Tunka-Rex 中基于匹配滤波与神经网络的信号识别与背景抑制
天体物理仪器与方法
2019-10-23 v2 机器学习
信号处理
摘要
Tunka 射电扩展装置（Tunka-Rex）是一个数字天线阵列，在 30-80 MHz 频段测量宇宙线空气簇射的射电辐射。Tunka-Rex 与西伯利亚的 TAIGA 实验同址，由 63 副天线组成，其中 57 副位于约 1 km\textsuperscript{2} 的密集探测区域。在本工作中，我们讨论应用于 Tunka-Rex 的信号重建的改进。在第一阶段，我们实现了使用平均信号作为模板的匹配滤波。模拟研究表明，匹配滤波能够降低信号探测阈值并提高其纯度。然而，匹配滤波的最大性能仅在白噪声情况下可实现，而现实中由于不同原因噪声并非完全随机。为识别噪声的隐藏特征并处理它们，我们决定采用具有自编码器架构的卷积神经网络。将记录的波形作为输入，自编码器返回去噪波形，即去除所有与信号无关的幅度。我们给出了标准信号重建方法、匹配滤波与自编码器的比较，并讨论了神经网络用于降低宇宙线探测数字天线阵列阈值的前景。
引用
@article{arxiv.1812.03347,
title = {Signal recognition and background suppression by matched filters and neural networks for Tunka-Rex},
author = {D. Shipilov and P. A. Bezyazeekov and N. M. Budnev and D. Chernykh and O. Fedorov and O. A. Gress and A. Haungs and R. Hiller and T. Huege and Y. Kazarina and M. Kleifges and E. E. Korosteleva and D. Kostunin and L. A. Kuzmichev and V. Lenok and N. Lubsandorzhiev and T. Marshalkina and R. Monkhoev and E. Osipova and A. Pakhorukov and L. Pankov and V. V. Prosin and F. G. Schröder and A. Zagorodnikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03347},
year = {2019}
}
备注
ARENA2018 proceedings