Feasibility of VHE gamma ray detection by an array of imaging atmospheric Cherenkov telescopes using the fluorescence technique
在过去的20年里，天体粒子物理学的新技术得到了发展，提供了对电磁波谱最高端的访问。已经表明，一些源发射光子的能量接近100 TeV。然而，这些光子的通量非常低，需要新的探测技术来提高能量。一项新技术将使用新一代切伦科夫望远镜，即，Cherenkov望远镜阵列（CTA）被提议进一步推动能源前沿。它是基于探测广泛的空气簇射中发出的荧光辐射，这是一种成功用于超高能宇宙射线实验的方法，如皮埃尔俄歇天文台。它将补充标准的大气层切伦科夫成像技术，只需对目前正在为CTA开发的硬件进行微小修改，并且在其计划运行期间不会产生大量额外费用。
2015-08-01 astro-ph.HE astro-ph.IM
A Run-Wise Simulation and Analysis Framework for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Arrays
介绍了一种新的成像大气切伦科夫望远镜（IACT）阵列的模拟和分析方法，模拟了实际观测条件以及每个观测单元的望远镜配置。与现有的框架相比，通常使用预定义的设置生成模拟，这种运行方式的模拟方法意味着更真实的模拟，从而降低了系统的不确定性。这种专用模拟概念的计算工作量与不同观测配置的数量无关，但与观测时间呈线性关系。这对应于日益复杂的当前和未来IACT阵列的巨大优势，其中相空间的大小使得使用经典模拟方案生成达到系统学要求的模拟在计算上不可行。
2020-07-03 astro-ph.HE astro-ph.IM
Investigations of the Systematic Uncertainties in Convolutional Neural Network Based Analysis of Atmospheric Cherenkov Telescope Data
通过使用卷积和递归神经网络的机器学习是改善成像大气切伦科夫望远镜的背景抑制性能的一个有前途的途径。然而，对于科学分析来说，至关重要的是，它们的性能在各种观测条件和仪器状态下保持稳定。我们研究卷积递归网络的稳定性，将其应用于玩具蒙特卡罗模拟的切伦科夫望远镜阵列的背景抑制。然后，我们在模拟中改变一系列的观察和仪器参数。一般来说，大多数系统分类的水平并不比传统分析高出多少。然而，发现神经网络预测对相机内的噪声水平有很强的依赖性，在非常嘈杂的环境中，伽马射线接受率的差异高达50%。从这些研究中观察到的性能差异可以清楚地看出，当在切伦科夫望远镜观测中使用此类网络进行背景抑制时，必须在最终分析的训练步骤中考虑这些观测效应。
2022-03-10 astro-ph.HE astro-ph.IM
On the potential of atmospheric Cherenkov telescope arrays for resolving TeV gamma-ray sources in the Galactic Plane
对一组成像大气切伦科夫望远镜探测复杂区域伽马射线源的潜力进行了研究。伽马射线仪器的基本特性已使用简单的解析表达式参数化。除了理想的（高斯形式）点扩散函数（PSF）的影响，更现实的非高斯PSF的尾巴已被考虑。模拟孤立的点状和扩展源已被用作基准测试和理解的仪器的响应。分析了仪器分辨多源的能力，计算了相应的仪器灵敏度。这些结果对于位于银河平面拥挤区域的弱伽马射线发射体特别有意义，在那里，在1度内聚集两个或更多伽马射线源的机会很高。
2016-03-14 astro-ph.HE astro-ph.IM
Estimation of the atmospheric absorption profile with isotropic background events observed by Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
本文提出一种直接利用成像大气切伦科夫望远镜数据、通过比较晴天与有云时切伦科夫光纵向分布来测量大气云参数的新方法，模拟表明其能以百分之几精度重建云透射率，并能以几百米精度重建低天顶角下的云高。
2024-04-02 astro-ph.IM
Background Rejection in Atmospheric Cherenkov Telescopes using Recurrent Convolutional Neural Networks
在这项工作中，我们提出了一个新的，高性能的算法，在成像大气切伦科夫望远镜的背景抑制。我们建立在已经流行的机器学习技术在伽马射线天文学中使用的最新技术在机器学习中的应用，即循环和卷积神经网络，背景抑制问题。这些机器学习技术的使用解决了当前实现的算法中遇到的一些关键挑战，并有助于显著提高所有能量下的背景抑制性能。我们将这些机器学习技术应用于H.E.S.S.望远镜阵列，首先测试其性能的模拟数据，然后应用分析两个众所周知的伽马射线源。与真正的观测数据，我们发现显着提高性能，目前的标准方法，与20- 25%的背景率降低时，应用递归神经网络分析。重要的是，我们还发现卷积神经网络的结果强烈依赖于源区域的天空亮度，这对该方法在切伦科夫望远镜分析中的未来实施具有重要意义。
2019-10-21 astro-ph.HE astro-ph.IM
The Formation of Condensation on Cherenkov Telescope Mirrors
成像大气切伦科夫望远镜的反射镜在几个方面与传统天文望远镜的反射镜不同，尤其是它们暴露在元素中。可能出现的问题之一是在某些大气条件下观察期间在镜子上形成冷凝，这对望远镜的操作具有重要影响。这篇文章讨论了为什么望远镜的反射镜遭受冷凝，并描述了大气条件和反射镜的设计，这可能是有问题的。
2013-07-24 astro-ph.HE astro-ph.IM
Sun/Moon photometer for the Cherenkov Telescope Array - first results
