Name: 달 표면에 대규모 무선 어레이의 이미징 시뮬레이션 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-07-30T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 14 s
Description: 배우세요 달 표면 대규모 무선 어레이 이미징 시뮬레이션 방법을. CASA 소프트웨어를 확장하여 NASA SPICE 데이터와 고도 지도를 통합하고, 노이즈 영향 분석 및 맞춤형 파이프라인을 제공합니다.

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달 정찰 궤도선(LRO)과 달 궤도 레이저 고도계(LOLA) 팀 덕분에 달의 디지털 고도 지도를 제공합니다. 이 작품은 NASA 태양계 탐사 연구 가상 연구소 협력 계약 번호 80ARC017M0006에 의해 직접 지원되었다, 탐사 및 우주 과학 (NESS) 팀에 대한 네트워크의 일환으로.

1. 소프트웨어 설정
<ol><li>먼저 https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en 가서 소프트웨어 패키지를 다운로드하십시오. 이 소프트웨어는 UNIX 환경에서만 테스트되었으며 다른 환경에서는 완전히 작동하지 않을 수 있습니다. 이 패키지의 README는 필요한 소프트웨어의 나머지 부분과 그 용도를 안내하는 데 도움이 됩니다.</li>
	<li>파이썬 2.7 이상이 설치되어 있는지 확인합니다. 링크는 README에 제공됩니다. numpy, matplotlib, pylab, scipy, 하위 프로세스, 에페헴 및 날짜 시간을 포함하여 몇 가지 일반적인 파이썬 라이브러리도 필요합니다.</li>
	<li>CASA 4.7.1 이상설치되어 있는지 확인합니다. README에 제공된 링크입니다.</li>
	<li>gcc 4.8.5 이상이 설치되어 있는지 확인합니다. 링크는 README에 제공됩니다.</li>
	<li>SPICE용 C 툴킷이 설치되어 있는지 확인합니다. 이 소프트웨어는 다른 천문 참조 프레임을 정렬하고 행성, 위성, 위성의 상대적 위치를 추적하는 데 사용됩니다. 이 소프트웨어를 다운로드하는 링크도 README에 포함되어 있습니다.<ol>
<li>천문학 및 달 참조 프레임에 대한 정보와 달, 지구 및 태양의 궤도 역학에 대한 정보가 포함된 여러 커널을 다운로드하십시오. 필요한 특정 커널은 다운로드할 위치링크와 함께 README에 나열됩니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>LRO LOLA 측정에서 생성된 달 표면의 디지털 고도 모델(DEM)이라는 최종 전제 조건 데이터를 가져옵니다. 필요한 특정 파일이 읽기ME에 나열되고 연결됩니다.</li>
</ol>2. 배열 구성 만들기
<ol><li>createArrayConfig.py 스크립트를 사용자 지정합니다.<ol>
<li>각 안테나에 대한 경도 및 위도 좌표 목록을 제공하여 배열의 구성을 선택합니다. 참고: 스크립트는 현재 1024개의 요소, 32개의 로그 스페이스 간격 안테나가 있는 10km 직경 어레이에 대해 서식이 지정되어 있으며, 일정한 계수를 사용하여 위도 0도 에 가까운 경도/위도의 미터와 도 사이를 변환합니다. 어레이의 사이트(-1.04°, -0.43°)는 달 ME 프레임에서 하위 지구 점(0°, 0°)에 가까운 가장 낮은 고도 변동(σ = 5.6m)을 가진 10x10 km 패치의 중심이기 때문에 선택되었다.</li>
		<li>달 표면의 표고 데이터를 포함하는 디지털 고도 모델의 새 다운로드 위치를 반영하도록 스크립트의 달 경로 변수를 변경합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>"파이썬 createArrayConfig.py"로 createArrayConfig.py 스크립트를 실행합니다. 이렇게 하면 달 디지털 고도 모델을 사용하여 각 안테나의 각 경도와 위도의 고도를 해결합니다. 경도, 위도 및 입면을 파일에 저장하고 화면에 인쇄하여 다음 스크립트로 쉽게 복사하고 붙여 넣을 수 있습니다. 로컬 음력 지형 위에 배열 구성을 나타내는 수치를만듭니다(그림 1).</li>
</ol>3. 향신료를 사용하여 좌표를 정렬합니다.
<ol><li>eqArrOverTimeEarth.c 스크립트를 사용자 정의할 수 있습니다.<ol>
<li>이전 스크립트, 경도, 위도 및 각 안테나의 고도에서 출력을 가져 와서 스크립트의 해당 목록에 복사하여 수신기 수와 해당 좌표로 변수 'numsc'를 업데이트합니다. 참고: C에는 동적 배열 할당이 없으므로 데이터를 자동으로 유연하게 읽을 수 있는 쉬운 방법이 없으므로 수동 복사를 수행해야 합니다.</li>
		<li>패키지에 포함된 lunar_furnsh.txt 필요한 프레임 및 임시 파일에 대한 새 경로 이름으로 업데이트합니다.</li>
		<li>관찰할 날짜 집합을 지정합니다. 이것은 SPICE 내의 에페메라이드를 알려주어 지구와 태양이 해당 날짜에 대해 정의된 배열과 관련하여 어디에 있는지 정확하게 추적합니다. 스크립트에서 현재 2025년 동안 매주 48일이 선택됩니다.</li>
		<li>배열을 추적하고 이미지를 추적할 수 있도록 하늘의 대상 영역을 지정합니다. 현재 스크립트는 달 표면에서 볼 수 있듯이 지구의 RA 12 월을 저장하지만, 하나는 쉽게 대신 정적 RA 12 월 좌표에 넣을 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>eqArrOverTime.c 스크립트 컴파일<ol>
<li>스크립트 맨 위에 있는 주석의 gcc 명령을 사용하여 스크립트를 컴파일합니다. 그것은 "gcc eqArrOverTimeEarth.c -o eqArrOverTimeEarth -I / 홈 / 알렉세지 / 향신료 / 향신료 / 향신료 / cspice.a -lm -std = c99"와 같은 것입니다. 향신료 라이브러리가 있는 위치를 반영하도록 경로를 변경합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>"./eqArrOverTime"으로 실행 가능한 eqArrOverTime을 실행합니다. 이렇게 하면 각각 변수 집합이 있는 여러 파일이 발생합니다. 가장 중요한 것은 J2000 좌표의 각 안테나의 XYZ 위치와 하늘의 표적 영역의 오른쪽 승천 및 단표(RA 및 12월) 좌표(현재 달의 관점에서 지구)입니다. 출력 변수는 요청된 모든 날짜에 대한 데이터가 포함된 파일을 .txt 저장됩니다.</li>
