Simulieren der Bildgebung von großformatigen Funkarrays auf der Mondoberfläche
Summary
Ein Simulationsframework zum Testen der Bildgebungsfunktionen von großflächigen Funkarrays auf der Mondoberfläche wird vorgestellt. Wichtige Lärmkomponenten werden diskutiert, und eine Software-Pipeline wird mit Details zur Anpassung an neuartige wissenschaftliche Anwendungen durchlaufen.
Abstract
In den letzten Jahren gab es ein erneutes Interesse an einer Rückkehr zum Mond aus wissenschaftlichen und explorativen Gründen. Der Mond bietet den perfekten Trainingsplatz für den Bau von großen Basen, die man auf andere Planeten wie den Mars anwenden kann. Die Existenz einer Funk-Ruhezone auf der Mondseite verspricht frühe Universumstudien und Exoplanetensuche, während die nahe Seite eine stabile Basis bietet, die verwendet werden kann, um niederfrequente Emissionen aus der Magnetosphäre der Erde zu beobachten, die dazu beitragen können, ihre Reaktion auf ankommendes Weltraumwetter zu messen. Der Bau eines groß angelegten Funk-Arrays würde große wissenschaftliche Erträge bringen und als Test für die Fähigkeit der Menschheit, Strukturen auf anderen Planeten aufzubauen, fungieren. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Simulation der Reaktion von kleinen auf großräumige Funkarrays auf dem Mond, die aus Hunderten oder Tausenden von Antennen bestehen. Die Reaktion des Arrays hängt von der Struktur der Emission zusammen mit der Konfiguration und Empfindlichkeit des Arrays ab. Für die simulierten Funkempfänger werden eine Reihe von Positionen ausgewählt, die digitale Höhenmodelle des Lunar Orbiter Laser Altimeter-Instruments auf Lunar Reconnaissance Orbiter verwenden, um die Höhe der Empfängerpositionen zu charakterisieren. Ein benutzerdefinierter Code für common Astronomy Software Applications wird beschrieben und verwendet, um die Daten der simulierten Empfänger zu verarbeiten und die Mond- und Himmelskoordinatenrahmen mithilfe von SPICE auszurichten, um sicherzustellen, dass die richtigen Projektionen für die Bildgebung verwendet werden. Dieses Simulationsframework ist nützlich für die Iterierung des Arrayentwurfs zur Abbildung jedes bestimmten wissenschaftlichen Ziels in einem kleinen Sichtfeld. Dieses Framework unterstützt derzeit nicht alle Sky-Imagings.
Introduction
Das Feld der Radioastronomie begann 1932 mit der unbeabsichtigten Detektion der galaktischen Radioemission durch Karl G. Jansky1 bei 20 MHz, in einem Bereich, der heute gemeinhin als Niederfrequenzradio bezeichnet wird. Seitdem ist die Radioastronomie rapide gewachsen und holt die seit Jahrhunderten andauernden optischen Beobachtungen mit höheren Frequenzen auf. Ein weiterer Durchbruch war die Verwendung der Radiointerferometrie, wo Gruppen von Antennen, die durch große Entfernungen getrennt sind, verwendet werden, um eine synthetische Blende zu erzeugen, die eine Möglichkeit bietet, die Empfindlichkeit und Auflösung von Radiobeobachtungen2,3zu skalieren. Dies kann intuitiv als eine Erweiterung der regulären Auflösungsformel für optische Beobachtungen betrachtet werden:
Für eine Beobachtungsschale der Größe D-Meter und eine beobachtungs-Wellenlänge von 0,00 000 Metern istHPBW die Winkelgröße in Bogenmaßen der Halbstromstrahlbreite (HPBW), die die Auflösung am Himmel definiert. Dieser Prozess der Synthese eines Bruchteils einer großen vollen Schale mit nur verstreuten Punkten über einen meist leeren Bereich wird auch als Blendensynthese bezeichnet. Im Bereich der Radiointerferometrie wird die Auflösung eines Arrays durch den weitesten Abstand zwischen zwei beliebigen Empfängern im Array bestimmt, und dieser Abstand wird als D in Gleichung 1 verwendet.