用成像大气切伦科夫技术测定γ光子的能量和通量，强烈依赖于大气的光学性质。因此，在未来的观测切伦科夫望远镜阵列（CTA）的大气监测以及预期的长期监测，以表征大气条件的整体性质和年度变化是非常重要的。为了长期监测大气状况，CTA站点已经安装了几台仪器。其中之一是安装在CTA南部站点的太阳/月亮光度计CE 318-T。由于光度计安装在大气条件非常稳定的地方，它也可用于表征其性能和测试气溶胶光学厚度（AOD）反演，云筛选和校准的新方法。在这项工作中，我们描述了我们的校准方法，夜间测量和修改的云屏蔽夜间AOD检索的目的。我们将这些方法应用于两个月的观测，并给出了AOD在四个光度通带中的分布及其不确定性。
2017-09-13 astro-ph.HE astro-ph.IM
Gamma-hadron Separation in Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes using Quantum Classifiers
本文介绍了一种利用量子机器学习在成像大气切伦科夫望远镜（IACT）中分离γ强子的新方法。IACTs捕获了由极高能量伽马射线产生的广泛空气簇射（EAS）的图像。我们已经使用了QML算法，量子支持向量分类器（QSVC）和变分量子分类器（VQC）的事件的二进制分类成信号（伽马）和背景（强子）使用的图像参数。MAGIC伽马望远镜数据集用于本研究，该数据集由Monte Carlo软件Coriska生成。这些量子算法实现了与标准多元分类技术相当的性能，并可用于解决各种现实问题。通过超参数整定提高了分类精度。我们提出了一种新的架构，有效地使用QSVC在大型数据集，并发现聚类提高了整体性能。
2022-10-30 astro-ph.HE astro-ph.IM
A high performance likelihood reconstruction of gamma-rays for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
我们提出了一个复杂的伽玛射线似然重建技术成像大气切伦科夫望远镜。该技术是基于比较的原始切伦科夫相机像素图像的光子引起的大气粒子簇射与半解析模型的预测。该方法是由CAT实验在20世纪90年代，并已进一步开发了一个新的拟合算法的基础上使用的所有像素在相机中的对数似然最小化，夜空背景噪声的精确治疗，使用立体视觉和引入的第一个相互作用深度作为参数的模型。与使用中的其他技术相比，该重建技术提供了光子诱导簇射的更精确的方向和能量重建，以及更好的伽马效率，特别是在低能量下，以及改进的背景抑制。对于H.E.S.S.在实验中，与H.E.S.S.相比，重建技术的灵敏度提高了约2倍。基于相机图像的二阶矩的标准重建技术（Hillas参数技术）。
2011-04-07 astro-ph.HE astro-ph.IM
A Monte Carlo template-based analysis for very high definition imaging atmospheric Cherenkov telescopes as applied to the VERITAS telescope array
我们提出了一个复杂的似然重建算法，用于成像切伦科夫望远镜的簇射图像分析。重建算法基于相机像素幅度与基于蒙特卡罗模型的预测的比较。簇射参数由似然函数的最大化确定。作为淋浴适合参数的函数的可能性的最大化使用数值非线性优化技术来执行。CAT和H.E.S.S.已经开发了相关的重建技术。实验，并提供了一个更精确的方向和能量重建的光子诱导簇射相比，第二时刻的相机图像分析。示例显示的性能的分析模拟伽马射线数据从VERITAS阵列。
2015-09-07 astro-ph.HE astro-ph.IM
An image-based array trigger for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Arrays
预计即将到来的下一代大气切伦科夫望远镜阵列将包括一些使用双镜Schwarzschild-Couder配置建造的中型望远镜。这些望远镜将使用包括多个$10^{4}$单独读出通道的密集像素化相机对宽（$8^{\circ}$）视场进行采样。与预期的单望远镜触发率一致的读出频率将导致相当大的数据率。为了改善这些数据速率，一种新的，硬件级的分布式智能阵列触发器（DIAT）的设想。DIAT的副本在每个望远镜处自主操作，并使用来自附近望远镜的有限子集的分辨率降低的成像数据来否决相机读出之前的事件{以及集中存储或聚合所需的相机数据的任何后续网络传输}。我们提出的蒙特卡罗模拟的结果，评估的“视差宽度”的有效性，可以使用的DIAT，以有效地区分真正的伽马射线发起的事件和不需要的背景事件，由强子宇宙射线发起的。
2018-02-15 astro-ph.HE astro-ph.IM
Optimal strategies for observation of active galactic nuclei variability with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
可变发射是活动星系核的主要特征之一。虽然提供了关于源的性质和物理学的宝贵信息，但可变性通常具有挑战性，难以用成像大气切伦科夫望远镜（IACT）等时间和视野有限的天文观测台进行观测。在这项工作中，我们解决了两个问题相关的观测活动星系核的变化特征的来源：什么是最有效的方法来检测这样的来源，以及什么是观测偏差，可以通过选择的观测策略进行盲目调查的天空。不同的观测策略进行了评估，使用模拟的光变曲线和现实的仪器响应函数的切伦科夫望远镜阵列（CTA），未来的伽马射线天文台。我们表明，利用非常小的观察窗口，在很长的时间内传播的策略，允许更快地检测的源，并较少受影响的变化特性的来源，相比的策略，集中观察时间在少数几个大的观察窗口。虽然使用CTA作为一个例子，我们的结论是概念上有效的任何IACTs设施，并在一般情况下，所有观测站的小视场和有限的占空比。
2016-03-17 astro-ph.HE astro-ph.IM
Gamma/hadron segregation for a ground based imaging atmospheric Cherenkov telescope using machine learning methods: Random Forest leads