</ol>4. CASA를 사용하여 배열 응답을 시뮬레이션합니다.
<ol><li>LunarEarthPicFreqIntegration.py 스크립트를 사용자 지정합니다.<ol>
<li>배열을 통해 이미지를 만들 수 있는 관찰 빈도를 지정합니다. 현재 0.75MHz로 설정되어 있습니다.</li>
		<li>재구성할 배열에 대한 Jansky/픽셀 값과 CASA 호환 되는 진실 이미지(또는 .fits 이미지 파일에서 만들)를 지정합니다(예: 그림 2). 코드의 상수(res1, 너비, arcMinDiv)는 입력 진실 이미지의 크기와 해상도를 반영하도록 변경해야 합니다. 참고: SPICE 메서드를 사용하여 RA Dec 좌표를 제공하는 경우 이 스크립트에서 '가져오기 에페헴' 문을 주석으로 작성할 수 있습니다. 이 라이브러리는 설치하려면 casa-python 패키지에서 카사핍을 사용해야 하지만 파이썬 내의 다른 천체를 추적할 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>LunarEarthPic.py 스크립트를 실행합니다. 스크립트 맨 위에 주석이 있는 것은 스크립트를 실행하는 방법에 대한 예입니다. 다음 명령은 명령줄에서 스크립트를 실행하는 방법에 대한 한 가지 예입니다. "노업 카사 --nologr --nologfile --nogui --agg-c LunarEarthPicFreqIntegration.py-outDir . - 상관 관계 트루 -numSC 1024 | 티 어스.아웃 &amp;" -numSC 플래그는 코드에 사용되는 안테나/수신기 수를 알리는 데 사용되며 수신기 좌표를 포함하는 .txt 파일의 데이터를 압축 해제하는 데 도움이 됩니다. 참고: 관측 파장(λ)의 단위로 측정된 안테나 기준선 벡터는 길이 Dλ 및 구성요소(θ, θ, θ, w)= (∆x, ∆,∆z)/λ를 갖는다. 그런 다음 파이프라인은 각 안테나 쌍에 대한 가시성 또는 관찰된 교차 상관 전압을 계산합니다. 여기서 작은 시야 근사치는 빈도에서 무한대역폭을 위해 Thompson외.2의 표준 공식에 따라 가시성을 계산하는 데 사용됩니다. <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/61540/61540equ02.jpg"> 대상의 하늘 좌표는 어레이가 이미징을 단계 중심으로 간주하며, 이 센터는 프레임의 z 또는 w축이 가리킨다. (l, m, n)은(U, V, W)좌표계로부터의 방향 코신이다. 관측하에 소스 주위의 하늘 밝기 패턴은 iθ(l,m)입니다. 스펙트럼 플럭스 밀도는 종종 유래 단위 1 Jansky (Jy) = 10-26 W / m2/ Hz. 스펙트럼 밝기는 단순히 Jy / steradian하늘의 특정 영역에서 오는 플럭스의 양을 나타내는 것으로 제시된다. θ(l, m)는정규화된 안테나 1차 빔 패턴또는 하늘의 그 시점에서 나오는 방사선에 얼마나 민감하게 반응하는가. 이 스크립트는 이전 스크립트의 좌표 출력에서 적절하게 투영된 참조 프레임의 안테나 분리를 계산합니다. 그런 다음 방정식 2를 사용하여 각 안테나 쌍의 가시성 데이터를 계산합니다. 결과 가시성은 CASA 측정 세트 파일(.ms)의 기준선과 함께 저장됩니다. 이 MS 파일은 이 스크립트의 기본 출력입니다.</li>
</ol>5. 데이터 이미징 – 소음이 없고 시끄러운
<ol><li>noiseCopies.py 스크립트를 사용자 지정합니다.<ol>
<li>스크립트에서 avNoise라고 하는 시스템 등가플럭스 밀도(SEFD)를 설정합니다. SEFD는 시스템 온도와 유효 면적 모두에서 연결되기 때문에 무선 안테나의 총 소음에 대해 이야기하는 편리한 방법이며, 신호와 소음을 직접 비교할 수 있는 방법을 제공한다. 현재 0.75MHz의 낙관적인 소음 수준인 1.38e7 Jansky로 설정되어 있습니다. 참고 : 저주파 무선 정권의 경우, 일정한 소음에 세 가지 주요 소스가 있습니다 : 앰프 소음, 무료 전자에서 준 열 소음 (마이어 - 베르네 등에 의해 추정.24 ~6.69e4 Jy 0.75 MHz에서 전기적으로 짧은 대폴 근사치를 사용하였고, 은하수(노바코 &amp; 브라운25에 의해 추정됨)는 0.75MHz의 전체 하늘에 대해서만 볼 수 있습니다.). 1.38e7 Jy의 이 최적의 노이즈 레벨은 앰프 노이즈가 다른 용어를 지배한다고 가정합니다. 자세한 내용은 헤게두스 외를 참조하십시오.</li>
		<li>가변 '노이즈' 라인(200)에서 통합되는 대역폭을 설정합니다. 500kHz로 설정합니다.</li>
		<li>변수 '노이즈' 라인(200)에서 통합 시간을 설정합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>noiseCopies.py "nohup casa --nologger --nologfile --nogui --agg -c noiseCopies.py | 티 노이즈.아웃 &amp; ".<ol>
<li>스크립트는 먼저 노이즈없는 가시성 데이터에서 이미지를 생성하여 표준 무선 천문학 알고리즘 CLEAN26을 호출하여 그림 3과같은 이미지를 만듭니다.</li>
		<li>그런 다음 스크립트는 MS복사본을 만들고 CLEAN을 사용하여 복잡한 가시성 데이터와 이미지에 적절한 노이즈 레벨을 추가합니다. 스크립트는 현재 최대 24시간 동안 여러 개의 강력한 가중치 구성표 값에 대한 다양한 통합 시간 동안 이미지를 만듭니다. 어레이의 구성에 따라 데이터 가중치 구성의 선택에 따라 이미지 품질이 다를 수 있습니다. 이 시끄러운 이미지는 4 시간의 통합 시간을 사용 그림 4처럼보일 것입니다. 참고: 노이즈에 대한 표준 신호 수식과 함께 노이즈가 추가됩니다. 테일러2로부터 단일 편광을 위한 간섭 노이즈는 <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/61540/61540equ03.jpg"> 여기서 ηs는 0.8의 보수적 가치로 설정된 시스템 효율성 또는 코렐레이터 효율입니다. Nant는 어레이(Nant = 2)의 안테나 수(각 개별 가시성에 대해)∆, hz에서 통합되는 대역폭이 ∆,t는 초 단위로 통합되는 대역폭이다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

