Моделирование изображений крупномасштабных радио массивов на поверхности Луны

Summary

Представлена модельная основа для тестирования возможностей визуализации крупномасштабных радио массивов на поверхности Луны. Обсуждаются основные компоненты шума, и проходит конвейер программного обеспечения с подробной информацией о том, как настроить его для новых научных целей.

Abstract

В последние годы возобновился интерес к возвращению на Луну по причинам, как научным, так и и исследовательским по своему характеру. Луна является идеальной тренировочной площадкой для строительства крупномасштабных баз, которые можно применить к другим планетам, таким как Марс. Существование радиотихой зоны на лунной стороне имеет перспективу для ранних исследований Вселенной и поиска экзопланет, в то время как ближней стороне обеспечивает стабильную базу, которая может быть использована для наблюдения низкочастотных выбросов из магнитосферы Земли, которые могут помочь оценить его реакцию на входящую космическую погоду. Строительство крупномасштабного радио массива обеспечит большую научную отдачу, а также станет проверкой способности человечества строить структуры на других планетах. Эта работа направлена на имитацию реакции малых и крупномасштабных радио массивов на Луне, состоящих из сотен или тысяч антенн. Реакция массива зависит от структуры выброса наряду с конфигурацией и чувствительностью массива. Набор локаций выбран для смоделированных радиоприемников с использованием цифровых моделей подъема с прибора Lunar Orbiter Laser Altimeter на лунном разведывательном орбитальном аппарате для характеристики высоты местоположения приемника. Пользовательский код common Astronomy Software Applications описывается и используется для обработки данных с смоделированных приемников, выравнивая лунные и небесные координаты с помощью SPICE для обеспечения использования надлежащих проекций для визуализации. Эта система моделирования полезна для итерации конструкции массива для визуализации любой научной цели в небольшой области зрения. Эта структура в настоящее время не поддерживает все изображения неба.

Introduction

Область радиоастрономии началась в 1932 году с случайного обнаружения галактического радиоизлучеза^{Карлом Г. Янским 1 на частоте 20} МГц, в диапазоне, который теперь обычно называют низкочастотным радио. С тех пор радиоастрономия быстро росла, догоняя более частотные оптические наблюдения, которые проводились на протяжении веков дольше. Еще одним прорывом стало использование радиоинтерферометрии, где группы антенн, разделенных большими расстояниями, используются для создания синтетической диафрагмы, обеспечивая способ масштабирования чувствительности и^{разрешения радио наблюдений 2,3.} Это интуитивно можно рассматривать как расширение формулы регулярного разрешения оптических наблюдений:

Для наблюдения блюдо размером D метров, и наблюдения длины волны метров, Θ_HPBW является угловой размер в радианцев Half Power Beam Ширина (HPBW), определяя разрешение на небе. Этот процесс синтеза доли большого полного блюда только с разбросанными точками по всей основном пустой области также называется синтез диафрагмы. В области радиоинтерферометрии разрешение массива определяется самым дальним расстоянием между любыми двумя приемниками в массиве, и это расстояние используется как D в Equation 1.

Математика, стоящая за интерферометрией, хорошо задокументирована в классических текстах, таких как интерферометрия и синтез Томпсона в радиоастрономии^3. Основное понимание может быть сообщено неофициально, как "(для планарных массивов наблюдения небольшое поле зрения) перекрестное соотношение сигналов между любыми 2 приемников(видимость ) даст информацию о 2D Fourier коэффициент яркости неба картины". То, что четыре режима выборки зависит от разделения приемников (базовый ), нормализуетсянаблюдения длины волны. Приемники, которые находятся дальше друг от друга (в стандартной системе координат UVW, ориентированной на цель изображения), пробуют более высокие пространственные частотные характеристики, что дает более высокие детали разрешения в меньших масштабах. И наоборот, приемники, которые находятся близко друг к другу в той же выборке кадра UVW, снижают пространственные частоты, предоставляя информацию о более крупных структурах с более низким разрешением.

