H <scp>i</scp>intensity mapping with MeerKAT: calibration pipeline for multidish autocorrelation observations
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While most purpose-built 21-cm intensity mapping experiments are close-packed interferometer arrays, general-purpose dish arrays should also be capable of measuring the cosmological 21-cm signal. This can be achieved most efficiently if the array is used as a collection of scanning autocorrelation dishes rather than as an interferometer. As a first step towards demonstrating the feasibility of this observing strategy, we show that we are able to successfully calibrate dual-polarization autocorrelation data from 64 MeerKAT dishes in the L band (856–1712 MHz, 4096 channels), with 10.5 h of data retained from six nights of observing. We describe our calibration pipeline, which is based on multilevel radio frequency interference flagging, periodic noise diode injection to stabilize gain drifts, and an absolute calibration based on a multicomponent sky model. We show that it is sufficiently accurate to recover maps of diffuse celestial emission and point sources over a 10° × 30° patch of the sky overlapping with the WiggleZ 11-h field. The reconstructed maps have a good level of consistency between per-dish maps and external data sets, with the estimated thermal noise limited to 1.4 × the theoretical noise level (∼2 mK). The residual maps have rms amplitudes below 0.1 K, corresponding to $\lt 1{{\ \rm per\ cent}}$ of the model temperature. The reconstructed Galactic H i intensity map shows excellent agreement with the Effelsberg–Bonn H i Survey, and the flux of the radio galaxy 4C + 03.18 is recovered to within 3.6 per cent, which demonstrates that the autocorrelation can be successfully calibrated to give the zero-spacing flux and potentially help in the imaging of MeerKAT interferometric data. Our results provide a positive indication towards the feasibility of using MeerKAT and the future Square Kilometre Array to measure the H i intensity mapping signal and probe cosmology on degree scales and above.
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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 | 0,000 |
| 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 découle