PUMA：位置更新与匹配算法
天体物理仪器与方法
2017-01-18 v1
摘要
我们推出了一款用于交叉匹配低频射电星表的新软件：位置更新与匹配算法（PUMA）。PUMA 将位置贝叶斯概率方法与光谱匹配准则相结合，能够在匹配过程中处理混淆源。我们随后利用 PUMA，基于默奇森宽场阵列试观测巡天数据构建了一个射电天空模型，并能够自动交叉匹配 98.5% 的源。利用该天空模型的特征，我们创建了简单的模拟仿真星表来测试 PUMA，发现 PUMA 能够可靠地找出源的正确光谱指数，同时还能恢复电离层偏移。最后，我们使用该天空模型，对由 OSKAR（牛津大学可见度生成器）生成的模拟干涉数据进行校准并去除前景源。我们证明，即使在一个合成波束宽度为 2.3 的情况下平均校正位置仅 0.3，使用更高频率和更高分辨率的源位置也能显著改善前景源的去除效果。
引用
@article{arxiv.1611.05534,
title = {PUMA: The Positional Update and Matching Algorithm},
author = {J. L. B. Line and R. L. Webster and B. Pindor and D. A. Mitchell and C. M. Trott},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.05534},
year = {2017}
}
备注
Accepted for publication in Publications of the Astronomical Society of Australia (PASA) - 34 pages - 20 figures - PUMA github repository: https://github.com/JLBLine/PUMA