Simulation de l’imagerie de réseaux radio à grande échelle sur la surface lunaire

Le domaine de la radioastronomie a commencé en 1932 avec la détection accidentelle des émissions radio galactiques par Karl G. Jansky¹ à 20 MHz, dans une gamme maintenant communément appelée radio basse fréquence. Depuis lors, la radioastronomie a connu une croissance rapide, rattrapant les observations optiques à plus haute fréquence qui se sont passées depuis des siècles. Une autre percée a été l’utilisation de l’interférométrie radio, où des groupes d’antennes séparées par de grandes distances sont utilisés pour créer une ouverture synthétique, fournissant un moyen d’intensifier la sensibilité et la résolution des observations radio^2,3. Cela peut intuitivement être considéré comme une extension de la formule de résolution régulière pour les observations optiques:

Pour un plat d’observation de taille D mètres, et une longueur d’onde d’observation de ν mètres, Θ_HPBW est la taille angulaire dans les radians de la largeur du faisceau de demi-puissance (HPBW), définissant la résolution sur le ciel. Ce processus de synthèse d’une fraction d’un grand plat plein avec seulement des points dispersés à travers une zone la plupart du temps vide est également appelé synthèse d’ouverture. Dans le domaine de l’interférométrie radio, la résolution d’un tableau est déterminée par la distance la plus éloignée entre deux récepteurs du tableau, et cette distance est utilisée comme D dans l’équation 1.

Les mathématiques derrière l’interférométrie ont été bien documentées dans des textes classiques comme l’interférométrie et la synthèse de Thompson en^{radioastronomie 3}. La perspicacité de base peut être communiquée officieusement car « (pour les tableaux planaires observant un petit champ de vision), la corrélation croisée des signaux entre deux récepteurs (une visibilité)donnera des informations sur un coefficient 2D Fourier du modèle de luminosité du ciel ». Le mode Fourier échantillonné dépend de la séparation des récepteurs (la ligne de base),normalisée par la longueur d’onde d’observation. Les récepteurs qui sont plus éloignés (dans le système standard de coordonnées UVW orienté vers la cible d’imagerie) échantillonnant des caractéristiques de fréquence spatiale plus élevées, ce qui donne des détails de résolution plus élevés à des échelles plus petites. Inversement, les récepteurs qui sont rapprochés dans le même échantillon de cadre UVW échantillon basse fréquences spatiales, donnant des informations sur les structures à plus grande échelle à une résolution inférieure.

Pour les fréquences radio les plus basses, les électrons libres de l’ionosphère terrestre empêchent les ondes radio inférieures à 10 MHz de se déplacer de l’espace au sol, et viceversa. Cette soi-disant « coupure ionosphérique » empêche depuis longtemps les observations au sol du ciel pour cette plage de fréquences. La réponse évidente à cette limitation est de mettre des récepteurs radio dans l’espace où ils peuvent enregistrer des données libres de l’influence de l’atmosphère terrestre et des électrons libres dans son ionosphère. Cela a déjà été fait avec des antennes simples sur des engins spatiaux comme Wind⁴ et STEREO⁵, qui ont révélé de nombreux processus astrophysiques qui produisent des émissions dans cette plage de radio à basse fréquence. Cela inclut les émissions provenant des interactions des électrons avec la magnétosphère terrestre, de l’accélération électronique des éruptions solaires et de la galaxie elle-même. Les observations d’antennes simples peuvent mesurer la densité totale de flux de tels événements, mais ne peuvent pas déterminer d’où vient l’émission. Afin de localisér cette émission de basse fréquence et de faire des images dans ce régime de fréquence pour la première fois, de nombreuses antennes devront être envoyées dans l’espace et faire combiner leurs données pour faire une ouverture synthétique.

