천문·천체물리
ngVLA 수증기 라디오미터 지연 보정에 머신러닝 센서 융합 기법 제안
차세대 초대형 전파망원경 집합체(ngVLA)는 고주파 대역의 대류권 위상 변동을 보정하기 위해 22GHz 수증기 라디오미터(WVR)를 사용할 계획이지만, 현재의 지연값 산출 기법은 요구되는 정확도와 신뢰도에 도달하지 못하고 있다. 연구진은 이를 해결하기 위해 이종·다중 샘플링률 센서 융합으로 구성한 머신러닝 기반 산출 개념과 예비 설계를 제안했으며, 대기 재해석 자료와 지상 기상 정보를 배경으로 안테나별 WVR 스펙트럼을 활용하고 고빈도 캘리브레이터 위상에서 학습한 칼만 필터 파라미터로 초과 경로를 추정한다. 현재 개발 중인 이 방법은 아타카마 대형 밀리미터·서브밀리미터 집합체(ALMA)의 183GHz WVR 시스템에서 첫 검증이 예정되어 있다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)