从交叉关联恢复强度映射自关联的统计框架

强度映射实验即将巡测大片天区，提供关于早期宇宙底层物质分布的信息。所得图谱可用于恢复关于所测谱线（例如 HI、[CII] 与 [OIII]）的统计信息，如功率谱。然而精确的功率谱测量（如 21 cm 自关联）仍受亮前景与非平庸系统误差的挑战。通过交叉关联不同数据集，或可缓解前景不确定性与不相关仪器系统误差的影响。除自身价值外，交叉关联亦可用于恢复自关联信息。Beane 等人（2019）提出了恢复 21 cm 功率谱的此类技术。我们推广其结果，发展了结合多个交叉关联信号以推断相应自关联信息的统计框架。我们首先在最小二乘估计（LSE）框架内完成，并展示如何导出其估计量及若干备选估计量。我们还研究了恢复自关联及关联模型参数的后验分布。我们发现对于特定噪声区间与宇宙学信号建模假设，该过程能有效地从一组交叉关联中恢复自谱。最后，我们在几个近未来谱线强度映射实验背景下展示了我们的框架。