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深空网络射电天文学用户指南
（Cohen 等人，1971 年）；演示了基于空间的甚长基线干涉测量 (VLBI)，由此明确表明违反了逆康普顿极限并对中央发动机中发生的物理过程进行了约束（Levy 等人，1986 年、1989 年；Linfield 等人，1989 年）；首次探测到恒星形成过程中的坠落和由内而外的坍缩过程（Velusamy、Kuiper 和 Langer，1995 年；Kuiper 等人，1996 年）；通过在行星状星云 IC 418 中探测到 3 He + 的超细线，证明在恒星结构和银河系化学演化的理解方面仍然存在差距（所谓的“ 3 He 问题”）（Guzman-Ramirez 等人，2016 年）。 DSN 天线在建立和维护国际天体参考框架 (ICRF，Fey 等人，2015 年；Charlot 等人，2020 年) 的实现方面也发挥了不可或缺的作用。ICRF 不仅是用于指定所有天文源坐标的定义框架，它还作为参考，深空航天器的天空平面位置是根据该参考来确定的，用于导航 NASA 的深空任务。本文的重点是被动射电天文观测、太阳系以外的物体或太阳系外的天体，包括天文测量观测。太阳系天体的雷达天文观测超出了本文的范围，但 Dvorsky 等人 (1992 年)、Slade 等人 (2011 年) 和 Rodriguez-Alvarez 等人 (2021 年) 及其参考文献对此进行了描述。出于类似的精神，本文不描述 DSN 天线的传输能力。这些材料中的大部分也在 DSN 的《电信接口》（2019 年）中的一系列文件中介绍过，这些文件俗称 810-005（其中模块 101、104 和 211 与射电天文观测最相关），但这里采用的是一种更适用于射电天文观测的方式。
高分辨率星载射电天文学
本期特刊简要概述了高分辨率星载射电天文学的现状。在射电天文学中，通过采用干涉测量法，特别是其“终极”体现——甚长基线干涉测量法 (VLBI)，可以实现高角分辨率。本文发表的时机似乎非常恰当：2019 年将因与本期特刊主题相关的两个里程碑而载入射电天文学史。首先，作为第二个也是迄今为止最后一个专门的空间 VLBI 任务，由俄罗斯牵头的 RadioAstron（Kardashev 等，2013）在成功运行 7.5 年后完成了其在轨寿命。这项任务，连同它的两个前身，即 1986-1988 年的首次示范性轨道 VLBI 与 NASA 的跟踪和数据中继卫星系统 (OVLBI-TDRSS) (Levy 等人，1986) 以及首次专门的空间 VLBI 任务，即日本主导的 VSOP/HALCA (Hirabayashi 等人，1998)，构成了 VLBI 系统基线超过地球直径的首批示例。RadioAstron 任务（本期特刊介绍了其部分结果）在其观测波长上提供了最高的角分辨率。本特刊中 Bayandina 等人、Bruni 等人、Edwards 等人、Gabuzda 等人、Jauncey 等人、Kovalev Yu.A. 等人、Kovalev YY 等人、Kravchenko 等人、Richards 等人、Shakhvorostova 等人、Shatskaya 等人、Zakhvatkin 等人和 Zensus 等人的论文回顾了 RadioAstro 的结果以及补充的地面研究和一些有关 RadioAstron 操作的主题。其次，2019 年标志着超大质量黑洞及其相对论“阴影”直接成像研究时代的开始。事件视界望远镜 (EHT) 合作组织 (2019) 进行的 230 GHz 全球地球甚长基线干涉测量观测取得了突破性成果。然而，进一步研究黑洞阴影的线性分辨率与事件视界相当，需要更清晰的视野。这可以通过在亚毫米波长处进行观测来实现，这比最近 EHT 在波长为
射电天文学手册 - 国际电联
本手册共十二章和五份附录，向读者介绍了射电天文学，它被视为一种用于频率协调的无线电通信服务。它以射电天文学和社会的序言开始，概述了射电天文学对社会的作用和好处，通常超出了天文学的范围。然后，本手册涵盖了射电天文学的特点、观测的首选频段、特殊的射电天文学应用、对来自其他服务的射频干扰 (RFI) 的脆弱性以及与其他服务共享无线电频谱相关的问题等领域。第三版手册还增加了其他章节，包括减轻 RFI 影响的技术、无线电静区 (RQZ) 的建立和特征、寻找外星智能 (SETI) 和地面雷达天文学。添加了新的附录来解释射电天文学中单位和 dB 刻度的使用，以及一份详尽的首字母缩略词列表。
南非射电天文台博士后...
