Foreground Removal using FastICA: A Showcase of LOFAR-EoR
我们介绍了一种新的实现FastICA算法的模拟LOFAR EoR数据的目的是准确地消除前景和提取21厘米的再电离信号。我们发现，该方法成功地消除了前景，平均拟合误差为0.5%，并且在整个频率范围内恢复了2D和3D功率谱。我们发现，对于尺度以上的几个PSF尺度的21厘米的方差是成功地恢复，但有证据表明，噪声泄漏到重建的前景成分。我们发现，这种盲目的独立成分分析技术提供了令人鼓舞的结果，没有事先的前景假设的危险。
2012-05-24 astro-ph.CO
Foreground removal for Square Kilometre Array observations of the Epoch of Reionization with the Correlated Component Analysis
我们应用相关成分分析（CCA）的平方公里阵列的模拟数据的方法，准确地清除扩散前景污染的21厘米再电离信号的目的。CCA已经被开发用于宇宙微波背景，但是将该方法的傅立叶域实现应用于再电离信号是直接的。CCA是一种参数化方法，通过使用二阶统计量从数据中估计前景的频率行为。我们测试其性能的前景模拟越来越复杂，旨在挑战所采用的参数模型。我们还放弃了大多数方法所依赖的谱平滑性假设。我们能够有效地清除所有前景模拟的探索频率范围（100-200 MHz）内的模拟数据。这表明，CCA方法是非常有前途的EoR组分分离。
2014-12-05 astro-ph.CO
Demonstration of hybrid foreground removal on CHIME data
针对21厘米宇宙学实验中望远镜系统误差导致的前景难分离问题，将HyFoReS技术应用于CHIME数据，通过高低延迟数据互相关估计并减除前景残差，可提升信号信噪比，助力大尺度模式恢复。
2024-08-16 astro-ph.CO astro-ph.IM gr-qc
The Effects of Bandpass Variations on Foreground Removal Forecasts for Future CMB Experiments
用于研究宇宙微波背景的仪器的频带增益和中心频率随时间和系统的变化是数据到地图分析管道中的重要因素。如果没有适当的特征，它们可能会限制下一代实验消除天体物理前景污染的能力。不确定性包括仪器探测器波段，它可以在焦平面上系统地改变，以及用于测量波段的仪器的校准。一个潜在的主要影响是大气波动引起的随时间变化的增益和频带不确定性。更具体地说，大气条件的变化导致大气传输的频率相关变化，这反过来又导致仪器带通的有效增益和中心频率的变化。使用大气建模软件和ACTPol带通，我们模拟的预期变化的频带增益和中心频率为20，40，90，150和240 GHz频段的可降水量的水蒸气，观测角度和地面温度的函数。结合这些影响，使我们能够在一个完整的观测季节的过程中，在波段增益和中心频率的预期不确定性的最大和最小限制。然后，我们将不确定性引入到模拟CMB图上的参数最大似然分量分离方法中，以预测前景去除性能和张量标量比r上的似然性。我们的结论是，测量$σ(r=0)$ ~ $10^{-3}$与控制下的恢复$r$的偏差，相对增益和带通的中心频率的不确定度的限制必须分别<2%和<1%。我们还评论自校准带通不确定性的可能性。
2018-03-20 astro-ph.CO astro-ph.IM
Polarised foreground removal at low radio frequencies using rotation measure synthesis: uncovering the signature of hydrogen reionisation
测量中性氢的红移21厘米发射有望成为研究氢再电离历史的最有效方法，并间接地研究第一个星系。这些研究将不会受到对信号的原始灵敏度的限制，而是受到来自银河系和河外射电源以及银河系连续统的明亮前景辐射的限制。此外，由于增益误差和非理想的饲料泄漏合谋进一步污染低频无线电观测。这种泄漏导致复杂的线性偏振信号的一部分找到它的方式进入斯托克斯我，并抑制了非偏振宇宙信号的再电离时代的检测。在这项工作中，我们表明，旋转测量合成可用于恢复宇宙氢再电离的签名中存在的污染极化前景。为了实现这一目标，我们应用旋转测量合成技术的斯托克斯我的合成数据立方体包含银河系前景发射，仪器偏振泄漏的影响，和红移21厘米发射中性氢从时代的再电离。这就产生了一个有效的斯托克斯法拉第色散函数为每一个视线，从仪器偏振泄漏可以拟合和减去。我们的研究结果表明，它是可能的，以恢复再电离的签名在其后期阶段（z ~ 7）的21厘米功率谱的方式，以及通过层析成像的电离腔在星系际介质。
2011-07-27 astro-ph.CO astro-ph.IM
Foreground removal requirements for measuring large-scale CMB B-modes in light of BICEP2