Die Mathematik hinter der Interferometrie wurde in klassischen Texten wie Thompsons Interferometrie und Synthese in Radio Astronomie3gut dokumentiert. Die grundlegende Einsicht kann informell kommuniziert werden, da “(für planare Arrays, die ein kleines Sichtfeld beobachten) die Kreuzkorrelation von Signalen zwischen zwei beliebigen Empfängern (eine Sichtbarkeit)Informationen über einen 2D Fourier-Koeffizienten des Himmelshelligkeitsmusters liefert.” Was der Fourier-Modus beprobt, hängt von der Trennung der Empfänger (der Basislinie)ab, die durch die beobachtende Wellenlänge normalisiert wird. Empfänger, die weiter voneinander entfernt sind (im Standard-UVW-Koordinatensystem, das auf das Bildgebungsziel ausgerichtet ist), zeichnen höhere räumliche Frequenzmerkmale ab, was zu einer höheren Auflösung von Details in kleineren Maßstäben führt. Umgekehrt proben Empfänger, die in demselben UVW-Frame dicht beieinander liegen, niedrigere räumliche Frequenzen, wodurch Informationen über größere Strukturen mit einer niedrigeren Auflösung gegeben werden.
Bei den niedrigsten Funkfrequenzen verhindern freie Elektronen in der Ionosphäre der Erde, dass Radiowellen unter 10 MHz vom Weltraum zum Boden reisen undumgekehrt. Dieser sogenannte “ionosphärische Cutoff” hat für diesen Frequenzbereich lange Zeit bodengestützte Beobachtungen des Himmels verhindert. Die offensichtliche Antwort auf diese Einschränkung besteht darin, Radioempfänger in den Weltraum zu bringen, wo sie Daten frei vom Einfluss der Erdatmosphäre und freier Elektronen in ihrer Ionosphäre aufzeichnen können. Dies wurde bereits mit einzelnen Antennen auf Raumfahrzeugen wie Wind4 und STEREO5getan, die viele astrophysikalische Prozesse aufgedeckt haben, die Emissionen in diesem niederfrequenten Funkbereich erzeugen. Dazu gehören Emissionen aus den Wechselwirkungen von Elektronen mit der Magnetosphäre der Erde, Elektronenbeschleunigung durch Sonneneruptionen und aus der Galaxie selbst. Einzelne Antennenbeobachtungen können die Gesamtflussdichte solcher Ereignisse messen, aber nicht genau bestimmen, woher die Emission kommt. Um diese niederfrequente Emission zu lokalisieren und zum ersten Mal Bilder in diesem Frequenzregime zu machen, müssen viele Antennen ins All geschickt werden und ihre Daten zu einer synthetischen Blende kombinieren lassen.
Dies würde ein neues Fenster öffnen, durch das die Menschheit das Universum beobachten kann, was eine Reihe von wissenschaftlichen Messungen ermöglicht, die Bilder des Himmels in diesen niedrigsten Frequenzen erfordern. Der Mond ist ein möglicher Ort für eine synthetische Blende im Weltraum, und er kommt mit Vor- und Nachn im Vergleich zu frei fliegenden Orbiting-Arrays. Die Mondseite hat eine einzigartige Funk-Ruhezone, die alle üblichen Interferenzen blockiert, die von menschengemachten Signalen kommen, während die nahe Seite einen statischen Ort für die Beobachtung von Arrays der Erde bietet, und wenn sie am mondischen Sub-Erdpunkt gebaut wird, wird die Erde immer auf dem Zenit des Himmels sein. Mit einem statischen Array ist es einfacher, kurze Grundlinien zu erhalten, um große Emissionen zu messen, da sie im Gegensatz zu frei fliegenden Arrays nicht zu kollidieren drohen. Die Nachteile eines Mondarrays sind vor allem Kosten- und Stromschwierigkeiten. Ein groß angelegtes Array auf dem Mond würde eine beträchtliche Menge an Infrastruktur und Geld erfordern, während kleinere umkreisende Arrays viel weniger Ressourcen erfordern würden. Es gibt auch die Frage der Macht; die meisten Orte auf dem Mond sind ausreichend Sonnenlicht für die Solarstromerzeugung für 1/3 jedes Mondtages ausgesetzt. Das Überleben der großen Temperaturschwankungen von Mondtag zu Nacht ist ebenfalls ein technisches Anliegen. Abgesehen von diesen Schwierigkeiten besteht nach wie vor das Problem, sicherzustellen, dass der vorgeschlagene Arrayentwurf für seine spezifizierten wissenschaftlichen Ziele geeignet ist. Die Reaktion eines bestimmten Arrays hängt von der Struktur der beobachteten Emission zusammen mit der Konfiguration und Empfindlichkeit des Arrays ab.
