Gain and Polarization Properties of a Large Radio Telescope from Calculation and Measurement: The John A. Galt Telescope
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of the brightness temperature of extended radio emission demands knowledge of the gain (or aperture efficiency) of the telescope and measurement of the polarized component of the emission requires correction for the conversion of unpolarized emission from sky and ground to apparently polarized signal. Radiation properties of the John A. Galt Telescope at the Dominion Radio Astrophysical Observatory were studied through analysis and measurement in order to provide absolute calibration of a survey of polarized emission from the entire northern sky from 1280 to 1750 MHz, and to understand the polarization performance of the telescope. Electromagnetic simulators CST and GRASP-10 were used to compute radiation patterns of the telescope in all Stokes parameters, and aperture efficiency. Aperture efficiency was also evaluated using geometrical optics and was measured using Cyg A. Measured aperture efficiency varied smoothly with frequency between values of 0.49 and 0.54; GRASP-10 yielded values 6.5% higher but with closely similar variation with frequency. Overall error across the frequency band is 3%, but values at any two frequencies are relatively correct to ~1%. Dominant influences on aperture efficiency are illumination taper of the feed radiation pattern and shadowing by the feed-support struts. A model of ground emission was developed based on measurements and on empirical data from remote sensing of the Earth from satellite-borne telescopes. This model was convolved with the computed antenna response to estimate conversion of ground emission into spurious polarized signal. The computed spurious signal is comparable to measured values, but is not accurate enough to be used to correct observations. A simpler model, in which the ground is considered as an unpolarized emitter with a brightness temperature of ~240 K, is shown to have useful accuracy when compared to measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».