Для самых низких радиочастот свободные электроны в ионосфере Земли предотвращают полет радиоволн ниже 10 МГц из космоса на землю, инаоборот. Это так называемое "ионосферное обрезание" уже давно препятствует наземным наблюдениям неба для этого диапазона частот. Очевидным ответом на это ограничение является помещение радиоприемников в космос, где они могут записывать данные, свободные от влияния атмосферы Земли и свободных электронов в ее ионосфере. Это было сделано раньше с одной антенны на космических аппаратах, как Ветер⁴ и STEREO⁵, которые выявили много астрофизических процессов, которые производят выбросы в этом низкочастотном радио диапазоне. Это включает в себя выбросы от взаимодействия электронов с магнитосферой Земли, электронное ускорение от солнечных извержений, и от самой галактики. Наблюдения одной антенны могут измерять общую плотность потока таких событий, но не могут точно определить, откуда исходит излучение. Для того, чтобы локализовать этот низкочастотный выброс и сделать изображения в этом частотном режиме в первый раз, многие антенны должны быть отправлены в космос и их данные объединены, чтобы сделать синтетическое отверстие.

Это открыло бы новое окно, через которое человечество может наблюдать вселенную, позволяя проводить ряд научных измерений, требующих изображения неба на этих самых низких частотах. Луна является одним из возможных сайтов для синтетического отверстия в пространстве, и он поставляется с плюсами и минусами по сравнению со свободными летающими орбитальных массивов. Лунная далекая сторона имеет уникальную радио тихую зону, которая блокирует все обычные помехи, поступающие от человеко-сделанных сигналов, в то время как ближней стороной обеспечивается статическое место для наблюдения Земли массивов, и если построен на лунной подземеной точки, Земля всегда будет в зените неба. С помощью статического массива легче получить короткие базовые показатели для измерения крупномасштабных выбросов, так как они не находятся в опасности столкновения, в отличие от свободных летающих массивов. Недостатки лунного массива в основном трудности в стоимости и мощности. Крупномасштабный массив на Луне потребует значительного количества инфраструктуры и денег, в то время как меньшие орбитальные массивы потребуют гораздо меньше ресурсов. Существует также вопрос о власти; большинство мест на Луне подвергаются воздействию достаточного солнечного света для производства солнечной энергии в течение 1/3 каждого лунного дня. Выживание больших перепадов температуры от лунного дня к ночи также является инженерной проблемой. Если оставить в стороне эти трудности, то по-прежнему существует проблема, связанная с тем, чтобы предлагаемая конструкция массива подходила для указанной научной цели. Реакция любого массива зависит от структуры наблюдаемого излучения наряду с конфигурацией и чувствительностью массива.

За десятилетия было составлено несколько концептуальных массивов, которые должны выйти на поверхность Луны. Ранние проекты были не самыми подробными, но все же признавались научные^{достижения,}которые могли быть^{достигнуты такими массивами 6,7,8,9,10.} Больше массивов были также выдвинуты в последние годы, некоторые из которых, как FARSIDE¹¹, DEX¹², и DALI^{13 стремятся измерить} поглощение желобов красного нейтрального водорода 21-сантиметровый сигнал в диапазоне 10-40 МГц, чтобы исследовать так называемые "темные века" и ограничить космологические модели ранней Вселенной. Другие, как ROLSS¹⁴ вызвать отслеживания ярких солнечных типов II радио очередей далеко в гелиосфере, чтобы определить место ускорения солнечных энергетических частиц в корональной массы выбросов в качестве их убедительных случае науки. Меньшие массивы масштаба также были описаны как 2-элементный интерферометр RIF¹⁵, который будет использовать один посадочный модуль и движущийся марсоход, чтобы попробовать многие базовые линии, как он движется наружу от посадочного модуля. RIF фокусируется на способности впервые составить карту неба этих низких частот, а также вычисляет УФ-покрытие и синтезированный луч для комплексных наблюдений.