Im Laufe der Jahrzehnte wurden mehrere konzeptionelle Arrays für die Mondoberfläche erstellt. Frühe Entwürfe waren nicht die detailliertesten, aber immer noch anerkannt die wissenschaftlichen Fortschritte, die durch solche Arrays erreicht werden konnte6,7,8,9,10. In den letzten Jahren wurden auch weitere Arrays aufgestellt, von denen einige, wie FARSIDE11, DEX12und DALI13 versuchen, die Absorptionströge des rot verschobenen neutralen Wasserstoff-21-cm-Signals im 10-40-MHz-Bereich zu messen, um die sogenannten “Dark Ages” zu untersuchen und kosmologische Modelle des frühen Universums einzuschränken. Andere wie ROLSS14 rufen das Tracking heller Solar-Typ-II-Radios weit in die Heliosphäre, um den Ort der solaren energetischen Teilchenbeschleunigung innerhalb koronaler Massenauswürfe als ihren überzeugenden wissenschaftlichen Fall zu identifizieren. Kleinere Arrays wurden auch beschrieben, wie das 2-Elemente-Interferometer RIF15, das einen einzelnen Lander und einen sich bewegenden Rover verwenden würde, um viele Basislinien zu testen, während es sich vom Lander nach außen bewegt. RIF konzentriert sich auf die Fähigkeit, erstmals eine Himmelskarte dieser niedrigen Frequenzen zu erstellen, und berechnet die UV-Abdeckung und den synthetisierten Strahl für integrierte Beobachtungen.
Raumbasierte Funkarrays könnten auch eine niederfrequente Bildgebung entfernter Radiogalaxien ermöglichen, um Magnetfelder und astrometrische Messungen zu bestimmen16. Niederfrequente Bilder dieser Körper würden ein vollständigeres Bild der Physik liefern, die diese Systeme regelt, insbesondere die Bereitstellung von Synchrotron-Emissionsdaten für das untere Ende der Elektronenenergieverteilung. Es gibt auch eine Reihe von verschiedenen magnetosphärischen Emissionen, die bei diesen niedrigen Frequenzen auftreten und sowohl globale (konstante Synchrotronemission) als auch lokale (Bursts, aurorale kilometrische Strahlung) Signaturen der Elektronendynamik liefern, die vom Boden aus nicht nachweisbar sind17. Die hellsten aufgezeichneten Emissionen dieser Art stammen von der Erde und Jupiter, da dies die nächsten Planeten mit starken Magnetosphären sind. Arrays mit ausreichender Empfindlichkeit und Auflösung könnten jedoch magnetosphärische Emissionen von anderen äußeren Planeten oder sogar extrasolaren Planeten18beobachten. Dieses Thema wurde insbesondere auf dem jüngsten Planetary Sciences Vision 2050 Workshop als Interessengebiet genannt.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Simulation der Reaktion von Funk-Arrays auf dem Mond, die aus irgendwo von nur wenigen Antennen, zu Hunderten oder Tausenden von Antennen bestehen. Dieses Simulationsframework ist nützlich für die Iterierung des Arrayentwurfs für die Abbildung jedes bestimmten wissenschaftlichen Ziels in einem kleinen Sichtfeld (ein paar Quadratgraden), unterstützt aber derzeit nicht alle Himmelsabbildungen. Genaue Schätzungen der vorhergesagten Helligkeitskarten zusammen mit realistischen Rauschprofilen müssen verwendet werden, um sicherzustellen, dass eine bestimmte Arraygröße/-konfiguration ausreicht, um das Ziel bis zu einem bestimmten Rauschpegel oder einer bestimmten Auflösung zu beobachten. Die Geometrie des Arrays muss ebenfalls in hohem Maße bekannt sein, damit die Basislinien genau berechnet werden, um eine korrekte Abbildung der Daten zu ermöglichen. Derzeit sind die besten Karten der Mondoberfläche Digital Elevation Models (DEMs) von Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO’s)19 Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA)20. Die Simulationspipeline akzeptiert Längengradkoordinaten für jeden Empfänger und interpoliert die Höhe an diesen Punkten aus vorhandenen DEMs, um die volle 3D-Position zu berechnen.
