进新天文现象的发现,提出一种基于无监督聚类的脉冲星候选体筛选方案.该方案采用基于密度层次、划分方法的混合聚类算法,结合MapReduce/Spark并行计算模型和基于滑动窗口的分组策略,进而提高大量候选体信号筛选的效率.通过在脉冲星数据集HTRU2 (High Time Resolution Universe)上的对比实验,结果表明该算法能取得较高的精确度和召回率,分别是0.946和0.905,并且当并行节点足够时,该算法的时间复杂度相比串行执行明显下降.可见,该方法为脉冲星观测大数据的分析挖掘提供一种可行思路.     

基于独立成分分析的射频干扰信号消除方法

射电天文已成为人类研究宇宙的重要途径。但随着人类生产、生活的发展,射频干扰信号对射电天文观测的影响越来越严重,观测数据的好坏关系到科学成果的质量甚至结论的真伪。目前广泛采用基于阈值判断射频干扰,对干扰信号直接舍弃部分观测数据的方法。此类方法存在阈值确定困难、观测带宽和时间被缩减等问题。针对脉冲星观测射电信号中,各干扰信号及射电信号统计独立以及呈现出的非高斯性,利用独立成分分析对混合信号进行分解,并根据观测信号中脉冲星信号和干扰信号的分布特点识别脉冲星信号,实现干扰信号消除。使用该方法对云南天文台40 m射电望远镜接收到的脉冲星观测信号进行独立成分分析,分解出独立的射频干扰信号和脉冲星信号,消除射频干扰信号。独立成分分析法在干扰信号消除、射电信号保留及信噪比方面均取得良好效果。     

脉冲星搜索技术及FAST望远镜脉冲星搜索展望

分析现有的脉冲星搜索方法对于即将开展的FAST望远镜早期脉冲星搜索的可行性和必要性,尝试脉冲星搜索数据处理的软、硬件加速。回顾并总结了现有的脉冲星搜索方法和这些方法对应的发现,分析这些方法的特点。编写了基于PRESTO的并行数据处理程序。估计了使用显卡计算加速来完成单脉冲搜索的可行性和效率。编写的基于PRESTO的并行数据处理程序使得处理帕克斯望远镜多波束巡天的一个典型大小(100 MB)的文件的时间从约95 min缩短到短于10 min。使用显卡加速的单脉冲搜索实现了大约20倍的加速,数据处理时间短于获取观测数据的时间。对于使用望远镜早期观测数据进行脉冲星搜索而言,用于短轨道周期脉冲星搜索的相位调制搜索算法是没有必要的,用于搜索较长轨道周期的加速搜索算法也不十分必要,而用于长自转周期脉冲星搜索的快速折叠算法仅在需要搜索长自转周期的弱脉冲星时才需要使用。在数据处理过程中,软、硬件等方面可以加快数据处理的速度,可以使数据处理用时短于获取数据的时间。     

PRESTO单脉冲搜索的算法优化及其并行化

随着快速射电暴(Fast Radio Burst, FRB)及旋转射电暂现源(Rotating Radio Transient, RRAT)等一些没有明显周期的天体被发现以来,单脉冲搜索受到研究人员广泛关注。同时随着射电望远镜设备日趋完善,更高分辨率和更广阔的观测空间产生的观测数据量剧增,观测数据的快速处理迫在眉睫。介绍了PRESTO(PulsaR Exploration and Search TOolkit)中单脉冲搜索,使用Cython编程方式对单脉冲搜索中去趋势(Detrend)算法进行优化,并通过Ray框架实现单脉冲搜索在中央处理器(Central Processing Units, CPU)上并行化。实验结果表明,算法优化后的单脉冲搜索并行化,能明显提升搜索程序性能,显著缩短数据处理时间,同时该并行策略仅基于中央处理器,无需修改代码即可在纯中央处理器环境下实现高性能数据处理。     