给出了一个地基大气切伦科夫望远镜观测到的$γ$ -强子分离的详细实例研究。我们已经评估和比较了各种监督机器学习方法，如随机森林方法，人工神经网络，线性判别方法，朴素贝叶斯分类器，支持向量机以及传统的动态超切方法，通过模拟触发事件与蒙特卡洛方法，并将结果应用到切伦科夫望远镜。证明了随机森林方法是对$γ$ -强子分离最敏感的机器学习方法。
2014-10-20 astro-ph.IM
Detailed Studies of Atmospheric Calibration in Imaging Cherenkov Astronomy
当前一代的成像大气切伦科夫望远镜允许在100 GeV左右和以上的能量范围内以比以往任何时候都更高的灵敏度探测天空。为了尽量减少导出通量的系统误差，考虑到该技术的量热性质，对大气特性进行全面校准是很重要的。在本文中，我们讨论了一种方法来解决这个问题，通过使用一个共同指向的云高计与H.E.S.S.望远镜，并介绍了这种方法的应用于一组观测数据的结果采取的活动星系核（AGN）PKS 2155-304在2004年。
2010-09-02 astro-ph.IM
Layout optimization and Performance of Large Array of imaging atmospheric Cherenkov Telescope (LACT)
本文研究了LACT阵列的布局优化与性能，通过模拟大、小天顶角两种观测模式，证实其在超高能事件和低能阈值下表现优异，为瞬变现象及超高能伽马源观测提供了重要指导。
2024-09-22 astro-ph.HE astro-ph.IM
Atmospheric Cherenkov Gamma-ray Telescopes
立体成像大气切伦科夫技术是在1980年代和1990年代开发的，现在被世界各地一些现有的和计划中的伽马射线观测站所使用。它提供了非常高能量的伽马射线天空（30 GeV以上）的最灵敏的视图，加上相对良好的角度和光谱分辨率在一个广泛的视野。本章总结了该技术的细节，包括望远镜光学系统和相机的描述，以及最常见的数据分析和伽马射线重建方法。
2015-10-19 astro-ph.IM
Studies on a silicon-photomultiplier-based camera for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
成像大气切伦科夫望远镜（IACT）是一类专门用于基于探测伽马射线与地球大气相互作用中产生的切伦科夫辐射来对宇宙VHE伽马射线发射进行地面观测的仪器。这种仪器的关键要素之一是由光电探测器组成的像素化焦平面相机。迄今为止，光电倍增管（PMT）由于其高的光子探测效率（PDE）和快速的时间响应而一直是常见的选择。最近，硅光电倍增器（SiPM）作为替代物而出现。这种快速发展的技术在PDE方面有很大的潜力优于基于PMT的技术，这将进一步提高IACT的灵敏度，并降低每平方毫米探测器面积的价格。我们正在为MAGIC望远镜的焦平面相机开发一种基于SiPM的模块，以探索IACT的这种技术，该技术具有几平方米的大型焦平面相机。我们将描述我们正在探索的解决方案，以便使用光线跟踪模拟来平衡具有竞争力的性能和对整体MAGIC相机设计的最小影响。我们进一步提出了一个基于蒙特卡罗模拟的整体光吞吐量的比较研究，并考虑IACT的主要硬件元素的属性。
2017-01-13 astro-ph.HE astro-ph.IM
Atmospheric calibration of the Cherenkov Telescope Array
大气监测是切伦科夫望远镜阵列（CTA）设计的一个组成部分，因为大气条件以多种方式影响成像大气切伦科夫望远镜（IACT）的观测。大气的可变光学特性是确定伽马光子能量和通量的系统不确定性的主要原因。空气簇射的发展和切伦科夫光的产生都取决于大气的分子分布。此外，影响切伦科夫光传输的快速变化的气溶胶剖面需要在短时间尺度上进行监测。建立一个根据当前大气条件选择目标的程序，可以提高观测时间的使用效率。提前了解未来CTA位置的大气特性及其年度和短期变化是至关重要的，这样大气校准就可以很容易地应用于第一批科学数据。为此，某些设备已经安装在一个或两个选定的站点.
2017-09-13 astro-ph.IM hep-ex
Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes pointing determination using the trajectories of the stars in the field of view
本研究提出一种无需专用辅助硬件与特定采集模式的通用IACT指向确定新方法，通过重建恒星位置并正交距离回归拟合轨迹，经LST-1调试数据验证兼具稳定性与优异指向性能。
2023-10-06 astro-ph.HE astro-ph.IM
An Alignment System for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
成像大气切伦科夫望远镜（IACT）所使用的反射镜由安装在大框架上的镶嵌式反射镜阵列组成。这种布置允许具有足够光学质量的非常大的反射表面，用于以适中的价格实现IACT技术。这种反射器的主要挑战是保持光学质量，这取决于数百个镜面的单独对准。我们描述了一种测量和校正VERITAS望远镜使用的反射器的镜面对准的方法。这种方法使用一个CCD相机，放置在反射镜的焦点，当望远镜对一颗恒星进行光栅扫描时，它获取一系列反射镜的图像。当望远镜直接指向恒星时，对准良好的小平面会显得明亮，而当望远镜指向方向和恒星之间的角度是镜子失准角的两倍时，失准的小平面会显得明亮。因此，来自这些扫描的数据可以用于产生一组可以应用于刻面的校正。在这方面的贡献，我们报告的初步经验，基于这一原则的对准系统。
2009-07-28 astro-ph.HE astro-ph.IM
Upgrading and testing the 3D reconstruction of gamma-ray air showers as observed with an array of Imaging Atmospheric Cherenkov telescopes