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시뮬레이션 파이프라인의 각 단계가 필요하고 다음 단계로 공급되며, 달 표면에 배열 구성을 취하고, 참조 프레임을 올바르게 정렬하여 어레이를 하늘의 대상 영역에 방향을 지정하고, 가시성 데이터를 계산하고, 적절한 노이즈 수준을 추가하고, 결과 데이터에 이미징 알고리즘을 실행합니다.
각 단계에 대해 사용자 지정이 이루어질 수 있습니다. 2단계에서, 사용자 정의 어레이 구성은 경도 및 위도의 목록일 수 있다. 그런 다음 3단계에서 SPICE 스크립트에 공급되며, 여기서 계획된 측정의 정확한 시간과 하늘에서 배열에 초점을 맞추어야 하는 위치를 선택할 수 있습니다. 3단계에서는 적절한 CASA .truth 파일을 제공하여 배열이 이미지하려고 시도하는 시뮬레이션된 진실 방출을 지정할 수 있습니다. 그런 다음 4단계에서 관찰 빈도 및 예상 하드웨어 기능에 따라 예상되는 소음 수준을 변경할 수 있습니다. 이 코드 집합은 대상 과학에 따라 임의의 사용에 대해 배열 설계를 반복하는 데 사용할 수 있는 유연한 시뮬레이션 프레임워크를 구성합니다. 이러한 코드는 모두 평균 랩톱이나 워크스테이션에서 실행할 수 있지만 안테나 수에 따라 계산 시간이 증가합니다. 프로세스의 가장 느린 부분은 가시성을 예측하고, 그 다음에 는 이미징이 뒤따릅니다. 작은 배열의 경우 전체 프로세스를 몇 분 만에 수행할 수 있으며, 수백 또는 수천 개의 수신기의 더 큰 배열의 경우 시간 또는 며칠이 필요할 수 있습니다.
현실성을 높이기 위해 이 파이프라인을 통해 취할 수 있는 몇 가지 다음 단계는 채널 에 의존하는 전경 제거 시스템을 추가하는 것을 포함합니다. 이를 위해서는 은하 싱크로트론 방출에 의해 낮은 주파수에서 지배되는 글로벌 스카이 모델을 구축하고 Cas A와 같은 몇 가지 밝은 소스에서 지배하여 하늘의 어느 부분이 수신기에 보이는지 추적하고, 그 밝기 패턴을 주 빔과 수렴하고, 어레이의 위상 중심이 이미징 대상을 향해 정렬되어 있어야 합니다. 더 긴 통합 시간 동안 하늘의 명백한 움직임을 추적하는 것도 문제입니다. 추가될 수 있는 또 다른 개선 사항은 일반 이미징에서 플래그가 지정된 채널을 제거하고 플래그가 지정된 데이터를 이미지화하고 특성화하는 특수 파이프라인으로 보낼 수 있는 일시적인 이벤트/무선 주파수 간섭(RFI) 플래그시스템입니다. 이러한 일시적인 이벤트 파이프라인은 uvmodelfit과 같은 특수 알고리즘을 사용하여 이러한 이벤트의 높은 신호 대 잡음 비율을 활용하여배열(27)의정상 해상도보다 더 잘 특성화할 수 있습니다.
전체 배열 보정을 고려해야 하는 추가 효과도 있으며, 그 중 하나는 상호 결합입니다. Ellingson 에서 설명 한 바와 같이28,그들은 서로의 몇 파장 내에 수신기가있는 경우 배열의 감도의 감소로 이어질 수 있습니다. 이는 배열에 대한 감도가 감소하거나 SEFD의 증가와 동일합니다. 이것은 천정에서 10도 이상 떨어진 빔에 특히 해당합니다. 이 작업의 예제 배열은 항상 설계에 의해 정점에 가까운 지구를 대상으로하므로 상호 결합이 특정 이미징 목표에 영향을 미치지 않아야하지만, 모든 고도 각도 및 주파수에 대한 SEFD의 연구는 전체 잠재력을 잠금을 해제하기 위해 실제 배열에 대한 시운전에서 수행해야합니다. 이 어레이 시뮬레이션 파이프라인의 또 다른 단점은 사용된 불완전한 달 표면 맵에 있습니다. LRO LOLA 측정의 DEM은 512 픽셀 / 도맵에서 60x60 미터 / 픽셀의 해상도를 가지고 있습니다. 시뮬레이션된 어레이에 대해 이러한 데이터를 보간할 수 있지만 실제 어레이의 경우 알려진 위치를 가진 소스가 모든 안테나 간의 상대적 분리를 고정밀로 결정하는 데 사용되는 시운전/교정 기간이 필요합니다. 가능한 교정 소스는 Cas A, 목성 또는 지구에서 주기적으로 저주파 방출, 또는 잠재적으로 달게이트웨이(29)를포함한다.
달 표면의 반응도 고려해야 합니다. 또한 더 나은 효율30,31로들어오는 방출을 반영할 수 있는 달 암반 위에, 어떤 효율성으로 들어오는 방출을 반영할 수 있는 손실 유전체 같이 작용하는 regolith에게 불린 달 표토의 층이 있습니다. 이러한 반응은 리골리스의 화학적 조성뿐만 아니라 주변 온도 및 들어오는 주파수에 의존한다. 연구30,31은 100K 이하의 낮은 온도에서 리골리스가 무선 방출에 거의 투명하다는 것을 발견했으며 반사는 약 0.5-0.6의 반사 계수를 가진 암반 수준에서 발생합니다. 고온 150-200 K에서 리골리스는 약 0.2-0.3의 반사 계수를 통해 방출을 흡수하고 표면에서 들어오는 방사선을 반사할 수 있습니다. 200K 이상의 온도에서 리골리스의 유전체 특성이 감소하고 반사의 변형을 무시할 수 있습니다. 이러한 효과는 배열의 유효 영역을 줄여 감도를 줄이고 통합 시간을 연장할 수 있습니다. 이 효과는 달 깊이의 함수로서 상대적 허용도/유전체 상수 모델을 감안할 때NEC4.22와 같은 전자기 시뮬레이션 소프트웨어 패키지로 모델링할 수 있습니다. 이렇게 하면 지정된 주파수에 대해 수신기의 SEFD가 출력되며, 이는 어레이 시뮬레이션 파이프라인에 제공되어 시뮬레이션된 신호에 추가할 올바른 노이즈를 계산할 수 있습니다. 수신기와 달 표면 사이에 접지 그리드를 추가하면 반사된 파도의 영향을 줄이는 데 도움이 되지만 배포 형태로 자체 적인 합병증 집합을 추가합니다.
달 표면에 무선 수신기의 구현을 둘러싼 가설 또는 퍼지 세부 사항의 대부분은 마침내 photoElectron Sheath (ROLSES)와 달 표면 전자기 실험 (LuSEE)33의달 표면에 전파 관측과 같은 단일 저주파 안테나 프로젝트의 최근 자금으로 현실로 공고해질 것이다. LuSEE는 최근 상업 달 페이로드 서비스 프로그램의 일환으로 NASA의 자금을 지원받았습니다. 안테나 제품군은 주로 스테레오 /WAVES 또는 PSP 필드와 같은 과거의 기기의 비행 예비로 구성되며 2021 년 배송을 계획합니다. 이 수신기의 측정은 마침내 달 표면의 이온화 먼지에서 광전자 칼집의 준열 소음 수준을 고체화하고 달의 하루 동안 어떻게 변하는지 를 공고히 합니다. 이러한 측정은 또한 달 표면에서 반사 및 흡수수준을 특성화하고 수신기의 SEFD를 변경하는 방법을 정량화합니다. 또한 달 표면에서 수신되는 일시적인 이벤트 또는 RFI 수에 대한 통계를 제공합니다. 이 임무는 마침내 태양 라디오 버스트, 멀리 떨어진 은하, 행성 자기권에서 저주파 방출과 같은 새로운 과학적 관측을 만들 수있는 안테나배열을위한 길을 열 것입니다. 이 작업에 설명된 시뮬레이션 파이프라인은 다양한 과학적 대상을 위해 이러한 미래 어레이의 설계를 반복하는 유연한 방법을 제공합니다.

