低频辐射计时间序列数据的奇异谱分析及其在 SITARA 数据中的应用
天体物理仪器与方法
2023-02-20 v1 信号处理
摘要
理解低频射电望远镜数据的时间特性对于设计合适的校准策略十分重要。将时间序列分析技术应用于射电望远镜数据可以揭示大量有助于校准的信息。本文研究奇异谱分析(SSA)作为一种射电数据分析工具。我们展示了 SSA 与傅里叶技术之间的密切联系。我们从理想周期数据集出发建立相关数学理论,并逐步纳入各种非理想行为。我们提出了一种利用天线波束中天空漂移所产生的周期性来获取数据中长期增益变化的新技术。我们还模拟了若干合理场景,并将这些技术应用于 2021 年 6 月由 SITARA(一台用于全球 21 厘米探测的短间距双单元干涉仪)收集的 30 天时间序列数据。将技术应用于真实数据后,我们发现第一个重构分量——趋势——与当地温度呈强反相关,表明温度波动是观测数据变化的最可能来源。我们还研究了在存在日增益变化情况下校准的局限性,发现此类变化很可能是用 SSA 校准 SITARA 数据的障碍。
引用
@article{arxiv.2302.07474,
title = {Singular spectrum analysis of time series data from low frequency radiometers, with an application to SITARA data},
author = {Jishnu N. Thekkeppattu and Cathryn M. Trott and Benjamin McKinley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07474},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication in MNRAS