切伦科夫望远镜阵列数据中的源混淆与辨识能力检验

切伦科夫望远镜阵列（Cherenkov Telescope Array）将提供在甚高能伽马射线波段对银道面最深的巡天观测。因此，该巡天将不可避免地面临源混淆的挑战，即由于多个源相互重叠而导致信号无法唯一归属于某一源。在已知的银河系伽马射线源族中，鉴于其延展性和数量，脉冲星风云（PWNe，及 PWN TeV 晕）将受影响最甚。我们旨在探测未来 CTA 数据中 TeV 脉冲星风云的源混淆。为此，我们利用 CTA 对人工混淆的脉冲星风云进行了模拟并分析。作为模拟基础，我们将研究应用于从 H.E.S.S. 银道面巡天收集的十个延展及两个点状已确证脉冲星风云的 TeV 数据，探究涉及不同投影间距、相对取向、流量水平及源间延展度的多种源混淆构型。此处源混淆定义为当两个源的 Gaussian 宽度之和大于其中心间距时出现，其在约 30% 的模拟中发生。对于该样本及源间平均 0.5$\deg$ 间距，我们发现 CTA 在 500 GeV 以上很可能可分辨其中多达 60% 的混淆源。最后，我们还考虑了孤立延展源的模拟，以考察它们与形态模板库的匹配程度。模拟结果表明，在超过 95% 的研究案例中，能以正确输入模板及其固有取向匹配模拟的非凡能力。