Космические радио массивы могут также позволить низкочастотные изображения далеких радио галактик для определения магнитных полей и астрометрических измерений¹⁶. Низкочастотные изображения этих тел будут обеспечивать более полную картину физики, управляющей этими системами, в частности, дает данные о синхротронных выбросах для нижнего конца распределения энергии электрона. Есть также целый ряд различных магнитосферных выбросов, которые происходят на этих низких частотах, обеспечивая как глобальные (постоянная синхротронная эмиссия), так и локальные (всплески, авроральное километрическое излучение) подписи электронной динамики, которые не обнаруживаются с^{земли 17}. Самые яркие зарегистрированные выбросы этих типов пришли с Земли и юпитера, так как это ближайшие планеты с сильными магнитосферами. Тем не менее, массивы с достаточной чувствительностью и разрешением могли наблюдать магнетосферное излучение от других внешних планет, или даже экзопланет^18. Эта тема, в частности, была названа в качестве области, представляющие интерес на недавнем семинаре Планетарные науки Vision 2050.

Эта работа направлена на имитацию реакции радио массивов на Луне, состоящих из всего лишь нескольких антенн, до сотен или тысяч антенн. Эта структура моделирования полезна для итерации конструкции массива для визуализации любой научной цели в небольшой области зрения (несколько квадратных градусов), но в настоящее время не поддерживает все изображения неба. Точные оценки прогнозируемых карт яркости наряду с реалистичными шумовыми профилями должны использоваться для обеспечения того, чтобы данный размер/конфигурация массива были достаточными для наблюдения за целью до определенного уровня шума или разрешения. Геометрия массива также должна быть известна в высокой степени, так что базовые линии вычисляются точно, чтобы обеспечить правильное изображение данных. В настоящее время лучшими картами лунной поверхности являются цифровые модели высот (DEMs) от лунного разведывательного орбитального аппарата (LRO'¹⁹ Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA)²⁰. Конвейер моделирования принимает координаты широты долготы для каждого приемника и интерполирует высоту в этих точках от существующих DEMs для расчета полного 3D-положения.

Из этих координат базовые данные вычисляются и вставляются в общий астрономии программного^{обеспечения приложений} (CASA) 21 измерительных наборов (MS) файл. Формат MS может использоваться со многими существующими алгоритмами анализа и визуализации, а также содержит информацию о конфигурации массива, данных видимости и выравнивании с небом. Тем не менее, многие из этих программных процедур трудно закодированы для работы с массивами, которые вращаются с поверхностью Земли, и не работают для орбитальных или лунных массивов. Чтобы обойти это, этот конвейер вручную вычисляет базовые линии и видимость для данной цели массива и изображения и вставляет данные в формат MS. Библиотека SPICE²² используется для правильного выравнивания систем координат Луны и неба и отслеживания движений Луны, Земли и Солнца.

Рамки моделирования, описанные здесь, следуют Hegedus et al.¹⁷, и программное обеспечение архивировано библиотекой Мичиганского университета в архиве Deep Blue^23,хранящемся в https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en. Любые патчи или обновления этого архивного программного обеспечения можно найти https://github.com/alexhege/LunarSynchrotronArray. В следующем разделе будут описаны требования к этому программному обеспечению, и пройти через процесс формирования массива, установление соответствующих уровней шума, кормления массива смоделированное изображение истины целевого излучения, и моделирование бесшумных и шумных реконструкций массива выбросов с помощью сценария CASA.