BICEP 2在度尺度上探测到的B模偏振信号是由宇宙微波背景（CMB）引起的，最有说服力的确认是对其大尺度对应物的测量。我们评估了在天空的大部分扩散分量分离精度的要求，以测量对应于r=0.1-0.2的张量标量比的大规模B模式信号。我们使用Bonaldi & Ricciardi（2011）提出的方法来预测不同模拟实验的性能，同时考虑噪声和前景去除问题。我们不考虑工具系统学，我们含蓄地假设，他们不是主要来源的错误。如果是这样的话，即使对于关于前景清洁的准确性的保守假设，普朗克也可以实现r=0.1-0.2信号的确认。我们的预测表明，将该实验与BICEP 2相结合，将导致对r的约束提高25-45%。下一代CMB偏振卫星，在这项工作中由COrE实验代表，可以显着降低（几乎另一个数量级）r的不确定性。然而，在这种情况下，前景去除的精度对于充分受益于灵敏度的增加变得至关重要。
2014-07-23 astro-ph.CO
Robustness of Neural Networks for CMB Polarization Foreground Removal
Instituto de Tecnologías en Detección y Astropartículas (CNEA, CONICET, UNSAM)（探测技术与天体粒子研究所）；Harvard University（哈佛大学）
研究通过训练不同复杂度的CNN模型，探讨其在去除银河极化背景时的泛化能力，发现复杂模型能减少偏差并提高精度，而简单模型可能引入系统误差。
2026-10-20 astro-ph.CO astro-ph.IM hep-ph
Galactic foregrounds: Spatial fluctuations and a procedure of removal
现今的宇宙微波背景（CMB）研究需要更精确地去除银河系前景辐射。在本文中，我们考虑了一种方法，过滤掉弥漫的银河系波动的统计特性的基础上，即，幂律谱的波动。我们专注于两个主要的银河系前景所产生的磁化湍流，即，漫同步辐射和热辐射尘埃的统计特性，并描述他们的幂律随银河系纬度的变化。我们将这种变化归因于发射区几何形状的变化，并声称湍流谱的普遍性提供了一种消除银河系前景的新方法。我们讨论并演示了如何利用我们的发现，以消除银河前景使用模板的空间波动。特别是，我们考虑在小尺度的前景的空间滤波的例子，当分离成CMB信号和前景是在较大的尺度。我们表明，前景的空间滤波的新技术可能是有前途的情况下，当前景是已知的规模不同的一个正在研究的CMB信号恢复。它还可以通过组合在不同尺度上获得的测量结果来改进滤波。
2010-07-21 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.HE
The stability of deep learning for 21cm foreground removal across various sky models and frequency-dependent systematics
本文评估U-Net在三类天空模拟及频率相关波束、增益漂移下进行21cm前景去除的稳定性，发现模型一致与系统误差先验训练是保证精度的关键。
2023-11-01 astro-ph.CO
Deep Learning for CMB Foreground Removal and Beam Deconvolution: A U-Net GAN Approach
School of Physical Sciences, Indian Institute of Technology Mandi（印度技术学院曼迪分校物理科学学院）；Department of Physics, Indian Institute of Technology Delhi（印度技术学院德里分校物理系）；Oridigm Inc.（Oridigm公司）
本文提出一种U-Net GAN方法用于CMB重建，通过模拟Planck观测生成真实微波天空图，实现高保真重建，有效去除前景污染和非圆形束系统影响。
2026-05-10 astro-ph.CO astro-ph.IM
Robust Foregrounds Removal for 21-cm Experiments
通过红移21厘米谱线直接探测再电离时期，将对早期宇宙结构形成的研究产生前所未有的影响。为了实现这一承诺，当前和未来的21厘米实验将需要检测到微弱的21厘米信号超过几个数量级。这就需要对银河系和河外的辐射及其由于仪器色度、电离层和不完善的校准而产生的污染物进行精确的建模。为了解决这个复杂的建模，我们提出了一种新的方法，基于高斯过程回归（GPR），它能够干净地分离宇宙信号从大多数前景污染物。我们还提出了一种新的成像方法的基础上的极大似然框架，解决了直接在球体上的干涉方程。使用该方法，在柱面（$k_{\perp}, k_{\parallel}$）功率谱中有效地消除（即，去卷积）引起所谓的“楔形”的色彩效应。
2018-01-18 astro-ph.CO
Removing systematics-induced 21-cm foreground residuals by cross-correlating filtered data