4.3在2025年，Sarao将考虑研究项目的建议，其中涉及在Sarao（包括来宾仪器）的主持下，在南非的所有射电或地理设施的科学使用或技术开发。有关提议的任何研究的相关数据必须在2025年提供。将对与Meerkat直接相关的项目进行优先级。链接到来宾工具的建议将需要明确提供所需资源的可用性，包括特定工具的成熟度（以及相关数据的可用性）。
深空网络-射电天文学 pdf
眼睛看不到的东西 就像我们的眼睛一样，光学望远镜可以探测到可见光，但可见光只是电磁波谱的一部分。不同波长或频率的可见光在我们看来会呈现不同的颜色。当频率太高时，辐射就不再可见：我们看不到紫外线、X 射线或伽马射线。同样，当频率太低时，我们看不到红外线、毫米波或无线电波。正如某些物体在某种颜色下比在另一种颜色下更容易看到一样，在肉眼看不见的频率下观察天文物体（包括无线电观测）可能会发现新的和不同的信息。
使用扩散模型模拟射电星系的图像
上下文。随着天文调查产生的数据量的越来越多，自动分析方法已变得至关重要。合成数据是开发和测试此类方法所必需的。当前模拟的经典方法通常从不可能的细节或源类型出现的不准确表示。深层生成建模已成为综合现实图像数据以克服这些定义的新方法。目标。，我们实施了一个深入的生成模型，该模型对观测值进行了训练，以产生逼真的射电星系图像，并完全控制了频道和源形态。方法。我们使用了一个分散模型，该模型经过连续的时间步骤训练，以减少采样时间而没有质量损害。这两个模型分别在两个不同的数据集上进行了培训。一组是从Lofar两米高调查（Lots）的第二个数据发布中获得的图像选择。该模型在重新缩放图像像素值后保留信号强度信息的峰值条件。另一个较小的集合是从非常大的阵列（VLA）调查中，对二十秒（第一个）的无线电天空的微弱图像进行了调查。在该集合中，每个图像都带有形态学类标签。有条件的抽样是通过无分类的分解指导实现的。，我们通过比较了实际数据和生成数据的不同数量的分布来评估生成的图像的质量，包括来自标准源填充算法的结果。结果。通过培训分类器并比较其在实际数据和生成的数据上的性能来评估类调节。我们已经能够使用25个采样步骤来生成高质量的逼真图像，这在射电天文学领域是前所未有的。生成的图像在视觉上与训练数据无法区分，并且已成功复制了不同图像指标的分布。分类器显示出对真实图像和生成的图像的表现同样出色，表明对形态源特性的强烈采样控制。
射电天文学的月球轨道的卫星群
iac-20，b4,3,6，x59219 Olfar的自主任务计划：Lunar轨道上的卫星群，用于射电射线天文学的Sung-Hoon Mok A *，Jian Guo A，Jian Guo A，Eberhard Gill A，Eberhard Gill A，Raj Thilak Rajan Ba Aerospace Engifetry of Aerospace Engineering（lr）（LR），LR），DELLE（LR），deflue（lr），deflue（lr）。荷兰2629 HS，s.mok@tudelft.nl; j.guo@tudelft.nl; e.k.a.gill@tudelft.nl b Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science (EWI), Delft University of Technology, Mekelweg 4, Delft, The Netherlands 2628 CD , r.t.rajan@tudelft.nl * Corresponding Author Abstract Orbiting Low Frequency Array for Radio Astronomy (OLFAR) is a radio astronomy mission that has been studied since 2010 by several荷兰大学和研究机构。该任务旨在通过在30 MHz频带以下的超低波长状态下收集宇宙信号来产生天空图。一颗卫星群，其中包括10多个配备了被动天线的卫星，将部署在可以最小化射频干扰的太空中，例如，在月球的远处。到目前为止，已经投入了一些研究来设计空间部分，其中包括有效载荷和平台元素。但是，尚未详细设计地面部分，尤其是任务计划系统。在本文中，根据当前的卫星设计提出了任务计划问题后，提出了OLFAR的系统任务计划方法。关键字：任务规划，射电天文学，卫星群，月球轨道，地面部门，自治1。任务控制元素（MCE）是地面部分元素之一，其主要功能是任务计划和计划。简介地面细分市场对于任务成功以及太空领域和发射部门[1]起着重要作用。它旨在在有限的资源和限制下安排几个任务；最终，为特定的计划范围生成时间表。任务计划算法（或不久的算法）通常可以分为三类：确定性精确算法，确定性近似算法和非确定性近似算法[2]。首先，确定性精确算法提供了一个精确的最佳解决方案，但需要三个方面的计算时间最长。例如，蛮力搜索需要在获得全球最佳解决方案之前列举所有可能的候选者。其次，确定性近似算法提供了一个亚最佳解决方案，其计算负担明显较小。它通常被称为启发式算法[3]。有例如贪婪算法和本地搜索算法。第三，非确定性近似算法也提供了次优的解决方案，通常称为元启发式算法或基于人群的算法。遗传算法和粒子群优化是众所周知的非确定性近似算法。但是，应注意的是，算法的定义和分类在文献中通常会有所不同。