Protocol

1. Настройка программного обеспечения

1. Во-первых, перейдите https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en и скачать пакет программного обеспечения. Это программное обеспечение было протестировано только в среде UNIX, и не может в полной мере функционировать в других средах. README в этом пакете поможет руководство один через остальную часть программного обеспечения, необходимого и его использования.
2. Убедитесь, что питон 2.7 или больше установлен. Ссылка предоставляется в README. Несколько общих библиотек питона также необходимы в том числе numpy, matplotlib, pylab, scipy, subprocess, ephem, и datetime.
3. Убедитесь, что CASA 4.7.1 или больше установлен. Ссылка, предоставленная в README.
4. Убедитесь, что gcc 4.8.5 или больше установлен. Ссылка предоставляется в README.
5. Убедитесь, что набор инструментов C для SPICE установлен. Это программное обеспечение используется для выравнивания различных астрономических эталонных кадров и отслеживания относительного положения планет, лун и спутников. Ссылка для загрузки этого программного обеспечения также включена в README.
   1. Загрузите несколько ядер, содержащих информацию об астрономических и лунных эталонных кадрах, а также орбитальной динамике Луны, Земли и Солнца. Конкретные ядра, необходимые перечислены в README наряду со ссылкой, где их скачать.
6. Получить окончательные необходимые предварительные данные: цифровые модели высот (DEMs) лунной поверхности, созданные на основе измерений LRO LOLA. Конкретный необходимый файл указан и связан в README.

2. Создание конфигурации массива

1. Настройка createArrayConfig.py скрипта.
   1. Выберите конфигурацию массива, предоставив список координат Longitude и Latitude для каждой антенны.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт в настоящее время отформатирован для массива диаметром 10 км с элементами 1024, 32 руки с 32 бревенчатым пространством антенны каждый, используя постоянный фактор для преобразования между метрами и градусами долготы / широты около 0 градусов широты. Место массива, (-1,04 ", -0,43"), был выбран потому, что он является центром 10x10 км патч с самой низкой вариацией высоты (σ и 5,6 м) близко к к югу от Земли точки (0 ", 0") в луне ME кадра.
   2. Измените переменную lunarPath в скрипте, чтобы отразить новое местоположение загрузки модели Digital Elevation, содержащей данные о высоте лунной поверхности.
2. Запустите createArrayConfig.py с "питон createArrayConfig.py". Это позволит использовать лунную модель цифрового подъема для решения для высоты на каждой долготе и широте для каждой антенны. Сохраните долготу, широту и высоту файлов и распечатайте на экране для легкого копирования и вирования в следующий скрипт. Сделайте цифры, показывающие конфигурацию массива поверх локальной лунной топографии(рисунок 1).

3. Использование SPICE для выравнивания координат

1. Настройка скрипта eqArrOverTimeEarth.c сценарий.
   1. Возьмите выход из предыдущего скрипта, Долгота, Широта, и высота каждой антенны и скопировать их в соответствующие списки в сценарии, а также обновление переменной 'numsc' с числом приемников и соответствующих координат.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку C не имеет динамического распределения массива, не было простого способа гибкого чтения данных автоматически, поэтому ручное копирование должно быть сделано.
   2. Обновление lunar_furnsh.txt в пакет с новыми именами пути для требуемого кадра и файлов эфемериса.
   3. Укажите, какой набор дат соблюдать. Это позволит информировать эфемеридов в SPICE точно отслеживать, где Земля и Солнце по отношению к определенному массиву для этих дат. В сценарии в настоящее время выбрано 48 дат, происходящих примерно еженедельно в течение 2025 года.
   4. Укажите целевую область неба для отслеживания и изображения массива. В настоящее время сценарий сохраняет RA Dec Земли, как видно из лунной поверхности, но можно легко просто положить в статических координатах RA Dec вместо.
2. Составной сценарий eqArrOverTime.c eqArrOverTime
   1. Составить скрипт с помощью команды gcc в комментарии в верхней части скрипта. Это будет что-то вроде "gcc eqArrOverTimeEarth.c -o eqArrOverTimeEarth -I/home/alexhege/SPICE/cspice/include /home/alexhege/SPICE/cspice/lib/cspice.a -lm -std-c99". Измените пути, чтобы отразить, где находятся библиотеки cspice.
3. Вы запустите eqArrOverTime, выируемое с помощью "./eqArrOverTime". Это должно привести к ряду файлов каждый с набором переменных в них. Наиболее важными являются XY- положение каждой антенны в координатах J2000, а также координаты Правого Вознесения и Упадка (RA и Dec) целевой области в небе (в настоящее время с точки зрения Луны). Переменные вывода сохраняются для .txt файлов, содержащих данные для всех запрошенных дат.

