[論文レビュー] SCUBA-2 Data Processing

Tim Jenness, David Berry+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 26, 2010

Astronomy and Astrophysical Research参考文献 1被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、ボロメータ時間系列データから高ダイナミックレンジのサブミリメートルマップを生成する反復的マッピングアルゴリズムを用いたSCUBA-2データ処理パイプラインを提示する。インストルメンタルノイズの補正、共通モードノイズの除去、および適応フィルタリングとデスパイキングを施すことにより、望遠鏡現地でのニアリアルタイム処理およびJCMT科学アーカイブでの処理において、SMURFソフトウェアとORAC-DRパイプラインフレームワークを用いて、出版水準のマップを提供する。

ABSTRACT

SCUBA-2 is the largest submillimetre array camera in the world and was commissioned on the James Clerk Maxwell Telescope (JCMT) with two arrays towards the end of 2009. A period of shared-risks observing was then completed and the full planned complement of 8 arrays, 4 at 850 microns and 4 at 450 microns, are now installed and ready to be commissioned. SCUBA-2 has 10,240 bolometers, corresponding to a data rate of 8 MB/s when sampled at the nominal rate of 200 Hz. The pipeline produces useful maps in near real time at the telescope and often publication quality maps in the JCMT Science Archive (JSA) hosted at the Canadian Astronomy Data Centre (CADC).

研究の動機と目的

• SCUBA-2の10,240ボロメータアレイから得られる高レートのサブミリメートル波長ボロメータデータ（8 MB/s）を処理する課題に対処する。
• 時間系列データにおけるSQUIDリードアウトステップやスパイクといったインストルメンタルアーティファクトを補正し、信号の忠実度を向上させる。
• 時間変動するノイズやシステムドリフトから天体信号を分離する、耐障害性の高い反復的マッピングプロセスを構築する。
• スケーラブルなパイプラインを用いて、望遠鏡現地でのニアリアルタイムデータ還元およびJCMT科学アーカイブにおける高精細処理を可能にする。
• 反復的精錬、デスパイキング、およびフーリエおよび中央値フィルタを含む複数のデータモデルの使用を通じて、正確で出版水準のマップを確保する。

提案手法

• SQUIDリードアウトに起因するステップおよびスパイクを、生のボロメータ時間系列データに対して耐障害性の高いアルゴリズムで修復する。
• 全ボロメータにわたる結合フィットを用いて、共通モード信号（例：25秒周期の冷媒タンクの振動、空の電力変動）をモデル化し、差し引く。
• スキャン速度および波長に応じて、フーリエ・フィルタリングおよびローリング中央値フィルタリングを用いて、低周波および高周波ノイズを除去する。
• 反復的マッピングプロセスを実装し、順次ノイズモデルをフィットして差し引くことで、天体信号推定値を精錬する。
• 各反復後にピクセル空間における外れ値を特定・除去するマップベースのデスパイキングアルゴリズムを適用する。
• 実時間処理のためのORAC-DRパイプラインを活用し、CADCおよびCANFARクラウドリソースを用いてJCMT科学アーカイブで高度な処理を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高レートのサブミリメートル波長ボロメータデータにおけるSQUIDリードアウトに起因するアーティファクト（ステップやスパイク）を効果的に補正する方法は何か？
• RQ2 天体信号を損なわず、共通モードノイズ（例：冷媒タンクの振動、ドリフト）を最適に除去する方法は何か？
• RQ3 複数のデータモデルの反復的精錬が、サブミリメートルマップのダイナミックレンジおよび忠実度をどのように向上させるか？
• RQ4 異なるフィルタリング技術（フーリエ対中央値）が、時間系列データにおける信号対ノイズ比を向上させる役割は何か？
• RQ5 スケーラブルでクラウドベースの処理パイプラインは、大規模なサブミリメートル波長調査における高品質なデータ還元をどのように保証するか？

主な発見

• パイプラインは、図1に示すように、信号の連続性が著しく向上する様子から、生の時間系列データからSQUIDに起因するステップおよびスパイクを効果的に除去していることが確認された。
• 25秒周期の冷媒タンクの振動などの共通モード信号は、効果的にモデル化され差し引かれており、信号対ノイズ比の向上と正確な画像再構築が可能になった。
• すべてのモデル要因の反復的精錬により、残差が次第に平坦化され、天体信号とノイズの効果的な分離が達成された。
• 最終的なマップは、出版水準に達しており、例えば図3のIRAS 18592+0108（450 μm）との比較により、ソースの形態が一貫していることが確認された。
• フーリエおよび中央値フィルタリングの併用により、スキャン速度および観測条件に応じた柔軟なノイズ抑制が可能になった。
• CADCおよびCANFARクラウドインfraを用いたJCMT科学アーカイブでの処理により、実時間のクイックルックパイプラインを超える高精細度の画像を得るための、複雑で高反復処理が可能になった。