Aus diesen Koordinaten werden die Basislinien berechnet und in eine MS-Datei (Common Astronomy Software Applications, CASA)21 (MS) eingefügt. Das MS-Format kann mit vielen vorhandenen Analyse- und Bildgebungsalgorithmen verwendet werden und enthält Informationen über die Arraykonfiguration, Sichtbarkeitsdaten und die Ausrichtung mit dem Himmel. Viele dieser Softwareroutinen sind jedoch hart codiert, um mit Arrays zu arbeiten, die mit der Erdoberfläche rotieren und nicht für Orbiting- oder Lunar-Arrays arbeiten. Um dies zu umgehen, berechnet diese Pipeline manuell die Basislinien und Visibilitäten für ein bestimmtes Array und Imaging-Ziel und fügt die Daten in das MS-Format ein. Die SPICE22-Bibliothek wird verwendet, um die Mond- und Himmelskoordinatensysteme korrekt auszurichten und die Bewegungen von Mond, Erde und Sonne zu verfolgen.
Das hier beschriebene Simulationsframework folgt Hegedus et al.17, und die Software wird von der Bibliothek der University of Michigan im Deep Blue Archiv23archiviert, das bei https://deepblue.lib.umich.edu/data/concern/data_sets/bg257f178?locale=en gespeichert ist. Alle Patches oder Updates dieser archivierten Software finden Sie unter https://github.com/alexhege/LunarSynchrotronArray. Im folgenden Abschnitt werden die Anforderungen für diese Software beschrieben und der Prozess der Bildung eines Arrays durchlaufen, die entsprechenden Geräuschpegel festlegen, dem Array ein simuliertes Wahrheitsbild der angestrebten Emission zuführen und die geräuschlosen und lauten Rekonstruktionen der Emission des Arrays mithilfe eines CASA-Skripts simulieren.
Protocol
Representative Results
Discussion
Jeder Schritt der Simulationspipeline ist notwendig und wird in den nächsten eingespeist, wobei eine Arraykonfiguration auf der Mondoberfläche durchgeführt wird, der Referenzrahmen korrekt ausgerichtet wird, um das Array an der Zielfläche am Himmel auszurichten, die Sichtbarkeitsdaten zu berechnen, die entsprechenden Rauschpegel hinzuzufügen und Bildgebungsalgorithmen für die resultierenden Daten auszuführen.
Für jeden Schritt können Anpassungen vorgenommen werden. In Schritt 2 kann die benutzerdefinierte Arraykonfiguration eine beliebige Liste von Längen- und Breitengraden sein. Dies speist dann in das SPICE-Skript in Schritt 3 ein, wo man die genaue Uhrzeit der geplanten Messungen auswählen kann, sowie wo am Himmel das Array fokussiert werden soll. In Schritt 3 kann man die simulierte Wahrheitsemission angeben, die das Array abbilden will, indem man eine geeignete CASA .truth-Datei bereitstellt. In Schritt 4 kann man dann den erwarteten Geräuschpegel in Abhängigkeit von der Beobachtungshäufigkeit und den erwarteten Hardware-Fähigkeiten ändern. Dieser Satz von Codes stellt ein flexibles Simulationsframework dar, das verwendet werden kann, um Array-Design für eine beliebige Anzahl von Anwendungen zu iterieren, abhängig von der Zielwissenschaft. Diese Codes können alle auf einem durchschnittlichen Laptop oder Workstation ausgeführt werden, obwohl die Rechenzeit mit der Anzahl der Antennen zunimmt. Die langsamsten Teile des Prozesses sind die Vorhersage der Visibilitäten, gefolgt von Bildgebung. Bei kleinen Arrays kann der gesamte Prozess in wenigen Minuten durchgeführt werden, während für größere Arrays von ein paar hundert oder tausend Empfängern Stunden oder Tage benötigt werden können.
