基于 HEALPix 深度学习方法的短时 GRB 用 COSI BGO 盾牌的定位与置信区域估计
高能天体物理现象
2026-04-17 v1 天体物理仪器与方法
摘要
Compton 能谱仪和成像仪是一项正在开发中的 NASA 卫星任务，将使用宽场视野的德尔菌探测器阵列进行 0.2-5 MeV 范围内的全天景观测，探测器阵列的侧面和底部被主动护罩 (Anticoincidence Subsystem, ACS) 包围。ACS 旨抑制和监控背景事件，同时通过其 onboard 触发算法检测瞬时源，例如 Gamma 射线暴 (GRB)。将与地面关联的 GRB 数据发送至地面进行分析，以自动化管道进行定位并与社区共享其位置。在本工作中，我们提出了一种基于 ACS 数据的简要 GRB 定位方法，利用深度学习 (DL) 技术，该方法可估计 90% 置信区域，其中包括被分为多个区域的情况。为此，我们开发了神经网络分类器，其预测 GRB 位置作为遵循 HEALPix 框架的天空图上的概率分布。该分布可用于计算 90% 置信区域。未来工作将将此 DL 基于定位方法与经典方法（如 拟合和最大似然估计）进行比较。
引用
@article{arxiv.2604.15119,
title = {Localization and Confidence Region Estimation of Short GRBs with the COSI BGO Shield Using a HEALPix-Based Deep Learning Approach},
author = {N. Parmiggiani and A. Bulgarelli and G. Panebianco and E. Burns and E. Neights and V. Fioretti and I. Martinez-Castellanos and L. Castaldini and A. Ciabattoni and A. Di Piano and R. Falco and S. Gallego and G. Mustafa and P. Patel and A. Rizzo and E. A. Wulf and D. H. Hartmann and C. A. Kierans and J. A. Tomsick and A. Zoglauer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15119},
year = {2026}
}
备注
4 pages, 2 figures, proceedings of the ADASS XXXV (2025) conference, to appear in ASP Conference Serie