对中性氢发射的红移21厘米信号的观测是探索宇宙中大尺度结构的一个有希望的途径。然而，宇宙学21厘米信号是具有挑战性的观察，由于天体物理前景，这是几个数量级的亮度。传统的线性前景去除方法可以最佳地去除已知望远镜响应的前景，但是对望远镜系统误差（例如天线增益和延迟误差）敏感，从而在恢复的信号中留下前景污染。另一方面，诸如主成分分析的非线性方法已经成功地用于前景去除，但是它们导致难以表征并且需要仔细分析的信号损失。在本文中，我们提出了一个系统的鲁棒前景去除技术，结合线性和非线性的方法。我们首先使用线性滤波器获得信号和前景估计。在假设信号估计被可参数化的系统效应引起的前景残差污染的情况下，我们通过将初始信号和前景估计互相关来推断系统引起的污染。校正推断的误差，我们能够减去前景污染的线性滤波信号的幅度的望远镜系统的第一顺序。在干涉21厘米调查的模拟中，我们的算法消除了由功率谱中的一到两个数量级的复增益误差引起的前景泄漏。因此，我们的技术简化了现代和下一代21厘米宇宙学实验的望远镜表征的要求。
2022-03-14 astro-ph.CO astro-ph.IM gr-qc
Improved foreground removal in GMRT 610 MHz observations towards redshifted 21-cm tomography
前景去除是高红移宇宙21厘米层析成像的一个挑战。我们使用档案GMRT数据（获得完全不同的天文目标），以估计在红移约1的前景。我们使用的统计量是在角多极l处相隔Δν的两个频率之间的互功率谱，或者等价地是多频率角功率谱C_l（Δν）。使用该数据对C_I（Δν）的早期测量揭示了沿着Δν的振荡图案的存在，这被证明是前景去除的严重障碍（Ghosh等人，2011）。使用相同的数据，在本文中，我们表明，它是可能的，以大大减少这些振荡，通过抑制旁瓣响应的主天线元件。抑制在角度多极l处工作得最好，对于该角度多极l，存在u-v平面的密集采样。对于三个角多极子l = 1405、1602和1876，该旁瓣抑制连同低阶多项式拟合完全导致（\leq 0.02 mK ^2）的残差，与3σ水平的噪声一致。由于多项式拟合是在估计功率谱之后进行的，因此可以确保HI信号的估计没有偏差。HI信号的相应99%上限为xHI b \leq 2.9，其中xHI为平均中性分数，b为偏倚。
2011-08-18 astro-ph.CO
Improved 21 cm Epoch Of Reionization Power Spectrum Measurements with a Hybrid Foreground Subtraction and Avoidance Technique
21厘米再电离时期（EoR）信号的观测主要受银河系和河外前景的影响。对前景去除的需求导致了两种主要技术的发展，通常被称为“前景避免”和“前景减法”。“避免与傅立叶空间中的过滤前景相关，而减法使用被删除的显式前景模型。使用1088小时的数据从64个元素的PAPER阵列，我们证明了减法的前景模型之前，延迟空间的前景过滤结果在一个温和的，但可衡量的改善过滤器的性能。该概念验证结果表明，改进源于前景滤波器所需的降低的动态范围要求：前景模型的减法降低了总前景功率，因此对于固定的动态范围，滤波器可以推向更暗的极限。我们还发现，在前景滤波器中使用的窗口函数的选择可以有一个可观的影响观察带的边缘附近的性能。我们使用来自MWA的较小的3小时数据采样来证明这些效果，并且发现混合滤波和减法去除方法提供了与PAPER-64的情况中所见的跨频带的类似改进。
2019-02-21 astro-ph.CO astro-ph.IM
Removal of Galactic foregrounds for the Simons Observatory primordial gravitational wave search
西蒙斯天文台即将进行的观测预计将把张量标量比$r$限制在$σ(r)=$ 0.003的水平。在这里，我们更详细地描述了西蒙斯天文台的预测算法之一，清洁CMB偏振图使用参数模型的基础上。我们提出了一个新的代码来执行这种端到端的预测，并探讨了更详细的假设。如果同步辐射和热尘埃辐射的光谱能量分布的空间均匀性被假定在计划用于观测的区域上，覆盖几乎五分之一的天空，那么对于与当前数据一致的前景模型，预测$r$中1- 3阶$σ$的偏差。我们发现，通过掩盖天空中污染最严重的区域，或者通过采用更多的参数来描述同步加速器和尘埃的光谱指数的空间变化，这样的偏差可以减轻我们考虑的前景模型。我们还探讨了测试清洁CMB偏振图是否包含残留前景污染的策略，包括与跟踪前景的地图互相关。该方法也适用于其他CMB偏振实验。
2019-05-21 astro-ph.CO
Foreground removal from WMAP 5yr temperature maps using an MLP neural network