Cela ouvrirait une nouvelle fenêtre à travers laquelle l’humanité peut observer l’univers, permettant un certain nombre de mesures scientifiques qui nécessitent des images du ciel dans ces fréquences les plus basses. La Lune est un site possible pour une ouverture synthétique dans l’espace, et il est livré avec des avantages et des inconvénients par rapport aux tableaux en orbite libre. L’autre côté lunaire a une zone radio calme unique qui bloque toutes les interférences habituelles provenant de signaux d’origine humaine, tandis que le côté proche fournit un endroit statique pour la Terre observant les tableaux, et si elle est construite au point lunaire sous-terre, la Terre sera toujours au zénith du ciel. Avec un tableau statique, il est plus facile d’obtenir des lignes de base courtes pour mesurer les émissions à grande échelle, car ils ne sont pas en danger de collision, contrairement aux tableaux de vol libre. Les inconvénients d’un tableau lunaire sont principalement des difficultés de coût et d’énergie. Un tableau à grande échelle sur la Lune nécessiterait une quantité substantielle d’infrastructure et d’argent, tandis que de plus petits réseaux en orbite nécessiteraient beaucoup moins de ressources. Il y a aussi la question du pouvoir; la plupart des endroits sur la Lune sont exposés à suffisamment de lumière du soleil pour la production d’énergie solaire pour 1/3 de chaque jour lunaire. Survivre aux grandes fluctuations de température du jour lunaire à la nuit est également un problème d’ingénierie. Mis à part ces difficultés, il y a toujours le problème de s’assurer que la conception proposée du tableau convient à sa cible scientifique spécifiée. La réponse d’un tableau donné dépend de la structure de l’émission observée ainsi que de la configuration et de la sensibilité du tableau.

Plusieurs tableaux conceptuels à parcourir à la surface lunaire ont été élaborés au fil des décennies. Les premières conceptions n’étaient pas les plus détaillées, mais reconnaissaient tout de même les progrès scientifiques qui pouvaient être atteints par ces^{tableaux 6,7,8,9,10}. D’autres tableaux ont également été mis en avant ces dernières années, dont certains, comme FARSIDE¹¹, DEX¹², et DALI¹³ cherchent à mesurer les creux d’absorption de l’hydrogène neutre redshifted 21 cm signal dans la gamme 10-40 MHz pour sonder le soi-disant « Dark Ages » et limiter les modèles cosmologiques de l’univers précoce. D’autres, comme ROLSS^14, appellent à suivre les éclats radio solaires de type II lumineux loin dans l’héliosphère pour identifier le site de l’accélération des particules énergétiques solaires dans les éjections de masse coronale comme leur cas scientifique convaincant. Des tableaux à plus petite échelle ont également été décrits comme l’interféromètre à deux éléments RIF¹⁵, qui utiliserait un seul atterrisseur et un rover en mouvement pour échantillonner de nombreuses lignes de base à mesure qu’il se déplace vers l’extérieur de l’atterrisseur. Rif se concentre sur la capacité de faire une carte du ciel de ces basses fréquences pour la première fois, et calcule la couverture UV et le faisceau synthétisé pour des observations intégrées.

Les réseaux radio spatiaux pourraient également permettre l’imagerie à basse fréquence de galaxies radio lointaines afin de déterminer les champs magnétiques et les mesures astrométriques¹⁶. Les images à basse fréquence de ces corps fourniraient une image plus complète de la physique régissant ces systèmes, en particulier en donnant des données sur les émissions de synchrotron pour l’extrémité inférieure de la distribution d’énergie électronique. Il existe également une gamme de diverses émissions magnétosphériques qui se produisent à ces basses fréquences, fournissant à la fois des signatures globales (émission constante de synchrotron) et locales (rafales, rayonnement kilométrique auroral) de la dynamique électronique qui ne sont pas détectables à partir du^{sol 17}. Les émissions enregistrées les plus brillantes de ces types proviennent de la Terre et de Jupiter, car ce sont les planètes les plus proches avec de fortes magnétosphères. Cependant, les tableaux avec la sensibilité et la résolution suffisantes pourraient observer l’émission magnétosphérique d’autres planètes extérieures, ou même des planètes extrasolaires^18. Ce sujet en particulier a été appelé comme un domaine d’intérêt lors du récent atelier Planetary Sciences Vision 2050.

Ce travail se concentre sur la simulation de la réponse des réseaux radio sur la Lune composé de n’importe où de quelques antennes, à des centaines ou des milliers d’antennes. Ce cadre de simulation est utile pour l’itération de la conception de tableaux pour l’imagerie d’une cible scientifique donnée dans un petit champ de vision (quelques degrés carrés), mais ne prend pas actuellement en charge toute l’imagerie du ciel. Des estimations précises des cartes de luminosité prévues ainsi que des profils de bruit réalistes doivent être utilisées pour s’assurer qu’une taille/configuration de tableau donnée est suffisante pour observer la cible à un certain niveau de bruit ou résolution. La géométrie du tableau doit également être connue dans une large mesure afin que les lignes de base soient calculées avec précision pour permettre une imagerie correcte des données. Actuellement, les meilleures cartes de la surface lunaire sont les modèles d’élévation numérique (DEMs) de Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO)¹⁹ Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA)²⁰. Le pipeline de simulation accepte les coordonnées de latitude de longitude pour chaque récepteur et interpole l’altitude à ces points à partir des DEM existants pour calculer la position 3D complète.

