Cygnus A super-resolved via convex optimization from VLA data
Cygnus A super-resolved via convex optimization from VLA data
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Cygnus A 通过 VLA 数据的凸优化进行超解析
DOI：
10.1093/mnras/sty372
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发表时间：
2018
影响因子：
4.8
通讯作者：
Dabbech A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dabbech A
我们利用稀疏平均重加权分析方法的干涉成像，这是基于凸优化，超分辨率的Cyg A的观测频率为8.422和6.678 GHz的卡尔G。Jansky甚大阵列（VLA）相关的平均稀疏性和阳性先验使图像重建超过仪器分辨率。提出了一种自适应的预处理原-对偶算法结构，用于在未知噪声水平和校准误差的情况下进行成像。我们证明了该算法的上级性能相对于conventionalclean为基础的方法，反映在超分辨率图像高保真度。通过参考Cyg A在更高频率（更精确地说是17.324和14.252 GHz）的地图，验证了恢复图像的高分辨率特征。我们还确认了最近发现的天鹅座A的无线电瞬变，在调查数据集的恢复图像中显示。Ourmatlabcode在GitHub上在线提供。
We leverage the Sparsity Averaging Re-weighted Analysis approach for interferometric imaging, that is based on convex optimization, for the super-resolution of Cyg A from observations at the frequencies 8.422 and 6.678 GHz with the Karl G. Jansky Very Large Array (VLA). The associated average sparsity and positivity priors enable image reconstruction beyond instrumental resolution. An adaptive Preconditioned primal-dual algorithmic structure is developed for imaging in the presence of unknown noise levels and calibration errors. We demonstrate the superior performance of the algorithm with respect to the conventionalclean-based methods, reflected in super-resolved images with high fidelity. The high-resolution features of the recovered images are validated by referring to maps of Cyg A at higher frequencies, more precisely 17.324 and 14.252 GHz. We also confirm the recent discovery of a radio transient in Cyg A, revealed in the recovered images of the investigated data sets. Ourmatlabcode is available online on GitHub.
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