从毫米/亚毫米波段的观测中提取宇宙微波背景（CMB）信号的主要障碍之一是银河系成分（主要是同步辐射、自由辐射和热尘埃辐射）的前景污染。固有CMB信号的统计性质使得最小化CMB温度确定中的系统误差是必要的。已经证明了使用简单的神经网络从详细的模拟数据中提取CMB信号的可行性。在这里，简单的神经网络应用于WMAP 5年的温度数据，而不使用任何辅助数据。一个简单的具有两个隐藏层的\emph{multilayer perceptron}神经网络提供了超过75%的天空温度估计，其随机误差大大低于以前从这些数据中提取的随机误差。此外，系统误差，即与银河前景相关的误差非常小。这些结果为神经网络方法处理欧空局普朗克测量卫星的高质量CMB数据做好了准备。
2010-10-08 astro-ph.CO
Complete Sampling of the $uv$ Plane with Realistic Radio Arrays: Introducing the RULES Algorithm, with Application to 21 cm Foreground Wedge Removal
本文提出RULES算法设计uv平面完备覆盖的射电阵列，用少于1000个天线实现10λ至100λ范围完备采样，并证明其能将21厘米前景楔形功率抑制十六个数量级，显著优于随机阵列。
2025-09-18 astro-ph.CO astro-ph.IM
Expanded Generalized Needlet Internal Linear Combination (eGNILC) Framework for the 21-cm Foreground Removal
本研究提出扩展广义Needlet内部线性组合（eGNILC）框架，通过频域离散余弦变换降低低 multipole 功率损失，结合偏差校正与鲁棒主成分分析实现21厘米前景盲分离，在SKA-MID和BINGO模拟中验证了信号恢复性能。
2024-12-16 astro-ph.CO astro-ph.IM
Detection and Removal of B-mode Dust Foregrounds with Signatures of Statistical Anisotropy
宇宙微波背景B模式极化中的暴胀引力波信号在未来十年内将达到前所未有的强度。这些正在进行的研究的一个主要困难是，星系前景，如尘埃，可以很容易地模仿暴胀信号。虽然典型的前景是从原始信号中分离出来的，使用前景的不同频率依赖性，但在本文中，我们在Kamionkowski和Kovetz（2014）的工作基础上，研究了银河尘埃B模式的统计各向异性可以在多大程度上用于区分它们与暴胀B模式。在我们的工作中，我们扩展了现有的各向异性估计，并将其应用于模拟极化尘埃，以预测其性能为未来的实验。考虑到这种方法作为一个零测试的灰尘污染CMB-S4的应用程序，我们发现，我们可以检测到残留灰尘水平对应于$r\sim0.001$在$2σ$，这意味着统计各向异性估计将是一个强大的诊断前景残差（虽然我们的结果显示一些依赖于所使用的灰尘模拟）。最后，考虑到一个简单的零测试以外的应用程序，我们演示了如何各向异性统计可以用来构建一个估计的尘埃B模式的地图，这可能是用来清洁的B模式的天空。
2018-06-30 astro-ph.CO
Foreground removal from WMAP 7yr polarization maps using an MLP neural network
从毫米波/亚毫米波观测中提取宇宙微波背景信号（CMB）的一个基本问题是来自银河系的辐射污染：同步辐射、自由-自由辐射和热尘埃辐射。为了从CMB信号中提取基本宇宙学参数，必须使这种污染最小化，因为它会在CMB功率谱中产生系统误差。在以前的调查中，已经证明，神经网络方法提供高质量的CMB地图从温度数据。这里的分析扩展到偏振图。作为一个具体的例子，WMAP的7年偏振数据，最可靠的测定CMB的偏振特性，进行了分析。分析采用了WMAP团队提供的频率图、噪声模型、窗函数和前景模型，不包括辅助数据。在此框架内，它表明，该网络可以提取CMB极化信号没有污染的迹象，由极化前景。与WMAP团队推导的误差相比，推导的偏振功率谱的误差得到了改善。
2012-02-29 astro-ph.CO
Comparing Foreground Removal Techniques for Recovery of the LOFAR-EoR 21cm Power Spectrum
我们比较了各种前景去除技术，被用来消除明亮的前景在各种实验，旨在检测红移21厘米信号的中性氢再电离时代。在这项工作中，我们测试了去除技术（FastICA，GMCA和GPR）的性能在10个晚上的LOFAR数据，并调查恢复最新上限的21厘米信号的可能性。有趣的是，我们发现GMCA和FastICA重现了最近的2个$σ$上限$Δ^2_{21} <$（73）$^2$ mK $^2$在$k=0.075~ h \mathrm{cMpc}^{-1}$，这是由于应用GPR。我们还发现，FastICA和GMCA开始偏离\textit{k} -规模大于$\sim 0.1 ~h \mathrm{cMpc}^{-1}$的噪声限制。然后，我们通过模拟来复制数据，通过测试它们对各种工具的影响，看看FastICA和GMCA的局限性的来源。我们发现，没有一个单一的仪器效应，如主束效应或模式混合，可以解释较差的恢复FastICA和GMCA在更大的\textit{k}尺度。然后，我们测试FastICA和GMCA的尺度独立性，并发现较低的\textit{k} -尺度可以由较少数量的独立组件建模。对于更大的尺度（$k \gtrsim 0.1~h \mathrm{cMpc}^{-1}$），需要更多的独立分量来适应前景。我们的结论是，目前使用的GPR的LOFAR合作是适当的删除技术。它既稳健又不容易过度拟合，未来对GPR拟合优…