成像大气切伦科夫望远镜的立体阵列允许在3维中重建伽马射线诱导的簇射，这提供了几个优点：直接获得空间中的簇射参数和直接测量入射能量的量热。此外，考虑到同一阵雨的不同图像之间的相关性。最近在H.E.S.S.的框架内实现了一种基于电磁簇射的简单3D模型的分析方法。实验在本文中，该方法是完成了一个额外的质量标准，它减少了约2倍的扩展源的情况下的背景污染，同时保持伽马射线效率在一个高水平。另一方面，2006年7月耀变体PKS 2155-304的剧烈耀斑，提供了H.E.S.S.几乎纯伽马射线样品的数据，提供了一个独特的机会，精度测试的三维重建方法以及H.E.S.S.校准中使用的模拟。所有3D淋浴参数的分布数据和模拟之间的协议在百分之几的水平。
2009-05-04 astro-ph.HE astro-ph.IM
An Approach to Gamma-Hadron Separation via Measurements of the Middle-UV Fraction of EAS emission by an Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope with UV-Sensitive SiPM detectors
本文利用蒙特卡罗方法对配备SiPM和双波段滤光片的TAIGA-IACT望远镜进行建模，通过测量广延大气簇射中的紫外辐射比例实现高效伽马-强子分离，在10-100 TeV能段品质因子最高达5.07。
2024-10-11 astro-ph.HE astro-ph.IM
Failure type detection and predictive maintenance for the next generation of imaging atmospheric Cherenkov telescopes
下一代成像大气切伦科夫望远镜将由数百台望远镜组成，共同努力，试图揭示高能宇宙的一些基本物理学。除了科学数据外，还有来自气象站、仪器传感器、日志文件等的大量内务和辅助数据，也将被收集。在监督和强化学习算法的驱动下，这些数据可以用于对这些天体物理设施进行预测性维护和故障类型检测。在本文中，我们提出了一个项目，旨在触发一个模型的发展，将能够预测，及时，即将到来的组件故障及其种类和严重程度
2022-12-23 astro-ph.IM
Early attempts at atmospheric simulations for the Cherenkov Telescope Array
切伦科夫望远镜阵列（CTA）将是世界上第一个从天体物理现象中探测伽马射线的天文台，目前正处于原型阶段，预计将于2015/16年开始建造。在这项工作中，我们提出了详细的模拟研究，以评估需要进行大气监测的早期尝试的结果。这将包括一些激光雷达分析方法的讨论，以确定距离分辨大气传输轮廓。我们发现，在增加气溶胶密度水平，模拟伽马射线天文数据系统地转移，导致更软的光谱。与激光雷达数据，我们表明，它是可能的，以适应大气传输模型所需的生成查找表，这是用来推断一个伽马射线事件的能量，从而使它能够纠正受影响的数据，否则将被视为不可用。
2014-03-17 astro-ph.IM
The Atmospheric Monitoring Strategy for the Cherenkov Telescope Array
大气切伦科夫成像技术（IACT）在天文学中是不寻常的，因为大气实际上构成了探测器系统的固有部分，望远镜通过在大气深处产生和传输切伦科夫光子来间接探测非常高能量的粒子。这意味着对大气的精确测量、表征和监测是成功运行IACT系统的核心。切伦科夫望远镜阵列（CTA）将是下一代IACT天文台，其雄心勃勃的目标是通过分布在$^2$数量级区域的大（23米）、中（12米）和小（4米）望远镜阵列，将现有设施的灵敏度提高一个数量级，同时相应提高角度和能量分辨率，扩大能量覆盖范围。整个天空覆盖将通过在两个地点运行实现：一个在北半球，一个在南半球。这一程序将涵盖候选地点的特征和大气校准策略。CTA将利用一套仪器和分析技术进行大气建模和监测，包括指向预报、观测站操作的智能指向选择和离线数据校正。
2015-01-05 astro-ph.IM
A Site Evaluation Campaign for a Ground Based Atmospheric Cherenkov Telescope in Romania
在世界各地，几个科学项目都对一个小型切伦科夫望远镜全球网络感兴趣，该网络用于监测最亮耀变体的观测-DWARF网络。打算在罗马尼亚安装和运行一台最新一代的小型地面大气层切伦科夫成像望远镜，作为DWARF网络的一个组成部分。为筹备观测站的建设，启动了两个支助项目。在这些项目的框架内，我们已经评估了一些可能的地点，在那里定居的天文台。在本文中，我们提交了一份简短的报告后，当地的基础设施，附近的设施和社会影响的标准，选择了最好的四个网站的一般特点。
2010-11-11 astro-ph.IM
Enhancement of the Yakutsk array by atmospheric Cherenkov telescopes to study cosmic rays above $10^{15}$ eV
雅库茨克阵列增强项目的目的是创建一个研究最高能量银河宇宙射线（CR）的仪器--它们的来源、能谱和质量组成。此外，将有独特的能力，调查之间的过渡区银河系和银河系外的组成部分的CR。我们计划利用成熟的适合于$E>10^{15}$ eV能区的成像大气切伦科夫望远镜技术测量簇射的纵向结构参数，例如，与$X_{max}$相关的切伦科夫信号的角分布和时间分布以及CR的质量组成。雅库茨克阵列的主要优点，如广泛的空气簇射的多分量测量，和基于切伦科夫光测量的模型独立的CR能量估计，将被创建的仪器继承。
2010-11-18 astro-ph.IM
An Analog Trigger System for Atmospheric Cherenkov Telescopes