À partir de ces coordonnées, les lignes de base sont calculées et insérées dans un fichier common astronomy software applications (CASA)²¹ Measurement Set (MS). Le format MS peut être utilisé avec de nombreux algorithmes d’analyse et d’imagerie existants, et contient des informations sur la configuration du tableau, les données de visibilité et l’alignement avec le ciel. Cependant, bon nombre de ces routines logicielles sont codées en dur pour fonctionner avec des tableaux qui tournent avec la surface de la Terre, et ne fonctionnent pas pour les tableaux orbitants ou lunaires. Pour contourner cela, ce pipeline calcule manuellement les lignes de base et les visibilités d’un tableau donné et d’une cible d’imagerie, et insère les données dans le format MS. La bibliothèque SPICE²² est utilisée pour aligner correctement les systèmes de coordonnées lunaires et du ciel et suivre les mouvements de la Lune, de la Terre et du Soleil.

Le cadre de simulation décrit ici suit Hegedus et coll.¹⁷, et le logiciel est archivé par la bibliothèque de l’Université du Michigan dans les archives Deep Blue²³, stockées à https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en. Tous les correctifs ou mises à jour de ce logiciel archivé peuvent être trouvés https://github.com/alexhege/LunarSynchrotronArray. La section suivante décrira les exigences de ce logiciel, et marchera à travers le processus de formation d’un tableau, fixant les niveaux de bruit appropriés, alimentant le tableau une image de vérité simulée de l’émission ciblée, et simulant les reconstructions bruyantes et bruyantes du tableau de l’émission à l’aide d’un script CASA.

1. Configuration logicielle

1. Tout d’abord, https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en et télécharger le logiciel. Ce logiciel n’a été testé que dans un environnement UNIX et peut ne pas fonctionner pleinement dans d’autres environnements. Le README dans ce paquet aidera à guider un à travers le reste du logiciel nécessaire et ses utilisations.
2. Assurez-vous que python 2,7 ou plus est installé. Un lien est fourni dans le README. Plusieurs bibliothèques python communes sont également nécessaires, y compris numpy, matplotlib, pylab, scipy, sous-traitement, éphéméride, et l’heure de la date.
3. Assurez-vous que CASA 4.7.1 ou plus est installé. Un lien dans fourni dans le README.
4. Assurez-vous que le gcc 4.8.5 ou plus est installé. Un lien est fourni dans le README.
5. Assurez-vous que la boîte à outils C pour SPICE est installée. Ce logiciel est utilisé pour aligner différents cadres de référence astronomiques et suivre les positions relatives des planètes, des lunes et des satellites. Un lien pour télécharger ce logiciel est également inclus dans le README.
   1. Téléchargez plusieurs grains qui contiennent des informations sur les cadres de référence astronomiques et lunaires, ainsi que sur la dynamique orbitale de la Lune, de la Terre et du Soleil. Les grains spécifiques nécessaires sont répertoriés dans le README à côté d’un lien de l’endroit où les télécharger.
6. Obtenez les données préalables finales nécessaires : modèles d’élévation numérique (DEM) de la surface lunaire créés à partir des mesures LRO LOLA. Le fichier spécifique nécessaire est répertorié et lié dans le README.

