nazgul：一种伽马暴定位的统计方法——基于非平稳时间序列模型的三角定位

背景。伽马射线暴可通过利用分布于整个太阳系的在轨伽马射线探测器，依据到达时间信号三角定位。基于分箱光变曲线互相关的经典方法忽略了时间序列数据的泊松本质，且无法建模该问题的全部复杂性。目的。提出一种统计上恰当且稳健的GRB计时/三角定位算法，作为用于行星际网络（IPN）的原始程序的现代更新。方法。通过随机傅里叶特征（RFF）学习未知时间信号演化的层次贝叶斯前向模型，并以对应于GRB天空位置的适当泊松似然时间差拟合各探测器的时间序列数据。结果。我们通过仿真验证，这一新方法能稳健估计GRB的位置。该方法产生的不确定性稳健，且在许多情况下比经典方法更精确。因此，我们拥有了一种可成为引力波后随观测宝贵工具的方法。所有软件与分析脚本在此公开（https://github.com/grburgess/nazgul）以供复现。