2020-11-02 astro-ph.CO
Bayesian semi-blind component separation for foreground removal in interferometric 21-cm observations
本文提出了一种新的贝叶斯半盲方法，用于在使用干涉仪观察21厘米信号时去除前景。该技术，我们称之为HIEMICA（HI期望最大化独立成分分析），是一个扩展的独立成分分析（ICA）技术开发的二维（2D）CMB地图的三维（3D）21厘米的宇宙信号干涉仪测量。该技术提供了一个完全的功率谱和地图的贝叶斯推断和分离的前景信号的基础上，他们的功率谱的多样性。该方法仅依赖于各分量的统计独立性，可以联合估计21 cm信号的3D功率谱、2D角功率谱和每个前景分量的频率依赖性，而无需任何关于前景的先验假设。这种方法已被广泛测试，将其应用到模拟数据干涉21厘米强度映射观测理想化的假设下的仪器效应。我们还讨论了当噪声特性不完全已知时的影响。作为解决21厘米功率谱分析问题的第一步，我们比较半盲HIEMICA技术与常用的主成分分析（PCA）。在相同的理想化情况下，所提出的技术提供了显着改善的功率谱的恢复。这种技术可以直接应用于所有的21厘米干涉观测，包括历元的再电离测量，并可以扩展到单碟观测以及。
2016-01-11 astro-ph.CO
Foreground removal in HI 21 cm intensity mapping under frequency-dependent beam distortions
Foundation for Research and Technology Hellas (FORTH)（希腊研究与技术基金会）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；Université Paris Cité（巴黎西岱大学）；CEA（法国原子能和替代能源委员会）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Observatoire de la Côte d’Azur（蔚蓝海岸天文台）；University of the Western Cape（西开普敦大学）；University of Crete（克里特大学）
本文提出SDecGMCA方法，用于在频率依赖性束畸变下有效去除HI强度测绘中的前景，提升宇宙学信号恢复的准确性。
2025-11-19 astro-ph.CO
21-cm foreground removal using AI and frequency-difference technique
本研究针对21厘米强度映射中前景振幅动态范围大限制深度学习去前景效果的问题，提出基于U-Net结合相邻频段温差预处理的新方法，显著提升去前景性能，优于传统主成分分析方法。
2024-03-12 astro-ph.CO
Interferometric HI intensity mapping: perturbation theory predictions and foreground removal effects
我们提供的HI强度映射功率谱多极使用有效场理论的大尺度结构（EFTofLSS），这应该允许我们约束宇宙学参数利用轻度非线性尺度的微扰理论预测。假设调查规格典型的建议干涉HI强度映射实验，如CHORD和CHINA，和现实的扰动理论建模的有效性范围，我们运行模拟全形状MCMC分析在红移箱中心在$z=0.5$，并与第四阶段光学星系调查。我们包括使用基于模拟的处方去除21厘米前景的影响，并量化对参数估计的精度和准确性的影响。我们总共改变了11个参数：3个宇宙学参数，7个偏置和反项参数，以及HI亮度温度。其中，4个参数是：冷暗物质密度，$ω_{\rm c}$，哈勃参数，$h$，功率谱的原始振幅，$A_{\rm s}$，和线性HI偏差，$b_1$。对于最好的情况下，我们得到无偏约束的所有参数与$<3\%$错误在$68\%$的置信水平。当我们包括前景去除效应时，参数估计对于$ω_{\rm c}, h$和$b_1$变得有很强的偏差，而$A_{\rm s}$的偏差较小（$< 2σ$）。我们发现，规模削减$k_{\rm min} \geq 0.03 \, h/{\mathrm{Mpc}}$需要返回准确的估计$ω_{\rm c}$和$h$，在精度下降的价格，而$b_1$仍然强烈偏见。我们评论的影响，这些结果的真实数据分析。
2023-01-09 astro-ph.CO
The Importance of Wide-field Foreground Removal for 21 cm Cosmology: A Demonstration With Early MWA Epoch of Reionization Observations
