面向GWAC系统的流星候选体识别算法

摘要: GWAC 的超大视场每天可观测到数百个流星体，识别这些流星体可为流星的科学研究提供重要的科学数据。文章针对 GWAC 这一类超大视场测光巡天系统在流星识别时，遇到的不能有效区分流星与其他移动目标的挑战，设计和实现了一个流星候选体识别算法，该算法主要包含流星轨迹识别和光变曲线形态分析两个部分。识别算法对 Mini-GWAC 约两个月的图像进行处理，提取 10.9 万个移动目标轨迹，其中 90%以上属于非流星目标。分析午夜时间段内流星目标高斯拟合曲线的 α α 参数，发现大部分单峰流星目标的光变曲线波峰随图像像素位置呈慢速变化趋势。综合流星的单帧特性、光变曲线的单峰结构特征和光变曲线的慢速变化特性进行过滤，最终得到 4.1%的高精度流星候选体。经过人工检查确认，4.1%的流星候选体中有 85%~87.3%的目标符合流星的形态及亮度特征。