【摘 要】
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AST3-2(Antarctic Survey Telescopes)光学巡天望远镜位于南极大陆最高点冰穹A,其产生的大量观测数据对数据处理的效率提出了较高要求.同时南极通信不便,数据回传有诸多困难,
【机 构】
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中国科学院紫金山天文台,中国科学技术大学天文与空间科学学院,GeorgeP.andCynthiaWoodsMitchellInstituteforFundamentalPhysics&,Astr
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11725314、11673068、11325313、11633002、11761141001),中国科学院前沿科学重点研究项目(QYZDB-SSW-SYS005),中国科学院战略性先导科技专项(XDB2300000),江苏省第5期“333工程”培养资金项目资助
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AST3-2(Antarctic Survey Telescopes)光学巡天望远镜位于南极大陆最高点冰穹A,其产生的大量观测数据对数据处理的效率提出了较高要求.同时南极通信不便,数据回传有诸多困难,有必要在南极本地实现自动处理AST3-2观测数据,进行变源和暂现源观测的数据处理,但是受到低功耗计算机的限制,数据的快速自动处理的实现存在诸多困难.将已有的图像相减方案同机器学习算法相结合,并利用AST3-22016年观测数据作为测试样本,发展一套的暂现源及变源的筛选方法成为可行的选择.该筛选方法使用图像相减
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