4. Использование CASA для имитации реакции массива

1. Настройка LunarEarthPicFreqIntegration.py скрипта.
   1. Укажите частоту наблюдения для массива, чтобы сделать изображение на. Это в настоящее время установлен на 0,75 МГц.
   2. Укажите совместимое с CASA изображение истины (или создайте из файла изображения .fits) с значениями Jansky/pixel для реконструкции массива (например, рисунок 2). Константы (res, res1, ширина, arcMinDiv) в коде должны быть изменены, чтобы отразить размер и разрешение изображения входной истины.
      ПРИМЕЧАНИЕ: При использовании метода SPICE для предоставления координат RA Dec можно прокомментировать заявление «импорт ephem» в этом скрипте. Эта библиотека требует использования casa-pip из пакета casa-python для установки, но
      позволяет отслеживать другие астрономические объекты в питоне.
2. Запустите LunarEarthPic.py сценарий. Комментарии в верхней части скрипта являются примерами того, как запустить сценарий. Следующая команда является одним из примеров того, как запустить скрипт из командной строки:
   "nohup casa --nologger --nologfile --nogui --agg -c LunarEarthPicFreqIntegration.py -outDir . -соотнести True -numSC 1024 | тройник earth.out и "
   Флаг -numSC используется для информирования кода о том, сколько антенн/приемников используется, и помогает распаковать данные из файлов .txt, содержащих координаты приемника.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Антенна базовый вектор, измеряется в единицах наблюдения_{длины волны} (я), имеет длину D и компонентов(яп., q, w)( ∆x,∆y,∆z)/. Затем трубопровод вычисляет видимость или наблюдаемое перекрестное коррелированное напряжение для каждой пары антенн. Здесь небольшое поле зрения приближение используется для расчета видимости, следуя стандартной формуле от Томпсона и др.^{2 для} бесконечно малой пропускной способности на частоте .
   
   Координаты неба цели массив изображения считается фазового центра, к которому z, или W, оси кадра указал. (l, m, n) являются направление cosines от (U, V, W) системы координат. Рисунок яркости неба вокруг источника под наблюдением I_q(l, m). Плотность спектрального потока часто представлена в производном блоке 1 Jansky (Jy) - 10-26^{Вт/м 2}/Гц. Спектральная яркость просто Jy/steradian, чтобы представлять количество потока, исходяго из определенной области неба. A_q(l, m) — это нормализованный рисунок первичного луча антенны, или насколько он чувствителен к излучению, исходя из этой точки неба.
   Этот скрипт вычисляет разделение антенны в соответствующим проецируемом эталонном кадре из вывода координат из предыдущего скрипта. Затем он использует Equation 2 для расчета данных видимости для каждой пары антенны. Полученные видимости хранятся рядом с базовыми уровнями в файле CASA Measurement Set (.ms). Этот файл MS является основным выходом этого скрипта.

