Vi har utvecklat en maximal sannolikhet källa detektionsmetod som kan detektera ultra-svikta ränder med ytljus ungefär en storleksordning svagare än pixelnivå brus. Vår metod för att upptäcka maximal sannolikhet är en modellbaserad metod som inte kräver någon förkunskaper om strimmans placering, orientering, längd eller ytljushet. Denna metod gör det möjligt att upptäcka typiskt oupptäckta föremål och gör det möjligt att utnyttja lågkostnadssensorer (dvs. högre bullerdata). Metoden underlättar också enkelt multi-epoch co-addition. Vi kommer att presentera resultaten från tillämpningen av denna metod till simuleringar, liksom verkliga låga jord omlopp observationer. Satelliter och nära jord objekt (NEOs) visas som ränder i bilderna av sidoriktiga spårningsundersökningar. Det finns bevis för att NEO och satelliter (inklusive rymdskrot) följer en omvänd makt lag ljusstyrka funktion med det finns många fler svagare objekt än ljusare objekt [11, 10, 1]. Således går svagare ger den bästa avkastningen på objektkarakterisering och handlingsbar information. Dessutom kan algoritmer som kan detektera strimmor så svaga som möjligt möjliggöra användning av billigare teleskop och detektorer. Astronomiska undersökningar av lokala solsystem eller jord omloppsbana objekt normalt faller in i två breda kategorier: objekt spårning och sidoriktig spårning. När det gäller objektspårning visas föremålet av intresse som en punktkälla som är sammanflätad med den atmosfäriska/optiska punktspridningsfunktionen (PSF) och stjärnorna eller andra föremål som rör sig med en annan vinkelhastighet visas som ränder. I fallet med sidoriktig spårning, stjärnorna kommer att visas som polyesterstapelfibrer och satelliter och NEOs kommer att visas som ränder av varierande längder. Sidoriktiga spårningsundersökningar har fördelen att de möjliggör enkel diskriminering av satelliter och icke-statliga organisationer från galaktiska och utomgalaktiska källor, som är betydligt fler än satelliterna och de icke-statliga organisationerna. Detta kommer till priset av att göra detektion av satelliter och NEOs mer utmanande på grund av att utöka sin signal rumsligt och öka buller golvet som en funktion av vinkelhastigheten hos källan [8]. Vi kommer att införa en metod för att upptäcka maximal sannolikhet som en statistiskt rigorös förlängning av ett signalmatchat filter [19, 17] som kan maximera detekterbarheten hos satelliter och NEO:er i båda kategorierna av undersökningar och samtidigt upprätthålla hög renhet. I allmänhet kommer ett signalmatchat filter att maximera detekterbarheten för ett givet objekt. När det gäller en markbaserad undersökning av föremålsspårning är den signalmatchade filtret polyesterstapelfibrer, och när det gäller en sidoriktig spårningsundersökning är det en ändlig linje som är förbunden med polyesterstapelfibrerna, se t.ex. det arbete [13] som presenterades vid denna konferens eller [18, 7, 12]. Förutom att införliva en signal-matchade-filter, metoder som kan redogöra för rumsligt och temporalt varierande pixel kovarians, underlätta kombinationen av flera epoker av bilder [16], införliva tidigare information, och redogöra för pixel nivåsystematik (t.ex. aliasing), bland andra grundläggande bildreduktion uppgifter (t.ex., plan-fielding, bakgrund subtraktion, etc.), kan ytterligare öka omfattningen gränsen för detekterbarhet. Den maximala sannolikhetsdetekteringsmetoden exemplifierar alla dessa positiva egenskaper och är dessutom statistiskt sund.
En annan statistiskt ljudmetod presenteras i REF.
Blind Detection of Ultra-faint Streaks with a Maximum Likelihood Method
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Instrumentation and Methods for Astrophysics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics']}