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Engineering

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

Published: July 30, 2020 doi: 10.3791/61540
Automatic Translation
1
1Department of Climate and Space Sciences and Engineering, University of Michigan

Summary

Un cadre de simulation pour tester les capacités d’imagerie des réseaux radio à grande échelle sur la surface lunaire est présenté. Les principaux composants sonores sont discutés, et un pipeline de logiciels est parcouru avec des détails sur la façon de le personnaliser pour de nouveaux usages scientifiques.

Abstract

Ces dernières années, il y a eu un regain d’intérêt pour le retour sur la Lune pour des raisons scientifiques et exploratoires. La Lune fournit le terrain d’entraînement idéal pour construire des bases à grande échelle que l’on peut appliquer à d’autres planètes comme Mars. L’existence d’une zone radio calme de l’autre côté lunaire est prometteuse pour les premières études de l’univers et les recherches d’exoplanètes, tandis que le côté proche fournit une base stable qui peut être utilisée pour observer les émissions de basse fréquence de la magnétosphère terrestre qui peuvent aider à évaluer sa réponse aux conditions météorologiques spatiales entrantes. La construction d’un réseau radio à grande échelle fournirait de grands retours scientifiques ainsi que d’agir comme un test de la capacité de l’humanité à construire des structures sur d’autres planètes. Ce travail se concentre sur la simulation de la réponse de petits à grands réseaux radio sur la Lune composé de centaines ou de milliers d’antennes. La réponse du tableau dépend de la structure de l’émission ainsi que de la configuration et de la sensibilité du tableau. Un ensemble d’emplacements sont sélectionnés pour les récepteurs radio simulés, en utilisant des modèles d’élévation numérique de l’instrument Lunar Orbiter Laser Altimeter sur Lunar Reconnaissance Orbiter pour caractériser l’élévation des emplacements du récepteur. Un code personnalisé d’applications logicielles d’astronomie commune est décrit et utilisé pour traiter les données des récepteurs simulés, en alignant les cadres de coordonnées lunaires et du ciel à l’aide de SPICE pour s’assurer que les projections appropriées sont utilisées pour l’imagerie. 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. Ce cadre ne prend actuellement pas en charge toute l’imagerie du ciel.

Introduction

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 radio2,3. Cela peut intuitivement être considéré comme une extension de la formule de résolution régulière pour les observations optiques:

Equation 1

Pour un plat d’observation de taille D mètres, et une longueur d’onde d’observation de ν mètres, ΘHPBW 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 enradioastronomie 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 cestableaux 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 ROLSS14, 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 dusol 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 extrasolaires18. 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.

Protocol

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 Det 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.
    Equation 2
    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 Iν(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. Aν(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 Taylor2, le bruit interférométrique d’une polarisation unique est
      Equation 3
      Ici, ηest l’efficacité du système ou l’efficacité du corrélateur, qui a été fixé à une valeur conservatrice de 0,8. Nfourmi est le nombre d’antennes dans le tableau ( Nfourmi = 2 pour chaque visibilité individuelle), ∆ν est la bande passante intégrée dans Hz, et ∆ t estle temps d’intégration en quelques secondes.

Representative Results

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
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
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
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
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.

Discussion

Chaque étape du pipeline de simulation est nécessaire et se nourrit de la suivante, en prenant une configuration de tableau sur la surface lunaire, en alignant correctement le cadre de référence pour orienter le tableau vers la zone cible dans le ciel, en calculant les données de visibilité, en ajoutant les niveaux de bruit appropriés, et en exécutant des algorithmes d’imagerie sur les données résultantes.

Pour chaque étape, des personnalisations peuvent être effectuées. À l’étape 2, la configuration du tableau définie par l’utilisateur peut être n’importe quelle liste de longitudes et de latitudes. Cela alimente ensuite le script SPICE à l’étape 3, où l’on peut choisir l’heure exacte des mesures prévues, ainsi que l’endroit où dans le ciel le tableau doit être concentré. Dans l’étape 3, on peut spécifier l’émission de vérité simulée que le tableau tente d’image en fournissant un fichier CASA .truth approprié. Ensuite, à l’étape 4, on peut modifier le niveau de bruit attendu en fonction de la fréquence d’observation et des capacités matérielles prévues. Cet ensemble de codes constitue un cadre de simulation flexible qui peut être utilisé pour itérer la conception de tableaux pour un certain nombre d’utilisations, selon la science ciblée. Ces codes peuvent tous être exécutés sur un ordinateur portable ou un poste de travail moyen, bien que le temps de calcul augmente avec le nombre d’antennes. Les parties les plus lentes du processus prédisent les visibilités, suivies de l’imagerie. Pour les petits tableaux, l’ensemble du processus peut être fait en quelques minutes, tandis que pour de plus grands tableaux de quelques centaines ou mille récepteurs, des heures ou des jours peuvent être nécessaires.

Parmi les prochaines étapes qui pourraient être prises avec ce pipeline pour accroître son réalisme, mentionnons l’ajout d’un système d’enlèvement de premier plan dépendant du canal. Cela nécessite la construction d’un modèle de ciel global, dominé à basses fréquences par l’émission galactique de synchrotron et quelques sources lumineuses comme cas A, le suivi de quelle partie du ciel est visible par les récepteurs, et le convolving ce modèle de luminosité avec le faisceau primaire, avec le centre de phase du tableau aligné vers la cible d’imagerie. Pour les temps d’intégration plus longs, le suivi du mouvement apparent du ciel est également un problème. Une autre amélioration qui pourrait être ajoutée est un système transitoire d’interférence d’événement/radiofréquence (RFI) qui peut supprimer les canaux marqués de l’imagerie normale, et les envoyer à un pipeline spécialisé qui images et caractérise les données signalées. Ce pipeline d’événements transitoire pourrait alors utiliser des algorithmes spéciaux comme uvmodelfit qui peuvent profiter du rapport signal/bruit élevé de ces événements pour les caractériser mieux que la résolution normaledu tableau 27.

