一种识别快速射电暴的方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本说明书涉及计算机，尤其涉及一种识别快速射电暴的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、快速射电暴(fast radio burst，frb)是发生在无线电频段，持续时间极短的高能天体物理现象，其对于研究宇宙中物质的分布以及演化有重要意义。但是到目前为止，还没有一种公认的理论来解释其超高能量释放率背后的物理机制。

2、由于信号在宇宙中传播时会发生色散，即不同频率的光传播速度不同，所以快速射电暴的信号在到达地球时，高频段的信号先于低频段的信号到达。这种色散现象导致原本毫秒量级的快速射电暴的信号可以被拉长至几秒到几十秒，集中的能量也被分散，使快速射电暴的信号淹没在噪声中无法探测。

3、因此，如何能够从捕获的众多信号中准确的搜索出快速射电暴的信号，则是一个亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本说明书提供一种识别快速射电暴的方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。

2、本说明书采用下述技术方案：

3、本说明书提供了一种识别快速射电暴的方法，包括：

4、获取观测数据；

5、根据所述观测数据，确定第一数据，所述第一数据用于表示观测到的各信号的频率与观测到各信号的时刻之间的关系；

6、根据所述第一数据，确定第二数据，所述第二数据用于表示观测到的各信号的色散值与观测到各信号的时刻之间的关系；

7、将所述第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果；

8、根据所述识别结果，从所述观察数据中识别出快速射电暴的信号。

9、可选地，将所述第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果，具体包括：

10、将所述第二数据输入到所述第一识别模型中，以通过所述第一识别模型确定所述观测数据中各候选信号的到达时间，作为所述第一识别模型输出的识别结果；

11、根据所述识别结果，从所述观测数据中识别出快速射电暴的信号，具体包括：

12、针对每个候选信号，根据该候选信号的到达时间以及所述观测数据，确定该候选信号对应的第三数据，所述第三数据用于表示该候选信号的频率与观测到该候选信号的各时刻之间的关系；

13、将该候选信号对应的第三数据输入到预先训练的第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果；

14、根据每个候选信号的识别结果，从所述观测数据中识别出快速射电暴的信号。

15、可选地，在将该候选信号对应的第三数据输入到预先训练的第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果之前，所述方法还包括：

16、将该候选信号对应的第三数据进行延迟时间修正处理，得到该候选信号对应的处理后数据；

17、将该候选信号对应的第三数据输入到预先训练的第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果，具体包括：

18、将该候选信号对应的处理后数据输入到所述第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果。

19、可选地，根据所述第一数据，确定第二数据，具体包括：

20、针对每个预设的色散范围，按照该色散范围对所述第一数据进行延迟时间修正，得到该色散范围对应的修正后数据；

21、将每个色散范围对应的修正后数据进行叠加，以得到所述第二数据。

22、可选地，在将所述第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果之前，所述方法还包括：

23、将所述第二数据进行时间维度以及色散维度上进行数据切分，得到各数据分块；

24、将所述第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果，具体包括：

25、将所述各数据分块输入到所述第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果。

26、可选地，预先训练第一识别模型，具体包括：

27、根据历史快速射电暴的到达时间，获取第一样本数据；

28、根据所述第一样本数据，确定历史第一数据；

29、根据所述历史第一数据，确定历史第二数据；

30、将所述历史第二数据输入到待训练的第一识别模型中，得到所述第一样本数据对应的识别结果；

31、以最小化所述第一样本数据对应的识别结果与所述历史快速射电暴的实际到达时间之间的偏差为优化目标，对所述第一识别模型进行训练。

32、可选地，根据历史快速射电暴的到达时间，获取第一样本数据，具体包括：

33、根据所述历史快速射电暴的到达时间，从历史观测数据中确定出各数据片段；

34、按照预设的各数据采样方式，对各数据片段进行数据采样，得到采样数据；

35、按照预设的色散范围，对所述采样数据进行延迟时间修正，得到修正后的采样数据；

36、将所述修正后的数据在信号的频率上进行叠加，以得到各频率范围的第一样本数据。

37、可选地，根据所述历史快速射电暴的到达时间，从历史观测数据中确定出各数据片段，具体包括：

38、根据所述历史快速射电暴的到达时间，按照预设的步长，对所述历史观测数据进行分片，得到各数据片段。

39、可选地，预先训练第二识别模型，具体包括：

40、获取第二样本数据；

41、根据所述第二样本数据中历史候选信号的色散值以及到达时间，从历史观测数据中确定出各历史候选信号的第三数据；

42、将各历史候选信号对应的第三数据输入到所述第二识别模型中，得到针对每个历史候选信号对应的识别结果；

43、以最小化所述各历史候选信号对应的识别结果与所述各历史候选信号对应的标签之间的偏差为优化目标，对所述第二识别模型进行训练，其中，针对每个历史候选信号，该历史候选信号对应的标签用于表示该历史候选信号实际上是否为历史快速射电暴。

