SKA成像方向依赖误差校准算法及其性能优化研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:11903009
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:A1902.射电天文技术和方法
- 结题年份:2022
- 批准年份:2019
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2020-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:--
- 关键词:
项目摘要
The Square Kilometre Array (SKA), the largest radio telescope to be built over the world, is expected to bring revolutionary discoveries to human exploration and understanding of the universe. Imaging is an important part of the SKA Scientific Data Processor (SDP). This project aims to study the direction dependent error calibration algorithms in imaging to further improve the imaging quality of the SKA wide field-of-view and high dynamic range imaging. This project will give a thorough analysis upon the influence of direction dependent effects (DDEs) on the dynamic range of imaging through simulation. By analyzing and comparing the availability of current mainstream DDEs calibration algorithms DD-Faceting and A-Projection under SKA data scale, this project will provide a reference for the optimal DDEs calibration method for SKA imaging. The optimal DDEs calibration algorithm will also be optimized in parallel to improve the performance and meet the SKA data processing requirements. The results of the project will further promote the work of China in the SKA SDP work package and lay a solid foundation for China to carry out follow-up scientific research.
即将建设的世界上最大的射电望远镜阵列——平方公里阵(SKA)有望为人类探索和认识宇宙带来革命性的发现。对可见度函数成像是SKA科学数据处理器(SDP)中的重要组成部分。本项目旨在研究成像中的方向依赖误差校准算法,以期进一步提高SKA宽视场高动态范围成像质量。研究中将通过模拟仿真系统分析方向依赖效应(DDEs)对成像动态范围的影响,并通过对当前主流的DDEs校准算法DD-Faceting和A-Projection在SKA数据规模下的可用性进行对比和分析,给出SKA规模下的最优DDEs校准方法。同时,项目将对DDEs校准算法进行并行优化或改进以提升算法性能,力争满足SKA数据处理需求。项目成果可进一步推动SKA数据处理工作,也可为中方区域中心数据处理工作和后续科学研究打下良好基础。
结项摘要
即将建设的世界上最大的射电望远镜阵列——平方公里阵(SKA)有望为人类探索和认识宇宙带来革命性的发现。对可见度函数成像是SKA科学数据处理器(SDP)中的重要组成部分。本项目旨在研究成像中的方向依赖误差,以期进一步提高SKA宽视场高动态范围成像质量。在项目执行期间,对方向依赖误差进行了系统分析,并对DDEs中的重要影响因素——电离层相位屏进行了模拟,得到了基于真实TEC监控数据并叠加湍流效应的电离层相位屏,为得到更真实的SKA模拟数据提供了很好的支撑。同时,项目执行过程中与澳大利亚ICRAR Andreas Wincenc教授,Chen Wu等合作,从执行性能、开发人员工作量以及将SAGECal移植到DALiuGE的实现难度等方面对DALiuGE的可用性进行了客观评估,为SKA海量数据处理和算法并行提供了参考;项目组调研和分析多种方向依赖校准算法,实现了DDFacet,并对性能进行了评估,为后续的高动态范围成像奠定了基础。项目成果可进一步推动SKA数据处理工作,也可为中方区域中心数据处理工作和后续科学研究打下良好基础。
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
A Hybrid Method of Accurate Classification for Blazars of Uncertain Type in Fermi-LAT Catalogs
Fermi-LAT表中不确定类型耀变体精确分类的混合方法
- DOI:10.3847/1538-4357/ab8ae3
- 发表时间:2020-04
- 期刊:Astrophysical Journal
- 影响因子:4.9
- 作者:Xu Yijun;Huang Weirong;Deng Hui;Mei Ying;Wang Feng
- 通讯作者:Wang Feng
A Study on Non-coplanar Baseline Effects for Mingantu Spectral Radioheliograph
明安图能谱射电日照仪非共面基线效应研究
- DOI:10.1088/1674-4527/ac8b5d
- 发表时间:2022-08
- 期刊:IOP Publishing
- 影响因子:--
- 作者:Qiuping Yang;Feng Wang;Hui Deng;Ying Mei;Wei Wang
- 通讯作者:Wei Wang
Robust Automated Photometry Pipeline for Blurred Images
用于模糊图像的强大的自动光度测量管道
- DOI:10.1088/1538-3873/ab8e9b
- 发表时间:2020
- 期刊:Publications of the Astronomical Society of the Pacific
- 影响因子:3.5
- 作者:Huang Weirong;Xie Zhou;Zhong Wenjie;Mei Ying;Deng Hui;Liu Yingbo;Wang Feng
- 通讯作者:Wang Feng
A Robust Hot Subdwarfs Identification Method Based on Deep Learning
一种基于深度学习的鲁棒热亚矮星识别方法
- DOI:10.3847/1538-4365/ac4de8
- 发表时间:2022-01
- 期刊:Astrophysical Journal Supplement Series
- 影响因子:8.7
- 作者:Lei Tan;Ying Mei;Zhicun Liu;Yangping Luo;Hui Deng;Feng Wang;Linhua Deng;Chao Liu
- 通讯作者:Chao Liu
基于Python-casacore的射电测量集文件生成方法
- DOI:10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20190918.005
- 发表时间:2020
- 期刊:天文研究与技术
- 影响因子:--
- 作者:孙浩民;邓辉;梅盈;卫守林;戴伟;王锋
- 通讯作者:王锋
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其他文献
基于Web.py的MUSER软件系统界面实现
- DOI:10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20160811.006
- 发表时间:2016
- 期刊:天文研究与技术
- 影响因子:--
- 作者:蔡能健;刘东浩;邓辉;卫守林;王锋;梅盈;戴伟;刘应波;吴静平
- 通讯作者:吴静平
基于OpenCL 的射电干涉阵成像网格化算法实现
- DOI:10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20180427.011
- 发表时间:2019
- 期刊:天文研究与技术
- 影响因子:--
- 作者:冯勇;王锋;邓辉;卫守林;梅盈;戴伟;石聪明
- 通讯作者:石聪明
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- 期刊:天文研究与技术
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- 通讯作者:王锋
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- 期刊:天文研究与技术
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- 作者:梅盈;邓辉;张晓丽;王锋;陈腾达
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- 发表时间:2019
- 期刊:天文研究与技术
- 影响因子:--
- 作者:于晓雨;邓辉;梅盈;卫守林;石聪明;王威;戴伟;王锋
- 通讯作者:王锋
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