旋转射电暂现源研究进展

旋转射电暂现源是McLauglin等人在2006年采用单脉冲搜寻技术,对Parkes射电望远镜多波束脉冲星巡天数据的处理过程中发现的一类特殊天体。该类天体在绝大多数时间都处于射电宁静状态,偶尔发射特征宽度为毫秒量级的脉冲信号。对其进行长期脉冲到达时间观测发现,其具有类似于脉冲星到达时间特性,但目前还不清楚该天体和脉冲星之间的具体关系。综述了近10年来射电以及其他波段的观测研究和理论模型方面的进展。在射电观测方面,主要介绍观测认证技术(包括零色散滤波、DM搜寻、阈值设定、匹配滤波和效果图检验等)、到达时间以及偏振方面的观测研究进展;在其他波段方面,主要介绍X射线、光学以及近红外波段的观测研究进展。在相关理论模型方面,主要介绍远距离的脉冲星模型,物质与脉冲星磁层相互作用模型以及脉冲星磁层辐射带模型等研究进展。最后将对射电暂现源观测研究进行总结与展望。     

FAST 19波束脉冲星漂移扫描巡天模拟

脉冲星搜索是500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的主要科学目标之一。针对FAST设备性能,模拟FAST脉冲星巡天,优化巡天方案,对即将开展的FAST脉冲星巡天项目具有重要的实用价值。基于Parkes多波束巡天、Parkes中纬度巡天和Parkes高纬度巡天的结果,利用脉冲星分布模拟软件包PsrPopPy,模拟得到了银河系中正常脉冲星和毫秒脉冲星的空间分布样本,并根据FAST设备参数进行了虚拟观测。结果表明,使用FAST 19波束接收机漂移扫描观测模式,在中心频率为1250MHz,带宽为400 MHz,每波束扫描时间为13.5 s,有效积分时间为6.0 s的情况下,在赤纬为-14~?12′～65~?48′天区内,可发现1600颗正常脉冲星和238颗毫秒脉冲星。为获得银河系中脉冲星自旋演化的样本,使用evolve代码进行了再次模拟。设置相同的观测参数的情况下,在全天范围内模拟探测到孤立正常脉冲星1749颗,并得到其在P-P图上的分布。     

PSR J0835-4510单脉冲的观测研究

利用中国科学院国家授时中心昊平观测站40m射电望远镜, 在L波段对Vela脉冲星(PSR J0835-4510)进行了单个脉冲观测研究. 在56min的观测数据中, 共观测到38040个单脉冲. 探测到观测时间内辐射的所有单脉冲信号, 其中单脉冲的半峰线宽(half-maximum line width, $W_{50     

FAST漂移扫描观测:快速射电暴信号模拟与模拟样本

快速射电暴(fast radio burst, FRB)是一种发生在毫秒时标的射电爆发现象。观测发现,它们很可能来自银河系外,对研究致密天体并合、星际介质、宇宙大尺度结构等有着重要意义。中国新近建成的500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Telescope, FAST)是世界上最大的单天线射电望远镜,其多波束漂移扫描观测有望在快速射电暴观测方面作出贡献。针对FAST的漂移扫描观测模式,开展了多种参数和分布下的快速射电暴模拟,构建了下述快速射电暴的样本:一个是对快速射电暴在射电观测参数空间进行模拟获得的样本;一个是根据快速射电暴本身距离(红移)与色散之间可能存在的关系,进行物理参数空间模拟获得的样本。每个样本均有50 000个模拟的快速射电暴信号,它们不仅可用来检验应用于FAST巡天扫描观测的快速射电暴搜寻算法的探测效率,还可以用来研究FAST漂移扫描观测和各类快速射电暴搜寻算法的选择效应,从而有可能从实际快速射电暴探测结果反推快速射电暴的内禀物理性质和分布。获得的快速射电暴样本对重复快速射电暴观测和数据分析具有借鉴意义。     