5. Изображение данных - бесшумные и шумные

1. Настройка noiseCopies.py скрипта.
   1. Установите плотность потока эквивалента системы (SEFD), именуемую avNoise в скрипте. SEFD является удобным способом говорить об общем шуме радиоантенны, поскольку он связывается как в температуре системы, так и в эффективной области, и обеспечивает способ прямого сравнения сигнала и шума. В настоящее время он установлен на уровне 1,38e7 Jansky, что является оптимистичным уровнем шума для 0,75 МГц.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для низкочастотного радио режима, Есть три основных источника на постоянный шум: шум усилителя, квазитермальный шум от свободных электронов (по оценкам Мейер-Верне и др.²⁴ будет 6,69e4 Jy на 0,75 МГц, используя электрически короткий диполь приближения), и галактического фонового излучения от Млечного Пути (по оценкам Novacco и Браун²⁵ будет 4.18e6 Jansky на 0,75 МГц для полного неба, из которых лунный массив будет видеть только часть). Этот оптимальный уровень шума 1.38e7 Jy предполагает, что шум усилителя доминирует над другими терминами. См Hegedus и др. для более подробного обсуждения.
   2. Установите пропускную способность, интеграемую в переменную «шумовую» линию 200. Установите до 500 кГц.
   3. Установите время интеграции в переменной «шумовой» линии 200.
2. Запустите noiseCopies.py с "nohup casa --nologger --nologfile --nogui --agg -c noiseCopies.py | тройник noise.out и ".
   1. Скрипт сначала создаст изображение из бесшумных данных видимости, вызывая стандартный алгоритм радиоастрономии CLEAN²⁶ для создания изображения, как рисунок 3.
   2. Затем скрипт будет создавать копии MS и добавлять соответствующий уровень шума к сложным данным видимости и изображение его с помощью CLEAN. Скрипт в настоящее время делает изображения для диапазона времени интеграции до 24 часов и более нескольких надежных значений схемы весов. В зависимости от конфигурации массива качество изображения может варьироваться в зависимости от выбора схем взвешивания данных. Эти шумные изображения будут выглядеть что-то вроде рисунка 4, который использовал время интеграции 4 часа.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Шум добавляется со стандартным сигналом к формуле шума. От Taylor² интерферометрический шум для одной поляризации
      
      Здесь η эффективность_{системы} или корреляционая эффективность, которая была установлена на консервативное значение 0,8. N_ant — это количество антенн в массиве(N_ant No 2 для каждой индивидуальной видимости), ∆— это пропускная способность, интеграемая в Гц, и ∆т — время интеграции в считанные секунды.

Results

Следовать за программным конвейером должно быть довольно просто, и должно быть очевидно, что каждый шаг работает как надо. Запуск createArrayConfig.py шага 2 должен создать фигуру, напоминающую рисунок 1, где конфигурация определенного массива построена поверх локальной топографии лунной поверхности, как это происходит от LRO LOLA, полученной цифровой модели подъема.

Шаг 3 должен дать ключевые файлы вывода eqXYZ_EarthCentered.txt, RAs.txt, и Decs.txt, среди других. Примеры этих файлов находятся в загруженной упаковке.

Шаг 4 должен создать изображение истины, похожее на рисунок 2, который затем используется для расчета данных видимости. Он также должен выработать файл CASA Measurement Set (.ms), который можно просматривать с обычной командой CASA casabrowser, чтобы увидеть, что как базовые, так и данные видимости были рассчитаны и сохранены.

Шаг 5 должен выйти цифры, аналогичные рисунку 3 и рисунку 4 для бесшумных и шумных изображений соответственно. Шумные изображения должны выглядеть менее четкими, чем бесшумное изображение.

Рисунок 1: Конфигурация массива над картой высоты лунной поверхности.
Это пример конфигурации массива, состоящий из логаритмически размытого кругового массива более 10 км. Конфигурация имеет 32 руки из 32 logarithmically пространства антенны в общей сложности 1024 антенны. Место массива, (-1,04 ", -0,43 ") был выбран потому, что он является центром 10x10 км патч с самой низкой вариации высоты (σ и 5,6 м) близко к к югу от Земли точки (0 ", 0 ") в Луне Средняя Земля (ME) кадр. Данные о высоте были получены с цифровой карты высот, полученной на основе измерений LRO LOLA. Эта цифра была взята из Hegedus и др.¹³. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 2: Истина изображения синхротронного излучения от радиационных поясов на лунных расстояниях.
Это пример научной цели для массива к изображению. Восстановленное изображение сравнивается с этим вводом для определения производительности массива. Карта яркости была создана на основе данных моделирования электронов Саламмбо и проходит через расчет для определения синхротронного излучения, которое будет наблюдаться на лунных расстояниях. Земля с 1,91 "добавлена в для индикатора масштаба. Эта цифра была взята из Hegedus и др.¹³. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 3: Бесшумная реакция массива диаметром 10 км на ввод изображения истины.
Это один из выходов из шага 5, применяя стандартный алгоритм радиоастрономической визуализации CLEAN, используя схему взвешивания Бриггса с параметром надежности 0,5 евро. Эта цифра была взята из Hegedus и др.¹³. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 4: Шумная реакция массива диаметром 10 км на ввод изображения истины.
Это один из выходов из шага 5, применяя стандартную радиоастрономию CLEAN, используя схему взвешивания Бриггса с параметром надежности 0,5 евро. Для этого изображения использовалась система эквивалентная плотность потока 1.38e7 Jansky, пропускная способность интеграции 500 кГц и время интеграции 4 часа. Шум был также уменьшен в 16 раз для имитации реакции антенной решетки 16K вместо антенной решетки 1K. Эта цифра была взята из Hegedus и др.¹³. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Discussion

