基于 VLA 数据通过凸优化对天鹅座 A 进行超分辨成像

Arwa Dabbech; Alexandru Onose; Abdullah Abdulaziz; Richard A. Perley; Oleg M. Smirnov; Yves Wiaux

doi:10.1093/mnras/sty372

基于 VLA 数据通过凸优化对天鹅座 A 进行超分辨成像

天体物理仪器与方法 2018-05-15 v2

作者: Arwa Dabbech , Alexandru Onose , Abdullah Abdulaziz , Richard A. Perley , Oleg M. Smirnov , Yves Wiaux

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摘要

我们利用基于凸优化的稀疏平均重加权分析 (SARA) 方法对天鹅座 A (Cyg A) 进行干涉成像，以实现超分辨。该方法利用 8.422GHz 和 6.678GHz 频率下卡尔·G·扬斯基甚大阵列 (VLA) 的观测数据。相关的平均稀疏性和正性先验使得图像重建能够超越仪器分辨率。我们开发了一种自适应预处理原对偶算法结构，以应对未知噪声水平和校准误差下的成像问题。我们证明了该算法相对于传统基于 CLEAN 方法的优越性能，体现在具有高保真度的超分辨图像上。通过将重建图像与更高频率（具体为 17.324GHz 和 14.252GHz）下的天鹅座 A 图谱进行对比，验证了恢复图像的高分辨率特征。我们还确认了最近在天鹅座 A 中发现的一个射电暂现源，该暂现源在 investigated 数据集的恢复图像中显现。我们的 Matlab 代码可在 GitHub 上在线获取。

关键词

超分辨成像凸优化 SARA 干涉成像天鹅座 A 甚大阵列射电暂现源

引用

@article{arxiv.1710.08810,
  title  = {Cygnus A super-resolved via convex optimisation from VLA data},
  author = {Arwa Dabbech and Alexandru Onose and Abdullah Abdulaziz and Richard A. Perley and Oleg M. Smirnov and Yves Wiaux},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1710.08810},
  year   = {2018}
}

备注

14 pages, 7 figures (3/7 animated figures), accepted for publication in MNRAS

基于 VLA 数据通过凸优化对天鹅座 A 进行超分辨成像

摘要

关键词

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