라디오 천문학 분야는 1932년에 칼 G. Jansky1이 20MHz에서 우발적으로 검출하여 저주파 라디오라고 불리는 범위에서 시작되었습니다. 그 이후로 라디오 천문학은 빠르게 성장하여 수세기 동안 계속되어 온 고주파 광학 관측을 따라잡았습니다. 또 다른 돌파구는 무선 간섭측정을 사용하는 데, 먼 거리에서 분리된 안테나 그룹이 합성 조리개를 생성하는 데 사용되어 무선 관측2,3의감도와 해상도를 확장하는 방법을 제공한다. 이는 광학 관측을 위한 정기적인 해상도 공식의 확장으로 직관적으로 생각할 수 있습니다.
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/61540/61540equ01.jpg">
크기 D 미터의 관찰 접시와 λ 미터의 관찰 파장의 경우 ΘHPBW는 하늘의 해상도를 정의하는 하프 파워 빔 폭(HPBW)의 라디안의 각 크기입니다. 주로 빈 지역에 걸쳐 흩어져 있는 지점만으로 큰 전체 접시의 일부를 합성하는 이 과정은 조리개 합성이라고도 합니다. 무선 간섭측정 영역에서 배열의 해상도는 어레이의 두 수신기 사이의 가장 먼 거리에 의해 결정되며 이 거리는 수학식 1에서 D로 사용됩니다.
간섭의 뒤에 수학은 잘 라디오 천문학에서 톰슨의 간섭과 합성 같은 고전적인 텍스트에문서화되어있다 3. 기본 통찰력은 비공식적으로 "(작은 시야를 관찰하는 평면 어레이의 경우) 2 수신기(가시성)사이의 신호의 교차 상관 관계는 하늘 밝기 패턴의 2D Fourier 계수에 대한 정보를 산출합니다." Fourier 모드가 샘플링되는 것은 관찰 파장에 의해 정규화된 수신기(기준선)의분리에 따라 달라집니다. 더 떨어져 있는 수신기(이미징 대상을 지향하는 표준 UVW 좌표 시스템에서) 더 높은 공간 주파수 피쳐를 샘플링하여 더 작은 저울에서 더 높은 해상도의 세부 정보를 산출합니다. 반대로 동일한 UVW 프레임 샘플에서 함께 가까운 수신기는 낮은 공간 주파수를 낮게 하여 더 낮은 해상도로 더 큰 스케일 구조에 대한 정보를 제공합니다.
가장 낮은 무선 주파수의 경우, 지구 이온구의 자유 전자는 10MHz 미만의 전파가 우주에서 지상으로 이동하는 것을 방지하고 그 반대의 경우도마찬가지입니다. 이른바 "이온성 컷오프"는 이 주파수 범위에 대한 지상 관측을 오랫동안 방지해 왔습니다. 이러한 한계에 대한 명백한 해답은 무선 수신기를 우주로 배치하여 지구 대기의 영향과 이온권에 있는 자유 전자의 영향 없이 데이터를 기록할 수 있는 공간입니다. 이것은 바람4 및 스테레오5와같은 우주선에 단일 안테나로 이전에 수행되었으며,이 저주파 무선 범위에서 배출을 생산하는 많은 천체 물리학 프로세스를 밝혔습니다. 여기에는 지구의 자기권과의 전자의 상호 작용, 태양 분화에서 전자 가속, 은하 자체의 방출이 포함됩니다. 단일 안테나 관측은 이러한 이벤트의 총 플럭스 밀도를 측정할 수 있지만 배출량이 어디에서 오는지 정확히 파악할 수는 없습니다. 이 저주파 방출을 지역화하고 처음으로이 주파수 정권의 이미지를 만들기 위해 많은 안테나를 우주로 보내고 합성 조리개를 만들기 위해 데이터를 결합해야합니다.
이렇게 하면 인류가 우주를 관찰할 수 있는 새로운 창이 열리며, 이 가장 낮은 주파수에서 하늘의 이미지가 필요한 여러 가지 과학적 측정이 가능합니다. 달은 우주에서 합성 조리개에 대한 하나의 가능한 사이트이며, 무료 비행 궤도 배열에 비해 장점과 단점이 함께 제공됩니다. 달 의 먼 쪽은 인공 신호에서 오는 일반적인 간섭을 모두 차단하는 독특한 라디오 조용한 영역을 가지고 있으며, 가까운 쪽은 지구 관측 배열을위한 정적 장소를 제공하며, 달 하위 지구 지점에서 건설되면 지구는 항상 하늘의 정점에 있을 것입니다. 정적 배열을 사용하면 무료 비행 배열과 달리 충돌위험이 없기 때문에 대규모 배출을 측정하기 위해 짧은 기준선을 쉽게 얻을 수 있습니다. 달 배열의 단점은 주로 비용과 전력의 어려움입니다. 달의 대규모 어레이에는 상당한 양의 인프라와 돈이 필요하며, 작은 궤도 배열에는 훨씬 적은 자원이 필요합니다. 권력의 문제도 있다. 달의 대부분의 장소는 각 달의 날의 1/3에 대한 태양 광 발전을위한 충분한 햇빛에 노출됩니다. 달낮부터 밤까지 의 온도에서 큰 스윙을 살아남는 것도 엔지니어링 문제입니다. 이러한 어려움을 제쳐두고 제안 된 어레이 설계가 지정된 과학 목표에 적합한지 확인하는 문제가 여전히 있습니다. 지정된 배열의 응답은 배열의 구성 및 감도와 함께 관찰되는 방출 구조에 따라 달라집니다.