大样本“变脸”活动星系核多频射电巡天观测结果的统计研究

光学波段的“变脸”AGN (changing-look Active Galactic Nucleus, CL AGN)是光谱类型发生变化AGN的统称.近年来,越来越多观测证据表明这类现象与中央超大质量黑洞吸积活动有关.而黑洞吸积率的变化可能会引起喷流的增强或者减弱,进而导致射电波段观测性质的变化.在已发表的文献中,收集了74个光学波段证认的“变脸”AGN、90个“变脸”AGN的候选体.基于这个目前最大并且选源方式多样化的非完备样本,探讨了“变脸”AGN在射电波段的观测性质.从澳大利亚平方公里阵先导设备(Australian Square Kilometre Array (SKA) Pathfinder, ASKAP)和美国甚大阵甚大阵(Very Large Array, VLA)的4大射电巡天观测中,发现了51个“变脸”AGN (含21个候选体)在0.9–3 GHz存在射电波段的对应体,样本的射电探测率约为41%,与一般AGN的射电探测率无显著区别.此外,分析了这些源的射电谱指数,发现在1.4 GHz和3 GHz频段“变脸”AGN相对于一般射电源有较平的射电谱.该统计结果或可解释为“...     

脉冲星巡天观测进展和近邻脉冲冲星样本估算

射电脉冲星巡天是探测获取更多脉冲星的重要途径。首先介绍了影响射电脉冲星巡天效率的因素,着重分析灵敏度和观测频率两个重要因素,并通过定义脉冲星探测率,简化对脉冲星巡天效率的估算。此外,总结了现有脉冲星巡天项目,利用Parkes多波束脉冲星及两次扩充巡天(Swinburne中纬度脉冲星巡天和Parkes高纬度脉冲星巡天)结果,采用包含时间演化的脉冲星分布模拟软件PsrPopPy,模拟得到脉冲星在银河系中分布的样本,并对近邻太阳系1 kpc距离内的脉冲星数目进行了估算,获得了近邻脉冲星样本,可为脉冲星高能辐射对探测宇宙线正电子谱影响等研究提供可靠输入量。     

快速射电暴的数据统计

快速射电暴于2007年首次在脉冲星巡天的历史数据中被发现,是一种在射电波段观测到的具有色散量的单个强脉冲,其特征为持续时间仅为若干毫秒,峰值流量密度可达到央斯基量级。类似于射电脉冲星的单个脉冲,但其色散显著超过同一视线方向上银河系内星际介质的预期最大值。对截止2018年6月帕克斯望远镜、绿岸望远镜、阿雷西博射电望远镜、UTMOST望远镜和ASKAP望远镜已探测到的52例快速射电暴进行了观测量统计分析,根据模型扣除银河系星际介质导致的色散量后,快速射电暴平均色散量为584.5 pc·cm~(-3),暗示着快速射电暴来自河外。通过最佳拟合估算红移幂律分布谱dN/dF_(obs)=4.14±1.30×F■sky~(-1)·day~(-1)。根据分析结果预计,FAST望远镜使用19波束接收机后,其多科学目标同时巡天在经过一年时间内能发现大约10个快速射电暴,将有效地扩大样本数量,为快速射电暴研究提供重要信息。     

基于ROACH2的脉冲星终端研制进展

脉冲星观测研究一直是新疆天文台的主要研究方向,未来建设的新疆110 m口径全可动射电望远镜(简称QTT)也将其作为主要研究方向之一。南山25 m射电望远镜当前使用的脉冲星单脉冲观测终端AFB已使用近20年,系统老化严重,为升级现有单脉冲观测系统,也为QTT的终端设计做预研,基于ROACH2研制了一套脉冲星观测系统。该系统采用氢钟与GPS时间同步以提供秒起始信号,对采样时钟计数并打入数据帧以获取精准时间间隔,两者合成即可获得精确时间信息;采用共享内存缓冲区,使数据在多进程间共享实现并行实时处理。该系统可用于脉冲星单脉冲或到达时间观测,也可用于脉冲星、RRAT或FRB等搜寻。已在南山进行单脉冲、长时间折叠、FRB实时搜寻等观测试验,试验数据表明该终端准确、稳定、可靠,已达到投入观测使用的要求。     