2. Création de la configuration du tableau

1. Personnalisez createArrayConfig.py script.
   1. Choisissez la configuration du tableau en fournissant une liste des coordonnées Longitude et Latitude pour chaque antenne.
      REMARQUE : Le script est actuellement formaté pour un tableau de 10 km de diamètre avec 1024 éléments, 32 bras avec 32 antennes espacées d’espace de notation chacune, utilisant un facteur constant pour convertir entre les mètres et les degrés de longitude/latitude près de 0 degré de latitude. Le site du tableau (-1,04°, -0,43°), a été choisi parce qu’il est le centre du patch de 10x10 km avec la variation d’altitude la plus basse (σ = 5,6 m) près du point sous-terrestre (0°, 0°) dans le cadre Moon ME.
   2. Modifiez la variable lunarPath dans le script pour refléter le nouvel emplacement de téléchargement du modèle d’élévation numérique contenant les données d’élévation de la surface lunaire.
2. Exécutez le script createArrayConfig.py avec « python createArrayConfig.py ». Cela utilisera le modèle d’élévation numérique lunaire pour résoudre l’élévation à chaque longitude et latitude pour chaque antenne. Enregistrez la longitude, la latitude et l’élévation des fichiers et imprimez à l’écran pour une copie et un pâturage faciles dans le script suivant. Faites des figures montrant la configuration du tableau en plus de la topographie lunaire locale (Figure 1).

3. Utiliser SPICE pour aligner les coordonnées

1. Personnalisez le script eqArrOverTimeEarth.c’eqArrOverTimeEarth.
   1. Prenez la sortie du script précédent, de la Longitude, de la Latitude et de l’élévation de chaque antenne et copiez-les dans les listes correspondantes dans le script, mettant également à jour la variable « numsc » avec le nombre de récepteurs et les coordonnées correspondantes.
      REMARQUE : Comme C n’a pas d’allocation dynamique du tableau, il n’y avait aucun moyen facile de lire les données de manière flexible automatiquement, de sorte que la copie manuelle doit être effectuée.
   2. Mettez à jour lunar_furnsh.txt inclus dans le paquet avec les nouveaux noms de chemin pour le cadre requis et les fichiers éphémérides.
   3. Spécifiez l’ensemble des dates à respecter. Cela informera les éphémérides dans SPICE pour suivre avec précision où se trouvent la Terre et le Soleil par rapport au tableau défini pour ces dates. Dans le script actuellement, 48 dates se produisant environ chaque semaine au cours de l’année 2025 sont sélectionnées.
   4. Spécifiez la zone ciblée du ciel pour que le tableau soit suivi et à l’image. Actuellement, le script enregistre le RA Dec de la Terre vu de la surface lunaire, mais on peut facilement simplement mettre en statique RA Dec coordonnées à la place.
2. Compiler le script eqArrOverTime.c
   1. Compilez le script à l’aide de la commande gcc dans le commentaire en haut du script. Ce sera quelque chose comme « gcc eqArrOverTimeEarth.c -o eqArrOverTimeEarth -I/home/alexhege/SPICE/cspice/include /home/alexhege/SPICE/cspice/lib/cspice.a -lm -std=c99 ». Modifiez les chemins pour refléter l’endroit où se trouvent les bibliothèques de cspice.
3. Exécutez l’eqArrOverTime exécutable avec « ./eqArrOverTime ». Cela devrait entraîner un certain nombre de fichiers chacun avec un ensemble de variables en eux. Les plus importants sont la position XYZ de chaque antenne dans les coordonnées J2000, et les coordonnées de l’Ascension et de la Déclinaison droites (RA et Déc) de la zone ciblée dans le ciel (actuellement celles de la Terre du point de vue de la Lune). Les variables de sortie sont enregistrées .txt fichiers contenant les données pour toutes les dates demandées.

4. Utilisation de CASA pour simuler la réponse du tableau

1. Personnalisez LunarEarthPicFreqIntegration.py script.
   1. Spécifiez la fréquence d’observation pour le tableau pour faire une image à. Ceci est actuellement fixé à 0,75 MHz.
   2. Spécifiez une image de vérité compatible CASA (ou créez à partir d’un fichier d’image .fits) avec des valeurs Jansky/pixel pour que le tableau soit reconstruit (p. ex., figure 2). Les constantes (rés, res1, largeur, arcMinDiv) dans le code devront être modifiées pour refléter la taille et la résolution de l’image de vérité d’entrée.
      REMARQUE : Si vous utilisez la méthode SPICE pour fournir les coordonnées RA Dec, on peut commenter l’instruction « import ephem » dans ce script. Cette bibliothèque nécessite l’utilisation de casa-pip du paquet casa-python à installer, mais
      permet le suivi d’autres objets astronomiques à l’intérieur du python.
2. Exécutez le LunarEarthPic.py script. Commenté en haut du script sont des exemples sur la façon d’exécuter le script. La commande suivante est un exemple sur la façon d’exécuter le script à partir de la ligne de commande :
   « nohup casa --nologger --nologfile --nogui --agg -c LunarEarthPicFreqIntegration.py -outDir . -corréler Vrai -numSC 1024 | tee earth.out & »
   Le drapeau -numSC est utilisé pour informer le code du nombre d’antennes/récepteurs utilisés, et aide à déballer les données des fichiers .txt contenant les coordonnées du récepteur.
   REMARQUE : Le vecteur de base de l’antenne, mesuré en unités de la longueur d’onde observatrice (ν), a une longueur D_et des composants(ρ, ν, w)= (∆x,∆y,∆z)/ν . Le pipeline calcule ensuite les visibilités, ou les tensions croisées observées corrélées pour chaque paire d’antennes. Ici, le petit champ de vision approximation est utilisé pour calculer les visibilités, en suivant la formule standard de Thompson et coll.² pour une bande passante infinitésimale à la fréquence ν.
   