Каждый шаг конвейера моделирования необходим и передается в следующую, принимая конфигурацию массива на лунной поверхности, выравнивая эталонную рамку правильно, чтобы сориентировать массив к целевой области в небе, вычисляя данные видимости, добавляя соответствующие уровни шума, и запуская алгоритмы визуализации на полученных данных.

Для каждого шага может быть сделана настройка. В шаге 2 конфигурация пользовательского массива может быть любым списком долгот и широт. Это затем подается в скрипт SPICE в шаге 3, где можно выбрать точное время запланированных измерений, а также где в небе массив должен быть сфокусирован. В шаге 3 можно указать смоделированное излучение истины, которое массив пытается изображение, предоставляя подходящий файл CASA .truth. Затем в шаге 4 можно изменить ожидаемый уровень шума в зависимости от частоты наблюдения и ожидаемых аппаратных возможностей. Этот набор кодов представляет собой гибкую структуру моделирования, которая может быть использована для итерации конструкции массива для любого количества применений, в зависимости от целевой науки. Все эти коды могут работать на среднем ноутбуке или рабочей станции, хотя время вычислений увеличивается с количеством антенн. Самые медленные части процесса предсказывают видимость, за которой следует изображение. Для небольших массивов, весь процесс может быть сделано в течение нескольких минут, в то время как для больших массивов из нескольких сотен или тысяч приемников, часов или дней может потребоваться.

Некоторые следующие шаги, которые могут быть предприняты с помощью этого конвейера для повышения его реалистичности, включают добавление зависящей от канала системы удаления переднего плана. Это требует создания глобальной модели неба, доминируют на низких частотах галактического синхротрона выбросов и несколько ярких источников, как Cas A, отслеживание, какая часть неба видна приемникам, и convolving, что яркость картины с первичным лучом, с фазовой центр массива выровнены к цели изображения. Для более длительного времени интеграции, отслеживание очевидного движения неба также является проблемой. Еще одним усовершенствованием, которое может быть добавлено, является переходная система пометки событий/радиочастот (RFI), которая может удалять помеченные каналы из обычной визуализации и отправлять их в специализированный конвейер, который изображения и характеризует помеченные данные. Этот переходный конвейер событий может затем использовать специальные алгоритмы, такие как uvmodelfit, которые могут воспользоваться высоким соотношением сигнала к шуму этих событий, чтобы охарактеризовать их лучше, чем нормальное^{разрешение массива 27}.