Zu den nächsten Schritten, die mit dieser Pipeline unternommen werden könnten, um ihren Realismus zu erhöhen, gehört das Hinzufügen eines kanalabhängigen Vordergrundentfernungssystems. Dies erfordert den Aufbau eines globalen Himmelsmodells, das bei niedrigen Frequenzen von der galaktischen Synchrotronemission und ein paar hellen Quellen wie Cas A dominiert wird, wobei der Tracking, welcher Teil des Himmels für die Empfänger sichtbar ist, und das Zusammenspiel dieses Helligkeitsmusters mit dem Primärstrahl konvolieren muss, wobei das Phasenzentrum des Arrays auf das Bildgebungsziel ausgerichtet ist. Bei längeren Integrationszeiten ist auch die Verfolgung der scheinbaren Bewegung des Himmels ein Thema. Eine weitere Verbesserung, die hinzugefügt werden könnte, ist ein RFI-Flagging-System (Transient Event/Radio Frequency Interference, RFI), das markierte Kanäle aus der normalen Bildgebung entfernen und an eine spezialisierte Pipeline senden kann, die die gekennzeichneten Daten abbilden und charakterisieren kann. Diese transiente Ereignispipeline könnte dann spezielle Algorithmen wie uvmodelfit verwenden, die das hohe Signal-Rausch-Verhältnis dieser Ereignisse nutzen können, um sie besser zu charakterisieren als die normale Auflösung desArrays 27.
Es gibt auch zusätzliche Effekte, die bei einer vollständigen Arraykalibrierung berücksichtigt werden müssen, von denen eine die gegenseitige Kopplung ist. Wie in Ellingson28erläutert, kann dies zu einer Abnahme der Empfindlichkeit in Arrays führen, wenn sie Empfänger haben, die innerhalb weniger Wellenlängen voneinander liegen. Dies wird in einer Verringerung der Empfindlichkeit für das Array oder entsprechend einer Erhöhung der SEFD gesehen. Dies gilt insbesondere für Balken, die größer als 10 Grad vom Zenit entfernt sind. Das Beispiel-Array in dieser Arbeit zielt auf die Erde, die immer in der Nähe des Zenit ist, also sollte die gegenseitige Kopplung dieses bestimmte Bildgebungsziel nicht beeinflussen, aber Studien der SEFD über den gesamten Bereich der Höhenwinkel und Frequenzen müssen bei der Inbetriebnahme für jedes reale Array durchgeführt werden, um sein volles Potenzial zu erschließen. Ein weiteres Manko dieser Array-Simulationspipeline liegt in den unvollkommenen Mondoberflächenkarten, die verwendet werden. DEMs von LRO LOLA Messungen haben bestenfalls eine Auflösung von 60×60 Meter/Pixel in den 512 Pixel/Grad-Karten. Man kann diese Daten für simulierte Arrays interpolieren, aber für reale Arrays muss es eine Inbetriebnahme-/Kalibrierungsperiode geben, in der Quellen mit einer bekannten Position verwendet werden, um die relativen Trennungen zwischen allen Antennen bis zu hoher Präzision zu bestimmen. Mögliche Kalibrierquellen sind Cas A, periodische Niederfrequenzemissionen von Jupiter oder erde oder möglicherweise das Lunar Gateway29.