切伦科夫望远镜阵列通常使用多级触发方案，以保持来自夜空背景的随机触发率较低。在第一阶段，各个望远镜从望远镜相机中的像素信息产生触发信号。最后的事件触发器是通过组合来自几个望远镜的触发信号形成的。在这张海报中，我们提出了切伦科夫望远镜阵列望远镜触发器的可能方案，该方案基于望远镜相机中像素的模拟脉冲信息。该系统所有部件的先进版本已经生产出来，工作原型已经过测试，显示出符合原始规格的性能。最后，将处理与在望远镜照相机和整个阵列中集成触发系统有关的问题。
2013-07-11 astro-ph.HE astro-ph.IM physics.ins-det
Performance of the Cherenkov Telescope Array in the presence of clouds
切伦科夫望远镜阵列（CTA）是未来极高能量伽马射线天文学的地面观测站。大气层是切伦科夫望远镜不可或缺的一部分。不同的大气条件，如云，可以减少空气簇射中产生的切伦科夫光子到达地面望远镜的比例，这可能会影响性能。望远镜灵敏度的降低可能导致能量和光谱的错误构造。本研究介绍了各种大气条件对CTA性能的影响。利用MODTRAN程序，模拟了不同云底和不同光学厚度条件下，203 ~ 1000 nm波长范围内多云大气的大气传输。MODTRAN输出文件用作通用蒙特卡罗模拟的输入。使用适用于CTA的MAGIC分析和重建软件（MARS）进行分析。正如预期的那样，云的影响在低能量下最明显，接近能量阈值。即使在有密集云层的情况下，如果第一次相互作用发生在大气层较低的云底以下，高能伽马射线仍然可能触发望远镜。提出了一种分析在有云情况下获得的极高能量数据的方法。对该方法的系统不确定度进行了评定。这些研究有助于获得有关CTA对多云条件的响应的更精确的知识，并提供有关如何处理在这种条件下获得的数据的见解。这对于基于警报的观测和对瞬态现象的时间要求严格的研究可能是至关重要的。
2021-07-30 astro-ph.HE astro-ph.IM
pschitt! - A Python package for the modelling of atmoSpheric Showers and CHerenkov Imaging Terrestrial Telescopes
通过蒙特卡罗方法模拟大气簇射及其在成像大气切伦科夫望远镜（IACT）上的投影是一个耗时且计算量很大的过程。从物理学的角度来看，这些模拟是最先进的，它们不适合简单的测试。在这里，我们提出了一个Python包开发，以模拟大气阵雨使用不同的配置文件，并与IACT的数组来成像。这允许初级光子能量和角度方向对立体图像的影响的一阶研究。它的简单性也使它便于公众传播和推广以及教学目的。这个包的开发是为了充分利用Python的简单性，但也针对快速计算进行了优化。它是在ASTERICS H2020项目的框架内开发的，因此可以作为开源软件使用。
2017-09-14 astro-ph.IM
Correcting Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope data with atmospheric profiles obtained with an elastic light detecting and ranging system
本文提出利用弹性 LIDAR 气溶胶消光廓线校正 MAGIC 望远镜伽马射线能量和仪器响应函数，并用近七年蟹状星云数据验证其在低透射率及有云条件下的效果。
2023-02-28 astro-ph.IM
Towards a full Atmospheric Calibration system for the Cherenkov Telescope Array
目前这一代切伦科夫望远镜主要局限于伽马射线能量和通量重建，因为大气参数的确定存在不确定性。切伦科夫望远镜阵列（CTA）旨在提供尽可能延长占空比的高精度数据。为了实现这一目标，有必要利用遥感装置连续和精确地监测大气层，这些遥感装置能够提供高度分辨和波长相关的消光系数，其灵敏度可达对流层顶和更高。拉曼激光雷达是目前最适合用一台仪器实现这一目标的技术。然而，与辐射计、太阳和恒星光度计、全天空照相机以及可能的无线电探空仪等其他仪器的协同作用是可取的，以便提供更精确和准确的结果，并允许天气预报和即时预报。在这方面的贡献，我们将讨论这种多方面的大气校准系统的需要和功能。
2013-07-12 astro-ph.IM
Run-Wise Simulations for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Arrays
我们提出了一个新的范例成像大气切伦科夫望远镜（IACTs）阵列的模拟，克服了目前的方法的局限性。到目前为止，所有主要的IACT实验都依赖于相同的蒙特卡罗模拟策略，使用预定义的观察和仪器设置。生成具有不同参数的模拟，以提供不同观测的仪器响应函数（IRF）的更好估计。然而，模拟配置的大部分仍然保留，导致完全忽略所有相关的影响。此外，模拟方案依赖于不同阵列配置之间的插值，这永远不会完全再现给定观测的实际配置。通常对天顶角、离轴角、阵列多重性和仪器的光学响应进行插值。随着由大量具有不同尺寸、类型和相机配置的IACT组成的混合系统的出现，插值的复杂性和相空间的尺寸变得越来越高。超越现有的方法，我们引入了一个新的模拟和分析的概念，考虑到实际的观测条件，以及一个给定的数据集的每个观测运行的个别望远镜配置。因此，这些运行模拟（RWS）表现出显着降低系统的不确定性相比，现有的方法，也更计算效率和简单。RWS框架已在H.E.S.S.中实施。软件和测试，并已被利用在科学分析。
2017-11-03 astro-ph.HE astro-ph.IM
Studying deep convolutional neural networks with hexagonal lattices for imaging atmospheric Cherenkov telescope event reconstruction
深度卷积神经网络（DCN）是一种很有前途的机器学习技术，可以重建成像大气切伦科夫望远镜（IACT）记录的事件，但需要优化才能达到最佳性能。最紧迫的挑战之一是处理由光电倍增器的六边形晶格制成的相机捕获的原始图像，这是IACT相机中的一种常见布局，其拓扑结构不同于DCN模型常规预期的正方形晶格作为其输入数据。旨在解决这一挑战的策略包括通过过采样或插值将六边形晶格转换为正方形晶格，以及实现六边形卷积核。在这篇文章中，我们使用在模拟IACT数据上训练的DCN模型对其中几种策略进行了比较。
