基于 GBT350 与 GBNCC 调查的瞬变射电脉冲器的多方法计时
摘要
我们报告了通过 Green Bank North Celestial Cap（GBNCC）和 350 MHz Green Bank Telescope drift-scan 调查发现的三颗射电脉冲器的 timing solutions。这些脉冲器最初通过其 single-pulse 发射被发现，故被指定为 rotating radio transients（RRATs）。后续 timing campaign 获得了每个脉冲器更高 signal-to-noise 的汇合脉冲轮廓，使我们能够通过两种方法获取 timing solutions：一种是通过 single pulses，另一种是通过 time-integrating 脉冲器的发射。我们发现，这两种方法返回的 timing parameters 在 two standard deviations 范围内通常一致，且具有相似大小的 error bars。single-pulse timing 解在 RMS errors 和 reduced chi-squared 值上显著更高，可能由于 pulse jitter 所致。检测到的 single pulses 之间的 wait time 分布显示，所有三种源在短时间尺度上都存在显著的 pulse clustering。对于所有源，低水平发射出现在稀疏亮脉冲之外且 lack of giant pulses 的现象，更类似于 highly nulling canonical radio pulsars 而非 extremely transient RRATs，凸显了作为 RRATs 发表的源所观察到的 emission behavior 的多样性。
引用
@article{arxiv.2512.13497,
title = {On-Device Continual Learning for Unsupervised Visual Anomaly Detection in Dynamic Manufacturing},
author = {Haoyu Ren and Kay Koehle and Kirill Dorofeev and Darko Anicic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.13497},
year = {2025}
}
备注
Accepted by European Conference on EDGE AI Technologies and Applications (EEAI) 2025