달 표면에 갈 몇 가지 개념 배열은 수십 년 동안 작성되었습니다. 초기 디자인은 가장 상세한 것이아니었지만, 여전히 이러한 배열6,7,8,9,10에의해 달성 될 수있는 과학적 진보를 인식했다. 또한 최근 몇 년 동안 더 많은 배열이 내놓았으며, 그 중 일부는 FARSIDE11,DEX12및 DALI13과 같이 10-40 MHz 범위에서 적색 중성 수소 21cm 신호의 흡수 통을 측정하여 소위 "암흑 시대"를 탐사하고 초기 우주의 우주 모델을 제한하고자 합니다. ROLSS14 와 같은 다른 사람들은 밝은 태양 유형 II 라디오가 헬리오스피어로 멀리 파열되어 관상 질량 배출 내의 태양 에너지 입자 가속 부위를 강력한 과학 사례로 식별합니다. 작은 스케일 어레이는 또한 2 요소 간섭계 RIF15처럼설명되었으며, 이는 단일 착륙선과 움직이는 로버를 사용하여 착륙선에서 바깥쪽으로 이동할 때 많은 기준선을 샘플링합니다. RIF는 이러한 낮은 주파수의 하늘 맵을 처음으로 만드는 기능에 중점을 두고 통합 관측을 위해 UV 커버리지와 합성 빔을 계산합니다.
우주 기반 무선 어레이는 또한 먼 무선 은하의 저주파 이미징을 가능하게 하여 자기장 및 천체 측정측정(16)을결정할 수 있다. 이러한 신체의 저주파 이미지는 이러한 시스템을 지배하는 물리학, 특히 전자 에너지 분포의 하부 단말에 대한 싱크로트론 방출 데이터를 산출하는 물리학의 보다 완전한 그림을 제공할 것입니다. 또한 이러한 낮은 주파수에서 발생하는 다양한 자기 선제 방출이 있어지상에서검출할 수 없는 전자 역학의 글로벌(일정한 싱크로트론 방출) 및 로컬(버스트, 오로라 킬로메트릭 방사선) 시그니처를 모두 제공한다. 이 유형의 가장 밝은 기록 된 배출은 지구와 목성에서 왔다, 이들은 강한 자기권과 가장 가까운 행성으로. 그러나, 충분한 감도와 해상도를 가진 배열은 다른 외부 행성에서 자기 선량 방출을 관찰 할 수, 또는 외계 행성18. 특히 이 주제는 최근 행성 과학 비전 2050 워크샵에서 관심 분야로 불렸습니다.
이 작품은 몇 개의 안테나에서 수백 또는 수천 개의 안테나로 구성된 달의 무선 어레이의 반응을 시뮬레이션하는 데 중점을 둡니다. 이 시뮬레이션 프레임워크는 작은 시야(몇 평방 도)에서 주어진 과학적 대상을 이미징하기 위한 어레이 설계를 반복하는 데 유용하지만 현재 모든 스카이 이미징을 지원하지는 않습니다. 예측된 밝기 맵과 사실적인 노이즈 프로파일을 정확하게 예측하여 지정된 어레이 크기/구성이 대상을 특정 노이즈 수준 또는 해상도로 관찰하기에 충분하도록 해야 합니다. 데이터의 올바른 이미징을 활성화하기 위해 기준선을 정확하게 계산할 수 있도록 배열의 형상도 높은 수준으로 알려야 합니다. 현재 달 표면의 가장 좋은 지도는 달 정찰 궤도선(LRO)의 디지털 고도 모델(DEM)(19달 궤도 레이저 고도계)20이다. 시뮬레이션 파이프라인은 각 수신기에 대한 경도 위도 좌표를 수락하고 기존 DEM에서 이러한 지점에서 표고를 보간하여 전체 3D 위치를 계산합니다.
이러한 좌표에서 기준선은 CASA(공통 천문학 소프트웨어 응용 프로그램)21 측정 세트(MS) 파일에 계산되고 삽입됩니다. MS 형식은 많은 기존 분석 및 이미징 알고리즘과 함께 사용할 수 있으며 어레이 구성, 가시성 데이터 및 하늘과의 정렬에 대한 정보를 보유합니다. 그러나 이러한 소프트웨어 루틴의 대부분은 지구 표면과 회전하는 배열로 작동하도록 하드 코딩되며 궤도 또는 달 배열에 대해 작동하지 않습니다. 이를 우회하기 위해 이 파이프라인은 지정된 배열 및 이미징 대상에 대한 기준선과 가시성을 수동으로 계산하고 데이터를 MS 형식으로 삽입합니다. SPICE22 라이브러리는 달과 하늘 좌표 시스템을 올바르게 정렬하고 달, 지구 및 태양의 움직임을 추적하는 데 사용됩니다.
여기에 설명 된 시뮬레이션 프레임 워크는 헤게두스 외17을따르며, 소프트웨어는 https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en 저장된 딥 블루 아카이브23의미시간 대학 도서관에 보관됩니다. 이 보관된 소프트웨어에 대한 모든 패치 또는 업데이트는 https://github.com/alexhege/LunarSynchrotronArray 찾을 수 있습니다. 다음 섹션에서는 이 소프트웨어에 대한 요구 사항을 설명하고 어레이를 형성하고, 적절한 노이즈 레벨을 설정하고, 어레이에 표적 방출의 시뮬레이션된 진실 이미지를 공급하고, CASA 스크립트를 사용하여 방출의 어레이의 소음이 없고 시끄러운 재구성을 시뮬레이션하는 과정을 안내합니다.