在本文中，我们提出的意见，模拟和分析表明前景发射的天空和它的位置在宇宙学功率谱干涉红移21厘米实验的位置之间的直接联系。我们开始一个启发式的形式主义理解映射到21厘米实验所使用的圆柱平均功率谱测量的天空坐标，重点是仪器的光束响应和相关的旁瓣的影响。然后，我们证明了这种映射分析功率谱与模拟和观测数据从默奇森宽场阵列。我们发现，去除一个前景模型，其中包括在主视场和第一旁瓣的源减少了百分之几的污染，在高k_平行模式相对于一个模型，其中只包括在主视场中的源，与前景模型的完整性设置的主要限制量的功率去除。虽然很小，但100级的前景功率量本身足以防止从这些模式恢复任何EoR信号。这一结果表明，前景减法红移21厘米的实验是一个真正的宽场问题，算法和模拟必须扩展到主仪器的视野以外，有可能恢复完整的21厘米功率谱。
2016-01-22 astro-ph.CO astro-ph.IM
Statistical properties of polarized CMB foreground maps
用于CMB分析的前景去除技术对前景在温度和偏振方面的特性做出具体假设。通过研究前景成分的统计数据，可以更好地了解这些假设的有效程度。在这项工作中，我们调查$E$和$B$模式地图的两个最强的偏振前景，同步辐射和热尘埃排放，关于他们的相似性与高斯过程，他们的光谱变化和互相关。我们在$\sim3.7^\circ$大小的补丁集体覆盖整个天空进行测试，并发现其中大多数符合他们的高斯期望，根据使用的统计。相关性在$E$ -和$B$ -模式信号中表现出明显的差异，其指向前景去除方法中的必要性。我们讨论了潜在的后果和可能的进一步方向。
2019-06-12 astro-ph.CO
Foreground removal and angular power spectrum estimation of 21 cm signal using harmonic space ILC method
本研究针对21 cm信号探测中前景干扰强的难题，提出一种不依赖模型的谐波空间ILC方法，结合21 cm理论协方差先验估计主成分实现前景去除，经模拟验证可准确估计角功率谱，为宇宙学参数测量提供新手段。
2025-02-01 astro-ph.CO
Recovering the Coupled Treatment of Redshift-Space Distortions and the Lightcone Effect after Diffuse Foreground Removal
针对再电离时期21厘米亮温模拟中光锥效应与红移空间畸变分开处理的问题，本文提出二者联合建模方法，证明其功率谱差异在漫射前景移除后仍可恢复。
2025-11-14 astro-ph.CO
21-cm Signal from the Epoch of Reionization: A Machine Learning upgrade to Foreground Removal with Gaussian Process Regression
本文提出用变分自编码器在GRIZZLY模拟上训练的核升级高斯过程回归，以更准确地去除LOFAR前景并提取再电离时期21厘米信号，在多数情况下可在2σ不确定度内恢复信号形状与功率，并分析了红移依赖性。
2023-11-29 astro-ph.CO astro-ph.IM
Addressing Synchrotron Challenges for CMB Observations: ELFS-SA Collaboration for Robust Foreground Removal
针对CMB观测中低频同步加速辐射的复杂性，本文提出ELFS与Simons Array合作加装低频接收机，结合未来实验可提升SED认知，增强张标比r测量的稳健性。
2025-10-23 astro-ph.CO
CMB-HD Foregrounds: Simulations, Source Detection, and Foreground Removal
Stony Brook University（石溪大学）；University of Cambridge（剑桥大学）；Vanderbilt University（范德堡大学）
该研究通过高分辨率模拟和前景去除方法，证明CMB-HD巡天能有效清除河外前景，对宇宙学参数影响甚微，并灵敏探测轻热遗迹粒子。
2026-09-16 astro-ph.CO hep-ph
deep21: a Deep Learning Method for 21cm Foreground Removal
Princeton University（普林斯顿大学）；Sorbonne Université（索邦大学）；Flatiron Institute（熨斗研究所）；Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所）
