42、射电望远镜:原理、技术与差异

射电望远镜:原理、技术与差异

1. 角分辨率与视场

1.1 角分辨率

自射电天文学诞生以来,追求更高的角分辨率一直是主要驱动力。尽管射电波长较长导致角分辨率较差,但在几乎无限长的基线上独立采样电磁场的能力,却能实现天文学中最高的角分辨率。

1.2 视场(FoV)

任何射电望远镜的瞬时视场是衍射受限主波束与独立接收元件数量的乘积。接收元件可以位于焦平面或孔径平面,接收器可以是不相干的测辐射热计阵列(高频时首选)或相干探测器,包括多波束接收器和相控阵馈源。

2. 天线阵列

2.1 傅里叶合成成像

干涉测量的理论很直接,即测量大体积空间内辐射场的相干性,并通过傅里叶反演形成图像。实际中,测量局限于地球表面的望远镜的相干性存在诸多问题,但并非难以解决。
- 辐射收集 :通常使用抛物面反射器收集辐射,厘米波长的典型直径在 5 - 100 米之间,25 米直径是建设成本和灵敏度之间的常见折衷选择。天线的指向能力和表面精度限制了最高可行观测频率。
- 信号处理 :信号收集和放大后,需传输到中心位置进行相关处理以估计相干函数。直接数字相关因其灵活性和较低的系统误差而被广泛采用。在相关处理前,需消除因地球自转导致的天线间几何延迟。地球自转带来两个问题:一是天线对在孔径平面内旋转,会模糊相干函数的精细结构,除非积分时间足够短;二是天线间的相对运动引入多普勒频移,需在相关处理前消除。
- 成像要求 :高质量成像需要在孔径平面上对相干性进行良好采样。天线的最大间距决定

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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