2019-12-20 astro-ph.IM
Influence of aerosols from biomass burning on the spectral analysis of Cherenkov telescopes
在过去的十年中，成像大气切伦科夫望远镜（IACT）已经证明自己是甚高能（VHE; E>0.1 TeV）区域的天文探测器。IACT技术间接地观察VHE光子，使用地球的大气作为热量计。切伦科夫望远镜实验的大部分校准都是使用空气簇射发展、切伦科夫辐射和探测器的蒙特卡罗模拟完成的，并假设了某些大气条件模型。在观测过程中，任何偏离假设的大气模型的真实条件都会导致原始伽马射线能量和源谱的错误重建。在八年的观测中，高能立体系统（H.E.S.S.）由于生物质燃烧产生的气溶胶，经历了大气透明度的周期性自然和人为变化。为了确定在大气透明度长期减少的情况下取得的数据，已制定了一个新的监测量，即切伦科夫透明度系数，并将在此介绍。这个量与探测器中的硬件变化无关，因此可以隔离可能影响仪器性能的大气因素，特别是光谱结果。它的正相关性与独立测量的大气光学厚度（AOD）检索的数据的多角度成像光谱辐射计（MISR）在船上的Terra美国宇航局的卫星也在这里。
2013-09-12 astro-ph.IM
Atmospheric monitoring and array calibration in CTA using the Cherenkov Transparency Coefficient
切伦科夫望远镜阵列（CTA）将是下一代天文台，使用不同类型的切伦科夫望远镜探测由极高能伽马射线引发的粒子簇射。对地球大气层的良好了解，在探测技术中起着热量计的作用，对于CTA的校准至关重要。大气层对切伦科夫光的透明度的变化，以及阵列中单个望远镜的校准不正确，导致能量尺度上的大系统不确定性。切伦科夫透明度系数（CTC），在H.E.S.S.该实验量化了从切伦科夫望远镜在科学观测期间获得的数据中确定的平均大气透明度。只要阵列上的大气条件是均匀的，每个望远镜获得的透明度值也可用于校准单个望远镜的响应。与目前正在运行的实验（如H.E.S.S.）相比，由于天文台的复杂性和望远镜相机的多样性，CTC在CTA中的应用提出了挑战。我们在这里提出的第一个可行性研究的结果，扩展的CTC概念CTA的目的是相互校准的望远镜阵列和监测大气层。
2017-09-14 astro-ph.IM
The Topo-trigger: a new concept of stereo trigger system for imaging atmospheric Cherenkov telescopes
成像大气切伦科夫望远镜（IACT），例如大型大气伽马射线成像切伦科夫（MAGIC）望远镜，努力达到尽可能低的能量阈值。在这样做时，触发系统是一个关键因素。降低触发阈值受到环境光（所谓的夜空背景（NSB））产生的意外触发的快速增加的阻碍。在本文中，我们提出了一个拓扑触发器，被称为拓扑触发器，拒绝事件的基础上，他们在望远镜相机的相对取向。我们在MAGIC望远镜中模拟和测试了触发选择算法。该算法使用蒙特卡罗模拟进行了测试，并显示出85%的意外立体触发的拒绝，同时保留99%的伽马射线。该触发系统的全面实施将在能量阈值处实现10%至20%的收集面积增加。仪器的分析能量阈值预计将降低约8%。在使用当前触发器配置获取的真实MAGIC数据上测试选择算法，未发现类似$γ$的事件丢失。
2016-03-14 astro-ph.IM
Current status and operation of the H.E.S.S. array of imaging atmospheric Cherenkov telescopes
本文介绍了用于研究南半球伽马射线辐射的混合IACT阵列H.E.S.S.的组成、性能、升级情况及当前运行状态，提及2020-2021年创纪录的数据采集，并以再发新星RS Oph为例说明其实时科学成果输出能力。
2023-06-05 astro-ph.HE astro-ph.IM
Improvements to monoscopic analysis for imaging atmospheric Cherenkov telescopes: Application to H.E.S.S
针对大气切伦科夫成像望远镜单镜事件分析的困难，提出含图像方向机器学习算法等改进措施，在H.E.S.S应用中提升角度分辨率、降低能阈并提高灵敏度。
2025-01-15 astro-ph.HE astro-ph.IM
Technological Novelties of Ground-Based Very High Energy Gamma-Ray Astrophysics with the Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
本文介绍了大气成像切伦科夫望远镜技术的发展，指出该技术发现了约250个甚高能伽马射线源，并推动下一代大型装置CTA实现灵敏度数倍提升。
2024-11-14 astro-ph.IM
Atmospheric Cherenkov Telescopes as a Potential Veto Array for Neutrino Astronomy
冰立方中微子天文台揭示了高能天体物理中微子源的存在。然而，由于天体物理学中微子很难从大气中宇宙射线诱导的粒子级联产生的大气中微子背景中分离出来，因此对中微子来源的识别具有挑战性。有效地探测与探测到的中微子同时发生的空气簇射，可以大大减少这些背景，提高中微子望远镜的灵敏度。成像空气切伦科夫望远镜（IACTs）对50 GeV到50 TeV范围内的伽马射线（和宇宙射线）引起的空气簇射敏感，因此可以用作中微子观测站的背景标识符。本文介绍了一个小规模，宽视场，成本效益的IACT阵列作为中微子天文学的空气簇射否决权的可行性。一个由250到750个望远镜组成的表面阵列将显著提高像IceCube这样的立方望远镜规模探测器的性能，而成本只有原始投资的百分之几。阵列中望远镜的数量可以根据天文学和几何学的考虑进行优化。
2020-01-08 astro-ph.HE astro-ph.IM hep-ex