我们试图从21厘米强度映射观测中去除前景污染物。我们证明了一个具有UNet架构和三维卷积的深度卷积神经网络（CNN），在模拟观测的基础上进行训练，可以有效地将宇宙中性氢（HI）信号的频率和空间模式与存在噪声的前景分开。在所有相关的角尺度和频率下，清理后的地图恢复了10%以内的宇宙学聚类统计。与标准主成分分析（PCA）方法相比，这相当于在小角度尺度（$\ell > 300$）上减少了超过一个数量级的预测方差，并且提高了小径向尺度（$k_{\parallel} > 0.17\ \rm h\ Mpc^{-1})$）的准确性。我们通过训练UNets的集合来估计网络预测的后验置信区间。我们的方法证明了分析21厘米强度图的可行性，而不是派生的汇总统计，为即将到来的无线电实验，只要模拟的前景模型是足够现实的。我们在Github https://github.com/tlmakinen/deep21上提供了用于此分析的代码，并通过随附的http://bit.ly/deep21-colab Colab notebook提供了基于浏览器的实验和UNet模型教程。
2021-06-01 astro-ph.CO cs.LG
Needlets and foreground removal for SKAO hydrogen intensity maps
INAF-IASF Milano（意大利国家天体物理研究所米兰天文物理研究所）；INAF - Osservatorio Astronomico di Trieste（意大利国家天体物理研究所的里雅斯特天文台）；IFPU - Institute for Fundamental Physics of the Universe（宇宙基础物理研究所）；Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Torino（意大利国家核物理研究所都灵分部）；INFN-Sezione di Torino（坎塔布里亚物理研究所）；Instituto de Fisica de Cantabria (CSIC-UC)
本文提出基于 needlets 的 PCA 方法用于去除氢线强度映射中的强前景，测试了其在 SKA MID 配置下的性能，发现其在多极范围 30 ≤ ℓ ≤ 136 内恢复氢信号的精度达 10%。
2026-01-12 astro-ph.CO astro-ph.IM
Towards $21$-cm intensity mapping at $z=2.28$ with uGMRT using the tapered gridded estimator III: Foreground removal
本研究针对21厘米强度映射中前景掩盖信号的问题，用TGE处理uGMRT Band 3数据，通过前景建模外推扣除法得到的21cm信号约束，比同数据下前景回避法的精度提升3倍。
2023-10-05 astro-ph.CO astro-ph.IM
Improved Galactic Foreground Removal for B-Modes Detection with Clustering Methods
表征亚毫米银河辐射已变得越来越重要，特别是在识别和消除其偏振的贡献，从一个由宇宙微波背景（CMB）发射。在这项工作中，我们提出了一个参数的前景去除子补丁确定在天球通过谱聚类。我们的方法有效地考虑到几何亲和力和相似性引起的测量和伴随的错误。最佳分区，然后使用参数分离的银河系发射编码热尘埃和同步辐射的CMB一个应用于两个名义上的观测即将到来的实验从地面和空间。在每个聚类导出区域上单独执行参数拟合导致总体改进：控制CMB $B-$模式恢复的图中的偏差和不确定性。最后，我们应用这种技术，使用地图的云的数量沿视线，$\mathcal{N}_c$，估计从HI发射数据，并进行参数拟合到补丁通过聚类在这张地图上。我们表明，采用$\mathcal{N}_c$地图作为示踪剂的补丁有关的热尘埃排放，结果减少$B-$模式残差后组件分离。该代码是公开的。
2021-10-04 astro-ph.CO astro-ph.GA
Foreground removal and 21 cm signal estimates: comparing different blind methods for the BINGO Telescope
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Universidade de São Paulo（圣保罗大学）；Universidade do Estado da Paraíba（帕拉伊巴州立大学）；Universidade Federal da Paraíba（帕拉伊巴联邦大学）
本研究比较了BINGO望远镜中不同盲法对21厘米信号估计的影响，发现使用50或400次模拟可获得等效结果，FastICA在去偏HI光谱中表现出可靠性能。
2026-02-05 astro-ph.CO
Foreground Removal in Ground-Based CMB Observations Using a Transformer Model
本研究提出基于Transformer的TCMB模型，用于去除地基CMB观测中的前景污染，能直接处理HEALPix球面图，重建偏振图并恢复功率谱，优于CNN方法。
2025-10-08 astro-ph.CO
Foreground removal with ILC methods for AliCPT-1
