A Transformer-Conditioned Neural Fields Pipeline with Polar Coordinate Representation for Astronomical Radio Interferometric Data Reconstruction

要約

電波天文学では、電波望遠鏡からの波信号の測定値である視程データが、遠くの天体を観察するために画像に変換されます。
ただし、信号の希薄性やその他の要因により、これらの結果の画像には通常、実際のソースとアーチファクトの両方が含まれます。
より鮮明な画像を取得する 1 つの方法は、イメージングの前にサンプルを高密度の形式に再構成することです。
残念ながら、既存の可視性再構成方法では周波数データの一部のコンポーネントが欠落する可能性があるため、ぼやけたオブジェクトのエッジや永続的なアーティファクトが画像内に残ります。
さらに、可視性が不規則なサンプルでは、​​データの偏りが原因で計算オーバーヘッドが高くなります。
これらの問題に対処するために、我々は、極座標表現を備えたトランスフォーマ条件付きニューラルフィールドパイプラインで構成される、干渉可視データの再構成手法である PolarRec を提案します。
この表現は、地球が回転するときに望遠鏡が天体領域を観察する方法と一致します。
さらに、極座標系の動径座標を使用して周波数情報と相関させ、完全な可視性を再構築するのに役立つ動径周波数損失関数を提案します。
また、極座標系の角座標によって可視性サンプル ポイントをグループ化し、その後の Transformer エンコーダによるエンコードの粒度としてグループを使用します。
その結果、私たちの方法は、可視性データの固有の特性を効果的かつ効率的に捕捉することができます。
私たちの実験では、PolarRec が可視領域内のすべての周波数成分を忠実に再構成すると同時に、計算​​コストを大幅に削減することで、画像処理結果を著しく改善することを実証しました。

要約(オリジナル)

In radio astronomy, visibility data, which are measurements of wave signals from radio telescopes, are transformed into images for observation of distant celestial objects. However, these resultant images usually contain both real sources and artifacts, due to signal sparsity and other factors. One way to obtain cleaner images is to reconstruct samples into dense forms before imaging. Unfortunately, existing visibility reconstruction methods may miss some components of the frequency data, so blurred object edges and persistent artifacts remain in the images. Furthermore, the computation overhead is high on irregular visibility samples due to the data skew. To address these problems, we propose PolarRec, a reconstruction method for interferometric visibility data, which consists of a transformer-conditioned neural fields pipeline with a polar coordinate representation. This representation matches the way in which telescopes observe a celestial area as the Earth rotates. We further propose Radial Frequency Loss function, using radial coordinates in the polar coordinate system to correlate with the frequency information, to help reconstruct complete visibility. We also group visibility sample points by angular coordinates in the polar coordinate system, and use groups as the granularity for subsequent encoding with a Transformer encoder. Consequently, our method can capture the inherent characteristics of visibility data effectively and efficiently. Our experiments demonstrate that PolarRec markedly improves imaging results by faithfully reconstructing all frequency components in the visibility domain while significantly reducing the computation cost.

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