論文の概要: Radiometer Calibration using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16791v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 15:10:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 15:39:19.805819
- Title: Radiometer Calibration using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた放射計校正
- Authors: S. A. K. Leeney, H. T. J. Bevins, E. de Lera Acedo, W. J. Handley, C. Kirkham, R. S. Patel, J. Zhu, D. Molnar, J. Cumner, D. Anstey, K. Artuc, G. Bernardi, M. Bucher, S. Carey, J. Cavillot, R. Chiello, W. Croukamp, D. I. L. de Villiers, J. A. Ely, A. Fialkov, T. Gessey-Jones, G. Kulkarni, A. Magro, P. D. Meerburg, S. Mittal, J. H. N. Pattison, S. Pegwal, C. M. Pieterse, J. R. Pritchard, E. Puchwein, N. Razavi-Ghods, I. L. V. Roque, A. Saxena, K. H. Scheutwinkel, P. Scott, E. Shen, P. H. Sims, M. Spinelli,
- Abstract要約: 電波計は電波天文学において重要な機器であり、ほぼ全ての電波望遠鏡の主要な構成要素となっている。
機械学習(ML)の最近の進歩は、有望な代替手段を提供する。
21cm線検出を目的とした放射計実験に必要な精度を達成できる機械学習に基づく校正フレームワークを導入・テストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radiometers are crucial instruments in radio astronomy, forming the primary component of nearly all radio telescopes. They measure the intensity of electromagnetic radiation, converting this radiation into electrical signals. A radiometer's primary components are an antenna and a Low Noise Amplifier (LNA), which is the core of the ``receiver'' chain. Instrumental effects introduced by the receiver are typically corrected or removed during calibration. However, impedance mismatches between the antenna and receiver can introduce unwanted signal reflections and distortions. Traditional calibration methods, such as Dicke switching, alternate the receiver input between the antenna and a well-characterised reference source to mitigate errors by comparison. Recent advances in Machine Learning (ML) offer promising alternatives. Neural networks, which are trained using known signal sources, provide a powerful means to model and calibrate complex systems where traditional analytical approaches struggle. These methods are especially relevant for detecting the faint sky-averaged 21-cm signal from atomic hydrogen at high redshifts. This is one of the main challenges in observational Cosmology today. Here, for the first time, we introduce and test a machine learning-based calibration framework capable of achieving the precision required for radiometric experiments aiming to detect the 21-cm line.
- Abstract（参考訳）: 電波計は電波天文学において重要な機器であり、ほぼ全ての電波望遠鏡の主要な構成要素となっている。
電磁波の強度を測定し、この放射を電気信号に変換する。
電波計の主成分はアンテナと低雑音増幅器(LNA)であり、これは 'receiver' 鎖の中核である。
受信機によって導入された機器効果は通常、校正中に修正または除去される。
しかし、アンテナと受信機間のインピーダンスミスマッチは、望ましくない信号の反射や歪みをもたらすことがある。
ディックスイッチングのような従来のキャリブレーション手法では、アンテナと良好な特性を持つ参照源の間で受信機入力を交換することで、比較によってエラーを軽減している。
機械学習(ML)の最近の進歩は、有望な代替手段を提供する。
ニューラルネットワークは、既知の信号源を使って訓練され、従来の分析アプローチが苦労する複雑なシステムをモデル化し、校正する強力な手段を提供する。
これらの手法は特に、高赤方偏移で原子水素から平均21cmの暗空信号を検出することに関係している。
これは今日の観測宇宙学における主要な課題の1つである。
本稿では,21cm線検出を目的とした放射計実験に必要な精度を達成できる機械学習に基づく校正フレームワークを初めて導入・テストする。
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