基于图像相减和随机森林的AST3巡天暂现源及变源搜寻方法

AST3-2 (Antarctic Survey Telescopes)光学巡天望远镜位于南极大陆最高点冰穹A,其产生的大量观测数据对数据处理的效率提出了较高要求.同时南极通信不便,数据回传有诸多困难,有必要在南极本地实现自动处理AST3-2观测数据,进行变源和暂现源观测的数据处理,但是受到低功耗计算机的限制,数据的快速自动处理的实现存在诸多困难.将已有的图像相减方案同机器学习算法相结合,并利用AST3-2 2016年观测数据作为测试样本,发展一套的暂现源及变源的筛选方法成为可行的选择.该筛选方法使用图像相减法初步筛选出可能的变源,再用主成分分析法抽取候选源的特征,并选择随机森林作为机器学习分类器,在测试中对正样本的召回率达到了97%,验证了这种方法的可行性,并最终在2016年观测数据中探测出一批变星候选体.     

罗马5期耀变体多波段目录BZUs的分类

利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest, RF)、集成学习(Ensemble Learning, EM)和多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)将罗马5期耀变体多波段目录(The 5th edition of the Roma-BZCAT Multifrequency Catalogue of Blazars, 5BZCAT)中227个不确定类型的耀变体(Blazars of Uncertain type, BZUs)分为蝎虎天体候选体和平谱射电类星体候选体,并通过特征工程和网格搜索方法提高分类准确率。综合4种分类器的分类结果,将判别概率阈值设为0.8,得到33个蝎虎天体候选体和119个平谱射电类星体候选体。     

低能损率射电脉冲星辐射研究

脉冲星辐射理论认为,当中子星旋转磁场产生的感应电场及电压降低,以致不能产生足够多的正负电子对时,其射电辐射将消失,即"死亡".统计分析了34颗"死亡线"以下源,即低能损率射电脉冲星的空间分布及自转周期等物理性质.首先,这类脉冲星都是场星,与特殊种类脉冲星和高能辐射脉冲星没有明显的相关性;其次,这类脉冲星大多分布在低银纬和距离太阳系较近的区域;再次,这类脉冲星具有较大的特征年龄和较长的自旋周期;最后,这类脉冲星1400 MHz射电光度L1400和自转能损率˙E弱相关.低能损率射电脉冲星可能是由于星体通过辐射损失能量,导致自转减慢,自转能损率降低至"死亡线"以下.建议对于低能损率射电脉冲星的搜寻,应针对银河系场中年老的、长周期的射电源,而无需针对特殊种类的脉冲星,也无需针对特殊的空间位置.目前我国正在运行的500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)具有较高的灵敏度,有望观测到更多低能损率射电脉冲星.     

基于DBBC+Mark 5B记录系统的脉冲星观测

2009年11月,云南天文台射电天文研究团组采用40 m射电望远镜以及基于DBBC(Digital Base Band Conveter)和Mark 5B的VLBI记录系统对PSR J0835-4510和PSRJ0332+5434进行了观测。观测选用S波段右旋圆极化信号,起始频率为2 206.99 MHz,总带宽为32 MHz。对数据进行相干消色散和平均后,得到PSR J0332+5434的单脉冲图像和两颗脉冲星的平均脉冲轮廓。由平均轮廓的展宽随时间的变化关系,对脉冲星的视周期作了一定修正后,得到信噪比更高的平均轮廓图。最后对轮廓的信噪比随时间的变化作了初步分析,由此可了解整个系统在观测时的稳定性。