广义相对论揭示的脉冲星的射电和高能发射
背景。根据目前的脉冲星发射模型，光子是在磁层和电流片内产生的，沿着分界线，位于光柱的内部和外部。无线电发射在极冠附近占优势，而高能对应物在光柱周围的区域可能会增强，无论是磁层还是风。然而，引力对它们的光变曲线和光谱特性的影响研究得很少。目的。我们提出了一种模拟中子星引力场对其发射特性影响的方法，该方法是根据广义相对论描述的缓慢旋转中子星度量中旋转偶极子的解来模拟的。方法。我们以假设背景史瓦西度量为前提，用数值方法计算了光子轨迹，将我们的方法应用于中子星辐射机制，如热点的热辐射和曲率辐射的非热磁层辐射。我们详细描述了广义相对论对远距离观察者观测的影响。结果。天空图是使用广义相对论旋转偶极子的真空电磁场计算的，扩展了之前为 Deutsch 解决方案所做的工作。我们将牛顿结果与广义相对论结果进行了比较。对于磁层发射，我们表明光子轨迹的像差和曲率以及 Shapiro 时间延迟显著影响了无线电和高能光变曲线之间的相位延迟，尽管定义脉冲星发射的特征脉冲轮廓保持不变。
先进的射电望远镜技术“探寻”太空之谜
《澳大利亚天文学会刊物》刊登的研究结果表明，利用这项新技术发现了两个快速射电暴和两颗偶发中子星，并改进了四颗脉冲星的定位数据。此后，他们又发现了 20 多个快速射电暴。
射电宁静活动星系核的黄金标准 X 射线偏振测量：NGC 1068
F. Marin 1、⋆、A. Marinucci 2、M. Laurenti 3,4,17、DE Kim 5,6,3、T. Barnouin 1、A. Di Marco 5、F. Ursini 7、S. Bianchi 7、S. Ravi 8、HL Marshall 8、G. Matt 7、C.-T. Chen 9,VE Gianolli 10,7,A. Ingram 11,R. Middei 17,3,WP Maksym 12,C. Panagiotou 8,J. Podgorny 13,S. Puccetti 4,A. Ratheesh 5,F. Tombesi 3,14,15,I. Agudo 16,LA Antonelli 4,17,M. Bachetti 18,L. Baldini 19,20,W. Baumgartner 21,R. Bellazzini 19,S. Bongiorno 21,R. Bonino 22,23,A. Brez 19,N. Bucciantini 24,25,26,F. Capitanio 5,S. Castellano 19,E. Cavazzuti 2,S. Ciprini 4,14，E。Costa 5，A。de Rosa 5，E。Del Monte 5，L。Di Gesu 2，N。Di Lalla 27，I。Donnarumma 2，V。Doroshenko 28，M。DovˇCiak 13，S。Ehlert 21，T Iwakiri 33，S。Jorstad34,35，P。Kaaret21，V。Karas13，F。Kislat36，T。Kitaguchi29，J。Kolodziejczak21，H。Krawczynski37莫纳卡 5,3,6, L. Latronico 22, I. Liodakis 38, G. Madejski 39, S. Maldera 22, A. Manfreda 19, A. Marscher 34, F. Massaro 22,23, I. Mitsuishi 40, T. Mizuno 41, F. Muleri 5, M. Negro 42,43,44, S. Ng 45, S. O'Dell 21, N. Omodei 39, C. Oppedisano 22, A. Papitto 17, G. Pavlov 46, M. Perri 4,17, M. Pesce-Rollins 19, P.-O. Petrucci 10, M. Pilia 18, A. Possenti 18, J. Poutanen 47, B. Ramsey 21, J. Rankin 5, O. Roberts 9, R. Romani 39, C. Sgrò 19, P. Slane 12, P. Soffi tta 5, G. Spandre 19, D. Swartz 9, T. Tamagawa 29, F. Tavecchio 48, R. Taverna 49, Y. Tawara 40, A. Tennant 21, N. Thomas 21, A. Trois 18, S. Tsygankov 47, R. Turolla 50,51, J. Vink 52, M. Weisskopf 21, K. Wu 51, F. Xie 53.5，以及 S. Zane 51