Il y a également des effets supplémentaires qui doivent être pris en compte pour un étalonnage complet de la gamme, dont l’un est le couplage mutuel. Comme nous l’avons vu dans Ellingson28, cela peut entraîner une diminution de la sensibilité des tableaux s’ils ont des récepteurs qui sont à quelques longueurs d’onde les uns des autres. Ceci est vu dans une diminution de la sensibilité pour le tableau, ou de façon équivalente, une augmentation de la SEFD. Cela est particulièrement vrai pour les poutres supérieures à 10 degrés du zénith. Le tableau d’exemple dans ce travail cible la Terre, qui est toujours près du zénith par la conception, de sorte couplage mutuel ne devrait pas affecter cette cible d’imagerie particulière, mais les études de la SEFD sur toute la gamme des angles d’élévation et des fréquences devront être faites dans la mise en service pour tout tableau réel pour libérer son plein potentiel. Une autre lacune de ce pipeline de simulation de tableau réside dans les cartes de surface lunaire imparfaites utilisées. Les dems des mesures LRO LOLA ont au mieux une résolution de 60x60 mètres/pixel dans les cartes de 512 pixels/degrés. On peut interpoler ces données pour les tableaux simulés, mais pour les tableaux réels, il faudra une période de mise en service/étalonnage où les sources ayant une position connue seront utilisées pour déterminer les séparations relatives entre toutes les antennes à haute précision. Les sources d’étalonnage possibles incluent cas A, émission périodique de basse fréquence de Jupiter ou de la Terre, ou potentiellement la passerelle lunaire29.

Il ya aussi la réponse de la surface lunaire à considérer. Il ya une couche de terre supérieure lunaire appelé le réolithe qui agit comme un diélectrique lossy qui peut refléter les émissions entrantes avec une certaine efficacité, au-dessus du substrat rocheux lunaire qui peut également refléter les émissions entrantes avec une meilleureefficacité 30,31. Cette réponse dépend de la température ambiante et de la fréquence entrante, ainsi que de la composition chimique du réolithe. Lesétudes 30,31 ont constaté qu’à des températures inférieures à 100 K, le réolithe est presque transparent aux émissions radio, et la réflexion se produit au niveau du substrat rocheux avec un coefficient de réflexion d’environ 0,5-0,6. À des températures plus élevées de 150-200 K, le réolithe peut absorber les émissions et refléter le rayonnement entrant à la surface avec un coefficient de réflexion d’environ 0,2-0,3. À des températures supérieures à 200 K, il est constaté que les propriétés diélectriques du réolithe sont diminuées, et la variation de la réflexion peut être ignorée. Ces effets peuvent réduire la zone efficace du tableau, réduisant la sensibilité et nécessitant des temps d’intégration plus longs. Cet effet peut être modélisé avec des logiciels de simulation électromagnétique tels que NEC4.232 donné des modèles de permistivité relative / constante diélectrique en fonction de la profondeur lunaire. Cela donnera le SEFD d’un récepteur pour une fréquence donnée, qui peut être donnée au pipeline de simulation de tableau pour calculer le bruit correct à ajouter au signal simulé. L’ajout d’une grille d’échouement entre le récepteur et la surface lunaire peut aider à diminuer l’effet des ondes réfléchies, mais ajoute son propre ensemble de complications sous forme de déploiement.

Bon nombre des détails hypothétiques ou flous concernant la mise en œuvre d’un récepteur radio à la surface lunaire se solidifieront finalement en réalité grâce au financement récent de projets d’antennes à basse fréquence comme les observations d’ondes radio sur la surface lunaire de la gaine photoélectron (ROLSES) et l’expérience électromagnétique de surface lunaire (LuSEE)33. LuSEE a récemment été financé par la NASA dans le cadre du programme Commercial Lunar Payload Services. Les deux suites d’antenne se composeront principalement de pièces de rechange de vol pour des instruments passés comme STEREO/WAVES ou PSP FIELDS et sont prévues pour une livraison en 2021. Les mesures de ces récepteurs consolideront enfin le niveau de bruit quasithermal de la gaine de photoélectron de la poussière ionisée sur la surface lunaire et comment elle change au cours d’un jour lunaire. Ces mesures caractériseront également le niveau de réflexion et d’absorption de la surface lunaire, et quantifieront comment elle modifie le SEFD du récepteur. Ils fourniront également des statistiques sur le nombre d’événements transitoires ou RFI qui sont reçus sur la surface lunaire. Ces missions ouvriront la voie à des réseaux d’antennes qui seront enfin en mesure de faire une multitude d’observations scientifiques nouvelles telles que les émissions de basse fréquence des éclats de radio solaire, des galaxies lointaines et des magnétosphères planétaires. Le pipeline de simulation décrit dans ce travail fournit un moyen flexible d’itérer la conception de ces futurs tableaux pour une variété de cibles scientifiques.

Disclosures

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Acknowledgments

Merci aux équipes Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) et Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA) pour avoir fourni les cartes d’élévation numérique lunaire. Ces travaux ont été directement appuyés par l’accord de coopération 80ARC017M0006 du Solar System Exploration Research Virtual Institute de la NASA, dans le cadre de l’équipe du Réseau pour l’exploration et les sciences spatiales (NESS).

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