Optic detectors calibration for measuring ultra-high energy extensive air showers Cherenkov radiation by 532 nm laser
PMT矩阵的标定是切伦科夫跟踪探测器数据处理的关键。此外，由于取决于季节，天气等大气中的气溶胶丰度的高度可变性，在测量期间需要对大气透明度进行持续监测。为此目的，除了传统的方法外，还使用了激光大气探测站。
2014-12-24 astro-ph.IM
TARGET 5: a new multi-channel digitizer with triggering capabilities for gamma-ray atmospheric Cherenkov telescopes
TARGET~5是TARGET系列中的一种新的专用集成电路（ASIC），设计用于从地基伽马射线天文学成像大气切伦科夫望远镜（IACT）的照相机中的光传感器读出信号。TARGET~5将16个信号通道的采样和数字化与基于四个通道组的模拟和的触发信号的形成相结合。我们描述了ASIC的体系结构和性能。TARGET 5在第一代TARGET ASIC的基础上进行了改进，实现了：采样频率从$<0.4$ ~GSa/s到$>1$ ~GSa/s的可调，数据通道动态范围为1.2 V，有效动态范围为11~bits，直流噪声为${\sim}0.6$ ~mV，3 dB带宽为500 MHz，相邻通道间串扰为$<1.3\%$，通道间串扰为10 dB。电荷分辨率从40%提高到$<4\%$之间的3个光电子（p.e.）和$>100$ ~p.e.（假设4 mV/p.e.）;最小稳定触发阈值为20 mV（5 p.e.）触发噪声为5 mV（1.2 p.e.），这主要受到触发和采样操作之间的干扰的限制。TARGET~5是TARGET系列中用于IACT原型的第一个ASIC，为即将到来的切伦科夫望远镜阵列（CTA）的读出电子学提供了一条发展道路。
2016-07-11 astro-ph.HE astro-ph.IM physics.ins-det
Earth magnetic field effects on the cosmic electron flux as background for Cherenkov Telescopes at low energies
宇宙线电子和正电子是大气切伦科夫望远镜系统成像的重要背景成分。当电子和正电子的初级能量降低时，它们对背景触发率的贡献超过质子，至少在相对于实际能量的微分率方面是这样。事件重建后，这种贡献可能成为可比的质子背景能量的顺序几个GeV。众所周知，低能带电粒子的通量受到地球磁场的抑制。这种效应在很大程度上取决于带电粒子的地理位置、入射方向及其质量。因此，地磁场可以有助于降低切伦科夫望远镜阵列探测到的电子和正电子的速率。本文利用回溯技术研究了低能初级电子在地球磁场中的传播。我们使用一个更现实的地磁场模型比以前的计算中使用的。我们认为一些网站相关的新一代成像大气切伦科夫望远镜。我们还详细研究了5@5，一个建议的低能量切伦科夫望远镜阵列的情况。
2012-04-09 astro-ph.HE astro-ph.IM
Characterization of Potential U.S. Sites for the Cherenkov Telescope Array
切伦科夫望远镜阵列（Cherenkov Telescope Array，CTA）是一个主要的伽马射线天文学地面观测站。CTA设想由两个大气切伦科夫望远镜的大型阵列组成，用于研究能量范围从几十GeV到超过100 TeV的高能伽马射线源。一个阵列将位于南半球，另一个位于北半球。经过详细的搜索，我们已经确定了两个潜在的网站在美国的北部阵列。这两个地点都位于亚利桑那州北部。在这里，我们描述了这两个网站和仪器的部署，以表征他们。这些网站的特点，在其大气和气候特性方面，进行了说明。我们展示了这些站点自动监测设备的最新数据，并将这些数据与商业模拟进行了比较。还提供了有关场地所需设施和基础设施的详细信息。
2013-07-17 astro-ph.HE astro-ph.IM
Strategy Implementation for the CTA Atmospheric Monitoring Program
切伦科夫望远镜阵列（CTA）是下一代成像大气切伦科夫望远镜。它将在甚高能伽马射线天文学中达到前所未有的灵敏度和能量分辨率。CTA将探测进入地球大气层的宇宙伽马射线或宇宙射线引发的大气粒子簇射中发射的切伦科夫光。从切伦科夫光在望远镜中产生的图像组合中，人们能够推断出初级粒子的能量和方向。因此，只有当局部大气被很好地表征时，才可以执行正确的能量估计。大气不仅影响粒子簇射的发展，而且影响从粒子簇射发射点到探测器的切伦科夫光子传输。地面上的切伦科夫光在紫外-蓝色区域达到峰值，因此分子和气溶胶消光现象很重要。CTA的目标是将能源重建中的系统性控制在10%以上。因此，需要对大气进行仔细和持续的监测和定性。此外，CTA将作为一个观测站运行，数据将与适当的分析工具一起公布。只有始终持续地考虑大气特性，才能确保高水平的数据质量。在本文中，我们集中讨论了CTA目前正在讨论的各种大气监测仪器的实施策略。这些包括拉曼激光雷达和云高计、恒星光度计以及商业供应商和公共研究中心提供的其他仪器。
2015-03-18 astro-ph.IM
Using conditional variational autoencoders to generate images from atmospheric Cherenkov telescopes
Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学斯科别利岑核物理研究所）；Applied Physics Institute of Irkutsk State University（伊尔库茨克国立大学应用物理研究所）；Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学）
