論文の概要: A Transformer-Conditioned Neural Fields Pipeline with Polar Coordinate Representation for Astronomical Radio Interferometric Data Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14610v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 14:26:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:35:51.110293
• Title: A Transformer-Conditioned Neural Fields Pipeline with Polar Coordinate Representation for Astronomical Radio Interferometric Data Reconstruction
• Title（参考訳）: 天文電波干渉データ再構成のための極座標表現を用いたトランスコンディショニングニューラルネットワークパイプライン
• Authors: Ruoqi Wang, Qiong Luo, Feng Wang
• Abstract要約: 電波天文学では、電波望遠鏡からの電波信号の測定である可視データは、遠方の天体を観測するための画像に変換される。 既存の可視性再構成法は周波数データのいくつかの成分を見逃しかねないため、ぼやけたオブジェクトエッジや永続的なアーティファクトが画像に残っている。 極座標表現を備えたトランスコンディショニングニューラルネットワークからなる干渉可視データ再構成法であるPolarRecを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2992160073015455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In radio astronomy, visibility data, which are measurements of wave signals from radio telescopes, are transformed into images for observation of distant celestial objects. However, these resultant images usually contain both real sources and artifacts, due to signal sparsity and other factors. One way to obtain cleaner images is to reconstruct samples into dense forms before imaging. Unfortunately, existing visibility reconstruction methods may miss some components of the frequency data, so blurred object edges and persistent artifacts remain in the images. Furthermore, the computation overhead is high on irregular visibility samples due to the data skew. To address these problems, we propose PolarRec, a reconstruction method for interferometric visibility data, which consists of a transformer-conditioned neural fields pipeline with a polar coordinate representation. This representation matches the way in which telescopes observe a celestial area as the Earth rotates. We further propose Radial Frequency Loss function, using radial coordinates in the polar coordinate system to correlate with the frequency information, to help reconstruct complete visibility. We also group visibility sample points by angular coordinates in the polar coordinate system, and use groups as the granularity for subsequent encoding with a Transformer encoder. Consequently, our method can capture the inherent characteristics of visibility data effectively and efficiently. Our experiments demonstrate that PolarRec markedly improves imaging results by faithfully reconstructing all frequency components in the visibility domain while significantly reducing the computation cost.
• Abstract（参考訳）: 電波天文学では、電波望遠鏡からの電波信号の測定である可視データは、遠方の天体を観測するための画像に変換される。 しかしながら、これらの結果の画像は通常、信号の間隔やその他の要因のために、実際のソースとアーティファクトの両方を含んでいる。 よりクリーンな画像を得る1つの方法は、撮像前にサンプルを高密度に再構成することである。 残念なことに、既存の可視性再構成手法は周波数データのいくつかのコンポーネントを見逃す可能性があるため、ぼやけたオブジェクトエッジと永続的なアーティファクトがイメージに残っている。 さらに、データスキューによる不規則な可視性サンプルの計算オーバーヘッドも高い。 そこで本研究では,極座標表現を持つトランスフォーマリンコンディショニングニューラルネットワークパイプラインからなる干渉可視データの再構成手法であるpolarrecを提案する。 この表現は、望遠鏡が地球が回転するときに天球領域を観測する方法と一致する。 さらに、極座標系における放射座標を用いて、周波数情報と相関して完全な可視性を再構築する放射周波損失関数を提案する。 また,極座標系における角座標による可視点をグループ化し,変圧器エンコーダを用いた後続符号化の粒度として群を用いる。 これにより,可視化データの特性を効果的かつ効率的に把握することができる。 実験の結果,PolarRecは可視領域内の全周波数成分を忠実に再構成し,計算コストを大幅に削減し,撮像結果を大幅に改善することが示された。

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