44、本说明书提供了一种识别快速射电暴的装置，包括：

45、获取模块，用于获取观测数据；

46、第一确定模块，用于根据所述观测数据，确定第一数据，所述第一数据用于表示观测到的各信号的频率与观测到各信号的时刻之间的关系；

47、第二确定模块，用于根据所述第一数据，确定第二数据，所述第二数据用于表示观测到的各信号的色散值与观测到各信号的时刻之间的关系；

48、输入模块，用于将所述第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果；

49、识别模块，用于根据所述识别结果，从所述观察数据中识别出快速射电暴的信号。

50、可选地，所述输入模块具体用于，将所述第二数据输入到所述第一识别模型中，以通过所述第一识别模型确定所述观测数据中各候选信号的到达时间，作为所述第一识别模型输出的识别结果；

51、所述识别模块具体用于，针对每个候选信号，根据该候选信号的到达时间以及所述观测数据，确定该候选信号对应的第三数据，所述第三数据用于表示该候选信号的频率与观测到该候选信号的各时刻之间的关系；将该候选信号对应的第三数据输入到预先训练的第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果；根据每个候选信号的识别结果，从所述观测数据中识别出快速射电暴的信号。

52、可选地，所述识别模块还用于，在将该候选信号对应的第三数据输入到预先训练的第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果之前，将该候选信号对应的第三数据进行延迟时间修正处理，得到该候选信号对应的处理后数据；将该候选信号对应的处理后数据输入到所述第二识别模型中，得到针对该候选信号的识别结果。

53、可选地，所述第二确定模块具体用于，针对每个预设的色散范围，按照该色散范围对所述第一数据进行延迟时间修正，得到该色散范围对应的修正后数据；将每个色散范围对应的修正后数据进行叠加，以得到所述第二数据。

54、可选地，在将所述第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果之前，所述输入模块还用于，将所述第二数据进行时间维度以及色散维度上进行数据切分，得到各数据分块；

55、所述输入模块具体用于，将所述各数据分块输入到所述第一识别模型中，得到所述第一识别模型输出的识别结果。

56、可选地，所述装置还包括：

57、第一训练模块，用于根据历史快速射电暴的到达时间，获取第一样本数据；根据所述第一样本数据，确定历史第一数据；根据所述历史第一数据，确定历史第二数据；将所述历史第二数据输入到待训练的第一识别模型中，得到所述第一样本数据对应的识别结果；以最小化所述第一样本数据对应的识别结果与所述历史快速射电暴的实际到达时间之间的偏差为优化目标，对所述第一识别模型进行训练。

58、可选地，所述第一训练模块具体用于，根据所述历史快速射电暴的到达时间，从历史观测数据中确定出各数据片段；按照预设的各数据采样方式，对各数据片段进行数据采样，得到采样数据；按照预设的色散范围，对所述采样数据进行延迟时间修正，得到修正后的采样数据；将所述修正后的数据在信号的频率上进行叠加，以得到各频率范围的第一样本数据。

59、可选地，所述第一训练模块具体用于，根据所述历史快速射电暴的到达时间，按照预设的步长，对所述历史观测数据进行分片，得到各数据片段。

60、可选地，所述装置还包括：

61、第二训练模块，用于获取第二样本数据；根据所述第二样本数据中历史候选信号的色散值以及到达时间，从历史观测数据中确定出各历史候选信号的第三数据；将各历史候选信号对应的第三数据输入到所述第二识别模型中，得到针对每个历史候选信号对应的识别结果；以最小化所述各历史候选信号对应的识别结果与所述各历史候选信号对应的标签之间的偏差为优化目标，对所述第二识别模型进行训练，其中，针对每个历史候选信号，该历史候选信号对应的标签用于表示该历史候选信号实际上是否为历史快速射电暴。

62、本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述识别快速射电暴的方法。

63、本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述识别快速射电暴的方法。

64、本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

65、在本说明书提供的识别快速射电暴的方法中，在获取到观测数据后，可以根据该观测数据，确定用于表示观测到的各信号的频率与观测到各信号的时刻之间关系的第一数据，并根据第一数据，确定用于表示观测到的各信号的色散值与观测到各信号的时刻之间关系的第二数据。而后，可以将第二数据输入到预先训练的第一识别模型中，得到输出的识别结果，并根据该识别结果，从观测数据中识别出快速射电暴的信号。

66、从上述方法中可以看出，由于在获取到观测数据后，可以基于观测数据，得到用于输入到第一识别模型中的第二数据，从而通过第一识别模型，快速、准确的从观测数据中识别出快速射电暴的信号，提高了快速射电暴的搜索效率。