<table><tbody><tr><td>물리적 재료가 필요하지 않으며 순전히 계산 작업입니다.</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

달 표면에 대규모 무선 어레이의 이미징 시뮬레이션

Simulating Imaging of Large Scale Radio Arrays on the Lunar Surface

최근 몇 년 동안 자연에서 과학및 탐구 모두 이유로 달로 돌아오는 것에 대한 관심이 새롭게 되었습니다. 달은 화성과 같은 다른 행성에 적용 할 수있는 대규모 기지를 구축하기위한 완벽한 훈련장을 제공합니다. 달 의 먼 쪽에 라디오 조용한 영역의 존재는 초기 우주 연구와 외계 행성 검색에 대한 약속이있다, 가까운 측면은 들어오는 우주 날씨에 대한 응답을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다 지구의 자기권에서 저주파 배출을 관찰하는 데 사용할 수있는 안정적인 기지를 제공하는 동안. 대규모 전파 어레이의 건설은 큰 과학적 수익을 제공 할 뿐만 아니라 다른 행성에 구조를 구축하는 인류의 능력의 테스트 역할을 할 것입니다. 이 작품은 수백 또는 수천 개의 안테나로 구성된 달에 있는 소규모 무선 어레이의 반응을 시뮬레이션하는 데 중점을 둡니다. 배열의 응답은 배열의 구성 및 감도와 함께 방출 구조에 따라 달라집니다. 달 정찰 궤도의 달 궤도 레이저 고도계 기기의 디지털 고도 모델을 사용하여 시뮬레이션 된 무선 수신기에 대한 위치 세트가 선택되어 수신기 위치의 고도를 특성화합니다. 사용자 정의 공통 천문학 소프트웨어 응용 프로그램 코드는 설명하고 시뮬레이션 수신기에서 데이터를 처리하는 데 사용, 적절한 프로젝션이 이미징에 사용되는지 확인하기 위해 SPICE를 사용하여 달과 하늘 좌표 프레임을 정렬. 이 시뮬레이션 프레임워크는 작은 시야에서 주어진 과학적 대상을 이미징하기 위한 어레이 설계를 반복하는 데 유용합니다. 이 프레임워크는 현재 모든 스카이 이미징을 지원하지 않습니다.

소프트웨어 파이프라인을 따르는 것은 매우 간단해야 하며 각 단계가 예상대로 작동하고 있음을 분명히 해야 합니다. 2단계에서 createArrayConfig.py 실행하면 LRO LOLA 파생 디지털 고도 모델에서 파생된 대로 정의된 어레이의 구성이 달 표면의 로컬 지형 위에 플롯되는 그림 1과유사한 그림을 만들어야 합니다.
3단계는 주요 출력 파일 eqXYZ_EarthCentered.txt, RAs.txt 및 Decs.txt 등을 제공해야 합니다. 이러한 파일의 예는 다운로드한 패키지에 있습니다.
4단계는 가시성 데이터를 계산하는 데 사용되는 그림 2와유사한 진실 이미지를 만들어야 합니다. 또한 casabrowser의 일반적인 CASA 명령으로 탐색할 수 있는 CASA 측정 세트(.ms) 파일을 출력하여 기준선과 가시성 데이터가 모두 계산되고 저장되었는지 확인해야 합니다.
5단계는 무소음 및 시끄러운 이미지의 경우 그림 3 및 그림 4와 유사한 수치를 출력해야 합니다. 시끄러운 이미지는 소음이 없는 이미지보다 덜 선명해 보일 것입니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61540/61540fig01.jpg"> 그림 1: 달 표면의 고도 맵 위에 배열구성. 이것은 10km가 넘는 logarithmically 간격원형 배열로 구성된 예제 배열 구성입니다. 이 구성에는 총 1024개의 안테나를 위한 32개의 logarithmically 간격 안테나가 있습니다. 어레이의 사이트(-1.04°, -0.43°)는 달 평균 지구(ME) 프레임에서 가장 낮은 고도 변화(σ = 5.6m)를 가진 10x10 km 패치의 중심이기 때문에 선택되었다. 고도 데이터는 LRO LOLA 측정에서 파생된 디지털 고도 맵에서 가져옵니다. 이 그림은 헤게두스 외13에서찍은 . <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61540/61540fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61540/61540fig02.jpg"> 그림 2: 달 거리에서 방사선 벨트에서 싱크로트론 방출의 진실 이미지. 이 예제는 이미지에 대한 배열에 대한 과학 대상의 예입니다. 그런 다음 복구된 이미지가 이 입력과 비교하여 배열의 성능을 결정합니다. 밝기 맵은 살람보 전자 시뮬레이션 데이터에서 만들어졌으며 달 거리에서 관찰될 싱크로트론 방출을 결정하기 위한 계산을 통해 실행됩니다. 1.91° 지구가 스케일 표시기를 위해 추가됩니다. 이 그림은 헤게두스 외13에서찍은 . <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61540/61540fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61540/61540fig03.jpg"> 그림 3: 입력 진실 이미지에 10km 직경 배열의 무소음 응답. 이것은 표준 무선 천문학 이미징 알고리즘 CLEAN을 적용하여 -0.5의 견고성 매개 변수를 가진 브릭스 가중치 체계를 사용하여 5단계에서 출력한 결과 중 하나입니다. 이 그림은 헤게두스 외13에서찍은 . <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61540/61540fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61540/61540fig04.jpg"> 그림 4: 10km 직경 배열의 시끄러운 응답으로 진실 이미지를 입력합니다. 이것은 표준 무선 천문학 CLEAN을 적용, 단계에서 출력 중 하나입니다 ,의 견고성 매개 변수와 브릭스 가중치 방식을 사용하여 -0.5. 이 이미지의 경우 1.38e7 Jansky의 시스템 등가물 플럭스 밀도, 500kHz의 통합 대역폭 및 4시간의 통합 시간을 사용했습니다. 또한 1K 안테나 어레이 대신 16K 안테나 어레이의 반응을 시뮬레이션하기 위해 노이즈를 16배 줄였습니다. 이 그림은 헤게두스 외13에서찍은 . <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61540/61540fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