Es gibt auch die Reaktion der Mondoberfläche zu berücksichtigen. Es gibt eine Schicht von Mondboden, der Regolith genannt wird, der wie ein verlustbehafteter Dielektrikum wirkt, der eingehende Emissionen mit einer gewissen Effizienz reflektieren kann, über dem Mondgestein, das auch eingehende Emissionen mit etwas besserer Effizienz reflektieren kann30,31. Diese Reaktion ist abhängig von der Umgebungstemperatur und der Eingangsfrequenz sowie der chemischen Zusammensetzung des Regoliths. Studien30,31 haben ergeben, dass bei niedrigeren Temperaturen unter 100 K der Regolith für Radioemissionen nahezu transparent ist und die Reflexion auf der Grundgesteinsebene mit einem Reflexionskoeffizienten von etwa 0,5-0,6 auftritt. Bei höheren Temperaturen von 150-200 K kann der Regolith Emissionen absorbieren und eintreffende Strahlung an der Oberfläche mit einem Reflexionskoeffizienten von etwa 0,2-0,3 reflektieren. Bei Temperaturen über 200 K wird festgestellt, dass die dielektrischen Eigenschaften des Regoliths verringert werden und Variationen von Reflexion ignoriert werden können. Diese Effekte können den effektiven Bereich des Arrays reduzieren, die Empfindlichkeit verringern und längere Integrationszeiten erfordern. Dieser Effekt kann mit elektromagnetischen Simulationssoftwarepaketen wie NEC4.232 vorgegebenen Modellen der relativen Permittivität/Dielektrizitätskonstante in Abhängigkeit von der Mondtiefe modelliert werden. Dadurch wird der SEFD eines Empfängers für eine bestimmte Frequenz ausgegeben, die der Array-Simulationspipeline gegeben werden kann, um das richtige Rauschen zu berechnen, das dem simulierten Signal hinzugefügt werden soll. Das Hinzufügen eines Erdungsgitters zwischen dem Empfänger und der Mondoberfläche kann dazu beitragen, die Wirkung reflektierter Wellen zu verringern, fügt jedoch einen eigenen Satz von Komplikationen in Form der Bereitstellung hinzu.
Viele der hypothetischen oder unscharfen Details rund um die Implementierung eines Funkempfängers auf der Mondoberfläche werden sich mit der jüngsten Finanzierung einzelner niederfrequenter Antennenprojekte wie Radiowellenbeobachtungen auf der Mondoberfläche des PhotoElectron Sheath (ROLSES) und des Lunar Surface Electromagnetics Experiment (LuSEE)33endlich in die Realität erstarren. LuSEE wurde kürzlich von der NASA im Rahmen des Commercial Lunar Payload Services-Programms finanziert. Beide Antennensuiten werden hauptsächlich aus Flugersatzteilen für vergangene Instrumente wie STEREO/WAVES oder PSP FIELDS bestehen und sind für eine Lieferung 2021 geplant. Messungen dieser Empfänger werden schließlich den Grad des quasithermalen Rauschens der Photoelektronenhülle aus ionisiertem Staub auf der Mondoberfläche festigen und wie er sich im Laufe eines Mondtages verändert. Diese Messungen werden auch den Reflexions- und Absorptionsgrad von der Mondoberfläche charakterisieren und quantifizieren, wie es den SEFD des Empfängers verändert. Sie werden auch Statistiken über die Anzahl der transienten Ereignisse oder RFI liefern, die auf der Mondoberfläche empfangen werden. Diese Missionen werden den Weg für Arrays von Antennen ebnen, die endlich in der Lage sein werden, eine Vielzahl neuartiger wissenschaftlicher Beobachtungen wie niederfrequente Emission von Sonnenfunkausbrüchen, weit entfernten Galaxien und planetarischen Magnetosphären zu machen. Die in dieser Arbeit beschriebene Simulationspipeline bietet eine flexible Möglichkeit, das Design dieser zukünftigen Arrays für eine Vielzahl wissenschaftlicher Ziele zu iterieren.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Dank der Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) und Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA) Teams für die Bereitstellung der Lunar Digital Elevation Maps. Diese Arbeit wurde direkt von der KOOPERATIONSvereinbarung 80ARC017M0006 der NASA Solar System Exploration Exploration Research Virtual Institute als Teil des Network for Exploration and Space Science (NESS)-Teams unterstützt.
Materials
| No physical materials are needed, this is a purely computational work. |
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