Существуют также дополнительные эффекты, которые необходимо принимать во внимание для полной калибровки массива, одним из которых является взаимная связь. Как обсуждалось в Ellingson²⁸, это может привести к снижению чувствительности в массивах, если у них есть приемники, которые находятся в нескольких длинах волн друг от друга. Это наблюдается в снижении чувствительности массива, или эквивалентно, увеличение SEFD. Особенно это касается балок, более чем на 10 градусов от зенита. Пример массива в этой работе цели Земли, которая всегда близка к зениту по замыслу, так что взаимное соединение не должно повлиять на эту конкретную цель изображения, но исследования SEFD по всему спектру углов высоты и частот должны быть сделаны в эксплуатацию для любого реального массива, чтобы разблокировать свой полный потенциал. Еще один недостаток этого массива моделирования трубопровода заключается в несовершенных лунных карт поверхности используется. DEMs от измерений LRO LOLA имеют в лучшем случае разрешение 60x60 метров/пикселей в картах 512 пикселей/градусов. Эти данные можно интерполировать для смоделированных массивов, но для реальных массивов должен быть период ввода/калибровки, в течение которого источники с известным положением будут использоваться для определения относительного разделения между всей антенной с высокой точностью. Возможные источники калибровки включают Cas A, периодическое низкочастотное излучение от юпитера или Земли, или потенциально Лунный шлюз²⁹.

Существует также ответ лунной поверхности для рассмотрения. Существует слой лунного верхнего слоя почвы называется реголит, который действует как убыточный диэлектрический, который может отражать входящие выбросы с некоторой эффективностью, над лунной основой, которая также может отражать входящие выбросы с некоторыми лучшей^{эффективности 30,31}. Эта реакция зависит от температуры окружающей среды и входящих частот, а также химического состава реголита. Исследования^30,31 обнаружили, что при более низких температурах ниже 100 K, реголит почти прозрачным для радиоизлучения, и отражение происходит на уровне основы с коэффициентом отражения около 0,5-0,6. При более высоких температурах 150-200 К реголит может поглощать выбросы и отражать поступающую радиацию на поверхности с коэффициентом отражения около 0,2-0,3. При температуре выше 200 K, установлено, что диэлектрические свойства реголита уменьшаются, и вариации от отражения могут быть проигнорированы. Эти эффекты могут уменьшить эффективную область массива, снижая чувствительность и требуя более длительного времени интеграции. Этот эффект можно моделировать с помощью пакетов программного обеспечения электромагнитного моделирования, таких как^{NEC4.2 32, учитывая} модели относительной допустимости/диэлектрической константы как функции лунной глубины. Это приведет к выходу SEFD приемника для данной частоты, которая может быть предоставлена конвейеру моделирования массива для расчета правильного шума для добавления к смоделированный сигнал. Добавление заземляющей сетки между приемником и лунной поверхностью может помочь уменьшить эффект отраженных волн, но добавляет свой собственный набор осложнений в виде развертывания.

Многие из гипотетических или нечетких деталей вокруг реализации радиоприемника на поверхности Луны, наконец, затвердеть в реальность с недавним финансированием одной низкочастотной антенны проектов, таких как радиоволновые наблюдения на лунной поверхности фотоэлектроном оболочки (ROLSES) и лунной поверхности Электромагнитные эксперименты (LuSEE)³³. LuSEE недавно финансировался НАСА в рамках программы коммерческих услуг по лунной полезной нагрузке. Оба комплекта антенны будут состоять в основном из запасных частей для прошлых приборов, таких как STEREO/WAVES или PSP FIELDS, и планируется поставка в 2021 году. Измерения этих приемников, наконец, затвердят уровень квазитермального шума от фотоэлектрической оболочки от ионизированной пыли на лунной поверхности и как она меняется в течение лунного дня. Эти измерения также характеризуют уровень отражения и поглощения с поверхности Луны, а также количественно, как он изменяет SEFD приемника. Они также предоставят статистические данные о количестве переходных событий или RFI, которые получены на поверхности Луны. Эти миссии проложат путь для массивов антенн, которые, наконец, смогут сделать множество новых научных наблюдений, таких как низкочастотные выбросы от солнечных радиовспыхов, далеких галактик и планетарных магнитосфер. Описанный в этой работе конвейер моделирования обеспечивает гибкий способ итерации дизайна этих будущих массивов для различных научных целей.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Никаких физических материалов не нужно, это чисто вычислительная работа.