달 표면에 대규모 무선 어레이의 이미징 기능을 테스트하기 위한 시뮬레이션 프레임워크가 제시됩니다. 주요 소음 구성 요소에 대해 논의하고 소프트웨어 파이프 라인은 새로운 과학적 용도로 사용자 정의하는 방법에 대한 세부 사항으로 안내됩니다.

In recent years there has been a renewed interest in returning to the Moon for reasons both scientific and exploratory in nature. The Moon provides the ...

이 패키지는 많은 과학적 가능성과 함께 다시 떠오르고 있는 관심 분야인 달 어레이를 사용하기 위한 전파 천문학 CASA에 대한 산업 표준 시뮬레이션 패키지를 확장합니다. 시뮬레이션을 시작하기 전에 Deep Blue Data 웹 사이트로 이동하여 소프트웨어 패키지를 다운로드합니다. 이 소프트웨어는 Unix 환경에서만 테스트되었으며 다른 환경에서는 완전히 작동하지 않을 수 있습니다.createarrayconfig. py 스크립트를 사용자 지정하려면 각 안테나의 경도 및 위도 좌표 목록을 제공하여 배열의 구성을 선택하고 스크립트의 달 경로 변수를 변경하여 달 표면의 고도 데이터가 포함된 디지털 고도 모델의 새 다운로드 위치를 반영합니다. 명령을 사용하여 createarrayconfig를 실행합니다.py 스크립트를 사용하여 lunar digital elevation model을 사용하여 각 안테나의 각 경도와 위도에서의 고도를 구합니다. 경도, 위도 및 고도를 파일에 저장하고 다음 스크립트에 쉽게 복사하여 붙여넣을 수 있도록 화면에 인쇄한 다음 로컬 달 지형 위에 배열 구성을 보여주는 그림을 만듭니다. eqrovertimeearth를 사용자 정의합니다.C 스크립트에서 경도, 위도 및 각 안테나 고도 출력을 스크립트의 해당 목록에 복사하고 numspacecraft 변수를 수신기 수와 해당 좌표로 업데이트합니다. lunar_furnsh 업데이트합니다. txt는 필요한 프레임 및 천문력 파일에 대한 새 경로 이름과 함께 패키지에 포함되며, 관측이 발생해야 하는 날짜 집합을 지정하여 SPICE 내의 천문력에 해당 날짜에 대해 정의된 배열과 관련하여 지구와 태양이 어디에 있는지 정확하게 추적하도록 알립니다.배열이 추적하고 이미지화할 하늘의 대상 영역을 지정합니다. 그런 다음 GCC 명령을 사용하여 eqrovertime을 컴파일합니다. C 스크립트를 작성하고 cspice 라이브러리가 있는 위치를 반영하도록 경로를 변경합니다.이 명령을 사용하여 시간에 따른 적도 배열 실행 파일을 실행하여 각각 변수 집합이 있는 여러 파일을 얻을 수 있습니다. 가장 중요한 것은 J2000 좌표에서 각 안테나의 XYZ 위치와 하늘의 목표 영역의 오른쪽 상승 및 적위 좌표를 확인한 다음 요청된 모든 날짜에 대한 데이터가 포함된 txt 파일에 출력 변수를 저장하는 것입니다. lunarearthpickfreak통합을 사용자 정의합니다.py 스크립트에서 이미지를 만들 배열의 관찰 빈도를 지정하고 배열이 재구성할 jansky 픽셀 값이 있는 CASA 호환 진리 이미지를 지정합니다. 입력 진리 이미지의 크기와 해상도를 반영하도록 코드의 상수를 변경합니다. 명령을 사용하여 lunarearthpick을 실행합니다.py 스크립트. 음의 numsc 플래그는 얼마나 많은 안테나 및/또는 수신기가 사용되고 있는지 코드에 알리는 데 사용되며 수신기 좌표가 포함된 txt 파일에서 데이터의 압축을 푸는 데 도움이 됩니다. 노이즈 복사본을 사용자 정의합니다.py 스크립트에서 시스템 등가 자속 밀도를 설정하고 가변 노이즈 라인에 통합되는 대역폭을 200-500 킬로헤르츠로 설정합니다. 가변 노이즈 라인 200에서 통합 시간을 설정하고 명령을 사용하여 노이즈 복사본을 실행합니다. py 스크립트.스크립트는 먼저 노이즈 없는 가시성 데이터에서 이미지를 생성하고 표준 비율 천문학 알고리즘 clean을 호출하여 이미지를 생성합니다. 그런 다음 스크립트는 측정 세트의 복사본을 생성하고 복잡한 가시성 데이터에 적절한 노이즈 수준을 추가한 후 clean을 사용하여 최대 24시간의 통합 시간 범위와 여러 가지 강력한 가중치 체계 값에 대해 데이터를 이미지화합니다. 어레이의 구성에 따라 이미지 품질은 데이터 가중치 체계의 선택에 따라 달라질 수 있습니다.시연된 바와 같이 createarrayconfig. py 실행하면 정의된 배열의 구성이 달 정찰 궤도선 Lunar Orbiter Laser Altimeter에서 파생된 디지털 고도계 파생 디지털 고도 모델에서 파생된 달 표면의 로컬 지형 위에 표시되는 것과 유사한 고도 맵을 생성해야 합니다. CASA를 사용하여 배열 응답을 시뮬레이션하면 여기에서 관찰된 것과 유사한 출력이 생성되며, 이는 가시성 데이터를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.그런 다음 데이터 이미징은 노이즈가 없고 노이즈가 있는 이미지를 생성할 수 있으며, 노이즈가 있는 이미지는 노이즈가 없는 이미지보다 덜 선명하게 나타납니다. 이 프로토콜은 NASA의 SPICE 패키지의 천문 차트와 달 정찰 궤도선 데이터를 사용하여 달 표면의 고도 지도를 조합하여 달의 모든 배열을 정확하게 시뮬레이션합니다.