高能粒子撞击地球的高层大气会产生大范围的空气簇射，可以使用成像大气切伦科夫望远镜从地面上探测到。切伦科夫望远镜记录的图像可以被分析，以将伽马射线事件与背景强子事件分开。许多分析方法需要通过蒙特卡罗方法模拟大量的事件和相应的图像。然而，蒙特卡罗模拟在计算上是昂贵的。通过蒙特卡洛方法模拟的数据可以通过使用更快的机器学习方法（如生成对抗网络或条件变分自编码器）生成的图像来增强。我们使用一个条件变分自动编码器生成图像的伽马事件从切伦科夫望远镜的TAIGA实验。变分自动编码器在一组蒙特卡洛事件上进行训练，图像大小或像素幅度之和用作条件参数。我们使用经过训练的变分自动编码器来生成具有与伽马事件的蒙特卡罗模拟图像的尺寸分布相同的条件参数分布的新图像。生成的图像类似于蒙特卡洛图像：在伽马和质子事件上训练的分类器神经网络为它们分配了平均伽马分数0.984，其中不到3%的事件被分配了低于0.999的伽马分数。与此同时，生成的图像的大小与生成时使用的条件参数不匹配，平均误差为0.33。
2022-11-22 astro-ph.HE astro-ph.IM cs.LG
Raman LIDARs and atmospheric calibration for the Cherenkov Telescope Array
切伦科夫望远镜阵列（CTA）是下一代成像大气切伦科夫望远镜。它将达到迄今为止任何其他高能伽马射线实验所没有的灵敏度和能量分辨率。了解系统的不确定性一般将是一个关键问题的CTA的性能。众所周知，大气条件在这方面起着特别重要的作用。在CTA联盟内，目前有几个小组正在建造拉曼激光雷达，安装在这两个地点。拉曼激光雷达是由一束射入大气的强激光、一个收集分子和气溶胶后向散射光的收集器、一个光传感器、一个光谱选择感兴趣波长的光学模块和一个读出系统组成的设备。与目前使用的弹性激光雷达不同，它们可以帮助将大气分子和气溶胶成分的系统不确定性降低到<5%，从而使CTA能够实现其能量分辨率<10%的要求在这项工作中的所有拉曼激光雷达的设计特点，使他们不同于典型的拉曼激光雷达在大气科学中使用，其特点是大收集镜（2.5m2）和减少采集时间。它们提供多个弹性和拉曼读出通道以及定制的光学设计。本文讨论了拉曼激光雷达的动机，介绍了这些技术的设计和进展情况。
2017-09-14 astro-ph.IM
Exploring one giga electronvolt cosmic gamma rays with a Cherenkov plenoscope capable of recording atmospheric light fields, Part 1: Optics
为高探测率时间分辨低能（十亿电子伏特）宇宙伽马射线，提出记录大气簇射完整切伦科夫光场的新型全光场望远镜，克服景深、像差和变形限制，实现大面积探测。
2024-02-09 astro-ph.HE astro-ph.IM hep-ex
A novel image correction method for cloud-affected observations with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
针对成像大气切伦科夫望远镜观测受云层影响的问题，提出一种基于几何模型的图像级校正方法，经模拟验证可有效校正光消光，改进伽马射线事例重建与系统性能，无需专用云层模拟。
2024-02-20 astro-ph.HE astro-ph.IM
FRAM telescopes and their measurements of aerosol content at the Pierre Auger Observatory and at future sites of the Cherenkov Telescope Array
FRAM（F/（Ph）otometric Robotic Atmospheric Monitor）望远镜是一个由机器人支架、大幅面CCD相机和快速长焦镜头组成的系统，可用于任何地点的大气监测，如果需要高空间或时间分辨率的大气透明度信息，而为此目的连续使用激光方法会干扰其他观测。最初的FRAM已经在阿根廷的皮埃尔俄歇天文台运行了十多年，而切伦科夫望远镜阵列（CTA）预计将使用另外三个FRAM。CTA FRAM正在提前部署，以在CTA望远镜运行之前表征站点的属性;一个FRAM已经在计划中的智利未来CTA站点上运行了一年，而另外两个预计将在2018年底之前投入运行。我们报告的硬件和目前的运作状况和/或部署的所有FRAM仪器的问题，以及一些初步结果的整体气溶胶测量的FRAM在阿根廷和智利
2018-12-18 astro-ph.HE astro-ph.IM
Optical intensity interferometry observations using the MAGIC imaging atmospheric Cherenkov telescopes
目前正在运行的成像大气切伦科夫望远镜（IACT）具有大反射镜和对光子产生的少数光电子信号的1纳秒级时间响应。这意味着它们非常适合光学干涉测量观测。由于它们对可见光波长的敏感性和长基线，使用IACT的光强干涉测量法可以达到几十到微弧秒的角分辨率。我们已经安装了一个简单的光学装置上的两个17米直径的MAGIC IACT的相机和观察相干波动的光子强度测量在两个望远镜的三个不同的恒星。其灵敏度比20世纪70年代Narrabri干涉仪所达到的灵敏度高出约10倍。
2019-11-14 astro-ph.IM astro-ph.SR
First Full-Event Reconstruction from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Real Data with Deep Learning
Univ. Savoie Mont Blanc（萨瓦大学勃朗峰分校）；CNRS（法国国家科学研究中心）；LAPP - IN2P3（法国国家核物理与粒子物理研究所安纳西粒子物理实验室）；LISTIC（LISTIC实验室）
切伦科夫望远镜阵列是地基伽马射线天文学的未来。它的第一个原型望远镜在现场建造，大尺寸望远镜1，目前正在调试和采取其第一个科学数据。在本文中，我们首次介绍了基于深度卷积神经网络的全事件重建的开发及其在真实数据中的应用。我们表明，它优于标准分析，无论是模拟和真实数据，从而验证了CTA数据分析的深度方法。这项工作也说明了从模拟数据到实际数据的困难。
2021-05-31 astro-ph.IM cs.LG
