基于XGBoost的單脈沖信號識別研究

凌 毓，張金區，李鄉儒，李 慧

(華南師范大學計算機學院，廣東 廣州 510631)

脈沖星是快速旋轉的中子星，因不斷發出電磁脈沖信號而得名。脈沖星是20世紀60年代天文學的重要發現之一[1]。對脈沖星的研究可以為擁有極端物理屬性的中子星研究提供重要信息，極大地推動物理、天文、導航和時間度量等領域的發展[2-3]。基于脈沖星信號的周期性特征，利用快速傅里葉變換將時間域信號轉換為頻率域信號，并結合快速折疊算法成為探測脈沖星信號的主要方法[4]。隨著對脈沖信號的挖掘，近年來相繼發現了兩類沒有周期性特征的天文脈沖信號，它們分別來自旋轉瞬間射電體(Rotating Radio Transients, RRATs)和快速射電暴(Fast Radio Bursts, FRBs)[2,5-6]。旋轉瞬間射電體信號的發射在時間上非常零星和分散，無法在傳統的周期性搜尋中發現它們。快速射電暴由銀河系外的射電突發信號組成，目前發現極個別的周期性現象，但仍然以缺乏周期性為主要特征。這兩類天文現象的脈沖信號，由于它們轉瞬即逝的特征，稱之為單脈沖天體信號。單脈沖信號的搜尋不但是周期性信號搜尋方法的有益補充，而且是旋轉瞬間射電體和快速射電暴的主要探測方法[4]。

目前，單脈沖信號的識別方法主要分為啟發式閾值搜尋算法和機器學習算法。啟發式搜尋是一種利用問題所具有的啟發信息來引導搜尋、發現目標的算法，該算法通過減小搜尋范圍降低問題的復雜性，提高計算效率。這類方法主要是基于文[2]提出的單脈沖信號分類框架，該框架將單脈沖信號的提取分為消色散、匹配濾波、閾值化和判斷等4個步驟，以判斷被檢測信號中單脈沖信號是否存在。……