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광 회절 한계를 극복하기위한 방법이 제시된다. 광학 반복 Gerchberg - 스턴 알고리즘을 이용하여 위상 검색 및 첫 번째 단계의 반복 하였다 이미징 시스템 변속 : 상기 방법은 두 단계를 포함한다. 합성 증가 렌즈 구경보다 높은 이미징 해상도를 수득 이동 방향을 따라 발생한다.

이동 플랫폼에서 이미징 시간 다중화 슈퍼 해결 기법

본 연구 방사광 마이크로 단층 비파괴 입체 영상 법의 경우, 16 × 16 mm의 단면적 전체 마이크로 전자 패키지를 조사하기 위해 사용된다. 때문에 싱크로트론의 높은 플럭스 및 밝기에 샘플은 8.7 μm의 공간 해상도로 불과 3 분에서 몇 군데 있었다.

멀티 스케일 3 차원 마이크로 전자 패키지를 조사하는 방사광 Microtomography 사용

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배열 안테나 지상 레이더를 관통 된 침투 시간 경과 멀티 오프셋을 사용 하 여 전면 깊이 수집 추적

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수치 및 실험 방법은 조밀하게 포장 된 입자의 개별 임의 의 매체에서 빛의 여러 산란을 위해 제시된다. 이 방법은 소행성 (4) 베스타와 혜성 67P / 추류 모프 - 게라시멘코의 관측을 해석하는 데 사용됩니다.

행성 레골리스에서 빛의 산란 및 흡수

이 프로토콜은 외계 행성의 빛 곡선에서 정보를 추출하고 표면 지도를 구성합니다. 그것은 프록시 외계 행성 역할을 지구의 빛 곡선을 사용하여 접근 방식을 보여줍니다.

단일 점 라이트 커브를 사용하여 지구와 같은 외계 행성의 표면 매핑

우리는 스캐닝 전자 현미경의 자동화 된 이미징 절차와 함께 배열 단층 촬영 샘플로 사용하기 위해 대형 전송 지원에 직렬 섹션의 리본과 컬렉션의 준비를 설명합니다. 이 프로토콜을 통해 로컬, 희귀 한 이벤트의 스크리닝, 검색 및 표적 이미징및 대량 데이터 볼륨을 수집 할 수 있습니다.

스캐닝 전자 현미경 을 사용하여 대량 정보의 표적 수집을위한 배열 단층 학워크

나노 단위 분해능의 대규모 샘플 검사는 특히 나노 가공 반도체 웨이퍼의 경우 광범위한 응용 분야에 사용됩니다. 원자력 현미경은 이러한 목적을 위한 훌륭한 도구가 될 수 있지만 이미징 속도에 의해 제한됩니다. 이 작업은 AFM의 병렬 액티브 캔틸레버 어레이를 활용하여 높은 처리량과 대규모 검사를 가능하게 합니다.

고처리량 대규모 시료 검사를 위한 Quattro-Parallel Cantilever 어레이를 사용한 Active Probe Atomic Force Microscopy

이 프로토콜은 산호초 군집의 구조적 복잡성, 군집 구성 및 인구 통계에 대한 메트릭을 추출하는 데 사용되는 4단계 대면적 이미징 조사 방법론을 다룹니다. 수집된 이미지의 품질과 소스 이미지에 대한 통합 액세스는 프로토콜의 각 단계 내에서 우선 순위가 지정됩니다.

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-Area Imaging(대면적 이미징을 통한 수중 환경의 구조, 구성 및 변화 측정)

이 논문은 360도 이미지, 가우시안 스플래팅 및 가상 현실 통합을 사용하여 사실적인 3D 재구성 시스템을 제시합니다. 이 접근 방식은 교육, 학습 환경 시뮬레이션과 같은 다양한 응용 프로그램에 적용할 수 있습니다. 건설, 현장 밖에서 작업을 시뮬레이션하고 메트릭을 검색합니다. 또는 건강 관리, 자폐증 환자에게 일상 생활 과제를 훈련시킵니다.

증강 현실을 위한 사실적인 학습된 풍경

이 프로토콜은 유방 이미징을 위한 마이크로파 이미징 장치의 이미징 절차를 설명합니다.

마이크로파 유방조영술의 임상 영상

배우세요 달 표면 대규모 무선 어레이 이미징 시뮬레이션 방법을. CASA 소프트웨어를 확장하여 NASA SPICE 데이터와 고도 지도를 통합하고, 노이즈 영향 분석 및 맞춤형 파이프라인을 제공합니다.

달 표면에 대규모 무선 어레이의 이미징 시뮬레이션

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