   Les coordonnées du ciel de la cible du tableau est l’imagerie est considéré comme le centre de phase, à laquelle le z, ou w, axe du cadre est pointé. (l, m, n) sont les cosines direction du système de coordonnées (U, V, W). Le motif de luminosité du ciel autour de la source en observation est I_ν(l, m). La densité du flux spectral est souvent présentée dans l’unité dérivée 1 Jansky (Jy) = 10−26 W/m²/Hz. La luminosité spectrale est simplement Jy/stéradian pour représenter la quantité de flux provenant d’une zone particulière dans le ciel. A_ν(l, m) est le modèle normalisé de faisceau primaire d’antenne, ou comment il est sensible au rayonnement venant de ce point dans le ciel.
   Ce script calcule les séparations d’antenne dans le cadre de référence correctement projeté à partir de la sortie des coordonnées du script précédent. Il utilise ensuite l’équation 2 pour calculer les données de visibilité pour chaque paire d’antennes. Les visibilités qui en résultent sont stockées à côté des lignes de base dans un fichier casa measurement set (.ms). Ce fichier MS est la sortie principale de ce script.

5. Imagerie des données – sans bruit et bruyant

1. Personnalisez noiseCopies.py script.
   1. Définissez la densité de flux équivalent système (SEFD), appelée avNoise dans le script. Le SEFD est un moyen pratique de parler du bruit total d’une antenne radio car il se lie à la fois dans la température du système et la zone efficace, et fournit un moyen de comparer directement le signal et le bruit. Il est actuellement fixé à 1.38e7 Jansky, ce qui est un niveau de bruit optimiste pour 0,75 MHz.
      REMARQUE : Pour le régime radio basse fréquence, il y a trois sources principales sur le bruit constant : bruit d’amplificateur, bruit quasithermal des électrons libres (estimé par Meyer-Vernet et autres.²⁴ d’être 6.69e4 Jy à 0.75 MHz, en utilisant une approximation de dipôle électriquement court), et le rayonnement de fond galactique de la Voie lactéieuse (estimé par Novacco & Brown²⁵ à 4.18e6 Jansky à 0,75 MHz pour le ciel plein, dont un tableau lunaire ne verra qu’une partie). Ce niveau de bruit optimal de 1,38e7 Jy suppose que le bruit de l’amplificateur domine les autres termes. Voir Hegedus et coll. pour une discussion plus détaillée.
   2. Réglez la bande passante intégrée dans la ligne variable « bruit » 200. Réglez à 500 kHz.
   3. Définissez le temps d’intégration dans la ligne variable « bruit » 200.
2. Exécutez le script noiseCopies.py avec « nohup casa --nologger --nologfile --nogui --agg -c noiseCopies.py | tee noise.out & « .
   1. Le script va d’abord créer une image à partir des données de visibilité sans bruit, appelant algorithme standard de radioastronomie CLEAN²⁶ pour créer une image comme la figure 3.
   2. Le script créera ensuite des copies du MS et ajoutera le niveau de bruit approprié aux données de visibilité complexes et à l’image qu’il utilise CLEAN. Le script réalise actuellement des images pour une gamme de temps d’intégration jusqu’à 24 heures et sur plusieurs valeurs robustes du système de pondération. Selon la configuration du tableau, la qualité de l’image peut varier selon le choix des systèmes de pondération des données. Ces images bruyantes ressembleront à la figure 4, qui a utilisé un temps d’intégration de 4 heures.
      REMARQUE : Le bruit est ajouté avec des formules signal au bruit standard. De Taylor^2, le bruit interférométrique d’une polarisation unique est
      
      Ici, η_{est l’efficacité} du système ou l’efficacité du corrélateur, qui a été fixé à une valeur conservatrice de 0,8. N_{fourmi est} le nombre d’antennes dans le tableau ( N_fourmi = 2 pour chaque visibilité individuelle), ∆ν est la bande passante intégrée dans Hz, et ∆ t estle temps d’intégration en quelques secondes.

