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Engineering
月面における大型無線アレイのイメージングのシミュレーション
月面における大型無線アレイのイメージングのシミュレーション
JoVE Journal
Engineering
This content is Free Access.
JoVE Journal Engineering
Simulating Imaging of Large Scale Radio Arrays on the Lunar Surface

月面における大型無線アレイのイメージングのシミュレーション

Full Text
5,156 Views
06:14 min
July 30, 2020

DOI: 10.3791/61540-v

Alexander M. Hegedus1

1Department of Climate and Space Sciences and Engineering,University of Michigan

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Summary

月面上の大規模な無線アレイのイメージング機能をテストするためのシミュレーションフレームワークを紹介します。主要なノイズコンポーネントについて説明し、ソフトウェアパイプラインを通じて、新しい科学的用途に合わせてカスタマイズする方法について詳しく説明します。

Transcript

このパッケージは、多くの科学的可能性を秘めた再浮上する関心分野である月面アレイの使用のために、電波天文学CASAの業界標準シミュレーションパッケージを拡張します。シミュレーションを開始する前に、Deep Blue Data の Web サイトに移動し、ソフトウェア パッケージをダウンロードしてください。本ソフトウェアは UNIX 環境でのみテストされており、他の環境では完全には機能しない場合があります。

createarrayconfig. py スクリプトをカスタマイズするには、各アンテナの経度と緯度の座標のリストを提供して配列の構成を選択し、スクリプトの月パス変数を変更して、月面の標高データを含むデジタル標高モデルの新しいダウンロード場所を反映します。コマンドを使用して createarrayconfig を実行します。

Py スクリプトを使用して、月のデジタル標高モデルを使用して、各アンテナの各経度と緯度での標高を解析します。経度、緯度、標高をファイルに保存し、画面に印刷して次のスクリプトに簡単にコピーして貼り付け、ローカルの月面地形の上に配列構成を示す図を作成します。eqrovertimeearthをカスタマイズします。

C スクリプトで、経度、緯度、および各アンテナの仰角出力をスクリプトの対応するリストにコピーし、numspacecraft 変数を受信機の数と対応する座標で更新します。lunar_furnshを更新します。txtは、必要なフレームおよびエフェメリスファイルの新しいパス名とともにパッケージに含まれており、観測が発生する日付のセットを指定して、SPICE内の天体暦に通知し、それらの日付に対して定義された配列に対して地球と太陽がどこにあるかを正確に追跡します。

配列が追跡およびイメージ化する空のターゲット領域を指定します。次に、GCC コマンドを使用して eqrovertime をコンパイルします。C スクリプトを作成し、CSPice ライブラリが配置されている場所を反映するようにパスを変更します。

このコマンドを使用して、実行可能な赤道配列を経時的に実行し、それぞれに一連の変数を含む多数のファイルを取得します。最も重要なのは、J2000座標における各アンテナのXYZ位置と、空の対象領域の赤経座標と赤緯座標であり、出力変数を要求されたすべての日付のデータを含むtxtファイルに保存します。lunarearthpickfreakintegrationをカスタマイズするには。

py スクリプトを使用して、画像を作成する配列の観測周波数を指定し、再構成する配列の jansky ピクセル値を持つ CASA 互換の真理画像を指定します。コード内の定数を変更して、入力真実画像のサイズと解像度を反映します。コマンドを使用して、lunarearthpickを実行します。

py スクリプトを使用します。負の numsc フラグは、使用されているアンテナや受信機の数をコードに通知するために使用され、受信機の座標を含む txt ファイルからデータをアンパックするのに役立ちます。ノイズコピーをカスタマイズします。

py スクリプトを使用して、システムの等価磁束密度を設定し、可変ノイズ ラインで積分される帯域幅を 200 から 500 キロヘルツに設定します。積分時間を可変ノイズライン200に設定し、コマンドを使用してノイズコピーを実行します。py スクリプトを使用します。

スクリプトは、最初にノイズのない可視性データから画像を作成し、標準比天文学アルゴリズムをクリーンに呼び出して画像を作成します。次に、スクリプトは測定セットのコピーを作成し、複雑な可視性データに適切なノイズレベルを追加してから、cleanを使用して、最大24時間までの積分時間の範囲といくつかの堅牢な重み付けスキーム値でデータを画像化します。アレイの構成によっては、データ重み付けスキームの選択によって画質が異なる場合があります。

示されているようにcreatearrayconfig. pyを実行すると、月偵察オービター、ルナーオービター、レーザー高度計、デジタル標高モデルから派生した月面のローカル地形の上に、定義された配列の構成がプロットされるのと同様の標高マップが作成されます。CASA を使用して配列応答をシミュレートすると、ここで観察された出力と同様の出力が得られ、可視性データの計算に使用できます。

その後、データイメージングはノイズのない画像とノイズの多い画像を生成し、ノイズのある画像はノイズのない画像よりも鮮明に見えません。このプロトコルは、NASAのSPICEパッケージの天文チャートと、月偵察オービターデータを使用した月面の標高マップの組み合わせを利用して、月面の任意のアレイを正確にシミュレートします。

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工学 第161号 電波アレイ 電波天文学 月 干渉測定 シミュレーション 光電子シース イメージング 磁気圏放出 宇宙天気

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