By this author

Bayesian meteor reconstruction using the PAIP-V data

Issue number 5 from 05.01.2026

В работе рассматривается проблема реконструкции событий, регистрируемых орбитальными и наземными детекторами с низким угловым, но высоким временным разрешением. Показано, что в такой ситуации все еще можно получить высокоточную пространственно-временную реконструкцию, если в рамках единого алгоритма объединить информацию как о геометрии и кинематике движения, так и его динамике (кривой свечения). Это особенно важно при наличии многочисленных конструктивных зазоров между каналами фотоприемника, когда регистрируется лишь часть события. В настоящей работе для реконструкции трековых событий (треков метеоров, спутников и т.п.) предложен байесовский метод, реализованный средствами библиотеки PyMC: параметрическая модель учитывает как особенности самого явления, так и процесса его регистрации, а апостериорное распределение на параметры строится при помощи MCMC-сэмплирования. Апробация метода осуществлена на примере небольшой выборки метеоров потока Геминиды-2022, зарегистрированных наземным детектором РАIP-V, установленным в Мурманской области.

25 0