Suivre le pipeline logiciel devrait être assez simple, et il devrait être évident que chaque étape fonctionne comme il se doit. L’exécution createArrayConfig.py de l’étape 2 devrait créer une figure ressemblant à la figure 1, où la configuration du tableau défini est tracée au-dessus de la topographie locale de la surface lunaire, telle qu’elle est dérivée du modèle d’élévation numérique dérivé de LRO LOLA.

L’étape 3 devrait donner des fichiers de sortie clés eqXYZ_EarthCentered.txt, RAs.txt, et Decs.txt, entre autres. Des exemples de ces fichiers sont situés dans le paquet téléchargé.

L’étape 4 doit créer une image de vérité similaire à la figure 2,qui est ensuite utilisée pour calculer les données de visibilité. Il devrait également produire un fichier CASA Measurement Set (.ms) que l’on peut parcourir avec la commande casa habituelle de casabrowser pour voir que les données de base et de visibilité ont été calculées et enregistrées.

L’étape 5 devrait donner des chiffres semblables à ceux de la figure 3 et de la figure 4 pour les images sans bruit et bruyantes respectivement. Les images bruyantes devraient sembler moins claires que l’image sans bruit.

Figure 1 : Configuration du tableau sur la carte d’altitude de la surface lunaire.
Il s’agit d’un exemple de configuration de tableau composé d’un réseau circulaire espacé logarithmiquement sur 10 km. La configuration dispose de 32 bras de 32 antennes espacées logistiquement pour un total de 1024 antennes. Le site du tableau (-1,04°, -0,43°) a été choisi parce qu’il est le centre de la parcelle de 10x10 km avec la variation d’altitude la plus basse (σ = 5,6 m) près du point sous-terrestre (0°, 0°) dans le cadre de la Terre moyenne lunaire (ME). Les données d’altitude ont été obtenues à partir d’une carte d’élévation numérique dérivée des mesures LRO LOLA. Ce chiffre a été tiré de Hegedus et coll.13. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 2 : Image véridique de l’émission de synchrotron des ceintures de rayonnement à des distances lunaires.
Il s’agit d’un exemple d’une cible scientifique pour le tableau à l’image. L’image récupérée est ensuite comparée à cette entrée pour déterminer les performances du tableau. La carte de luminosité a été créée à partir de données de simulation électronique Salammbô et passe par un calcul pour déterminer l’émission de synchrotron qui serait observée à des distances lunaires. La Terre à 1,91° est ajoutée pour un indicateur d’échelle. Ce chiffre a été tiré de Hegedus et coll.13. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 3 : Réponse sans bruit d’un tableau de 10 km de diamètre pour entrer l’image de vérité.
Il s’agit de l’une des sorties de l’étape 5, en appliquant l’algorithme standard d’imagerie par radioastronomie CLEAN, en utilisant un système de pondération Briggs avec un paramètre de robustesse de −0,5. Ce chiffre a été tiré de Hegedus et coll.13. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 4 : Réponse bruyante d’un tableau de 10 km de diamètre pour entrer l’image de vérité.
Il s’agit de l’une des sorties de l’étape 5, en appliquant la radioastronomie standard PROPRE, en utilisant un schéma de pondération Briggs avec un paramètre de robustesse de −0,5. Pour cette image, une densité de flux équivalent système de 1.38e7 Jansky a été utilisée, une bande passante d’intégration de 500 kHz, et un temps d’intégration de 4 heures. Le bruit a également été réduit d’un facteur de 16 pour simuler la réponse d’un réseau d’antennes de 16 K au lieu d’un réseau d’antennes 1K. Ce chiffre a été tiré de Hegedus et coll.13. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Les auteurs n’ont rien à divulguer.