本文针对 AliCPT-1 模拟评估并比较多种 ILC 前景清除方法，发现调和与 needlet 空间 cILC 可有效控制 BB 功率谱偏差并约束 r，同时揭示 NBE 与噪声残差的关系。
2024-03-19 astro-ph.CO
The effect of foreground subtraction on cosmological measurements from Intensity Mapping
我们模拟了红移范围为0.01<z<1.5的21 cm强度测绘，旨在模拟未来射电望远镜（如平方公里阵列（SKA））所看到的天空，包括仪器噪声和银河前景。在我们的管道中，我们使用快速独立分量分析（fastica）技术删除了引入的银河前景。我们提出了大尺度物质分布的功率谱，C（1），在应用前景去除方法之前和之后，并计算所产生的系统误差。我们试图通过最佳地掩蔽地图来消除银河平面中的高前景，从而减少前景减法中的系统性。我们的模拟表明，在所有尺度l<400时，功率谱中仍存在一定程度的偏差。在大尺度l<30时，这种偏差特别显著。我们测量这些系统的影响，在两种不同的方式：首先，我们适合宇宙学参数的宽带形状的功率谱，其次，我们提取的位置的重子声学振荡（BAO）。在第一个分析中，我们发现，系统学引入了一个显着的转变，在2至3西格玛水平，这取决于掩蔽和噪声水平的最佳拟合宇宙学参数。然而，宇宙距离可以恢复在一个无偏的方式后，前景删除在所有模拟红移拟合的BAO的功率谱。我们的结论是，前景去除的进一步进展是必要的，以恢复无偏的信息，从宽带形状的功率谱，然而，强度映射实验将是一个强大的工具，在很宽的红移范围内映射宇宙的距离。
2013-10-30 astro-ph.CO
Foreground Removal of CO Intensity Mapping Using Deep Learning
线强度成像（LIM）是研究恒星形成、宇宙大尺度结构和再电离时代（EoR）的一种很有前途的探测方法。由于一氧化碳（CO）是宇宙中除了氢分子${\rm H}_2$之外第二丰富的分子，因此它适合作为LIM调查的示踪剂。然而，就像其他LIM调查一样，CO强度映射也受到强烈的前景污染，需要消除这些污染以提取有价值的天体物理和宇宙学信息。在这项工作中，我们以$^{12}$ CO（$\it J$ =1-0）发射线为例，研究深度学习方法是否可以通过去除前景来有效地恢复信号。通过考虑CO光度和晕质量关系的N体模拟生成了CO（1-0）强度图，并通过比较不同的关系讨论了中等和低CO信号的两种情况。我们增加了从实际观测中产生的前景，包括热尘埃，旋转尘埃，自由，同步辐射和CMB各向异性。还考虑了具有旁瓣效应的波束。我们的深度学习模型建立在ResUNet基础上，它将图像生成算法UNet与最先进的深度学习架构ResNet相结合。主成分分析（PCA）方法被用来预处理数据，然后将其馈送到ResUNet。我们发现，在低仪器噪声的情况下，我们的UNet可以有效地重建CO信号图与正确的线功率谱，通过去除前景和恢复PCA信号丢失和波束效应。我们的方法也可以应用于其他强度映射，如中性氢21厘米调查。
2023-02-18 astro-ph.CO astro-ph.GA
Revisiting the CMB homogeneity scale: low multipoles removal effect and extragalactic foreground masking
Observatório Nacional（国家天文台）；Observatorio Astronómico de Córdoba (OAC), UNC（科尔多瓦天文台（科尔多瓦大学））；Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE)（国家太空活动委员会）；Departamento de Física, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro（里约热内卢联邦农村大学物理系）；Institute of Theoretical Astrophysics, University of Oslo（奥斯陆大学理论天体物理学研究所）
研究通过均匀性尺度等分析CMB均匀性与ΛCDM模型预期不符的问题，提出去除低多极尤其是四极矩可提高模型与观测一致性，还考虑河外前景掩蔽，结果显示主要差异与四极矩异常有关，需更详尽分析。
2026-10-20 astro-ph.CO
Detecting cosmological gravitational waves background after removal of compact binary coalescences in future gravitational wave detectors
第三代引力波探测器灵敏度的提高为探测原初宇宙学随机引力波背景（SGWB）提供了可能。宇宙学SGWB的探测面临着一个新的挑战：它可能会被大量由黑洞和/或中子星组成的致密双星系统的合并所产生的前景所掩盖。在本文中，我们探讨了通过去除（开槽）单独解决的紧凑的二进制信号在时间-频率空间中减少这种前景的可能性。我们建立了这样的方法可以用来达到SGWB灵敏度地板定义的未解决的部分紧凑的二进制前景，我们发现之间的$Ω_{\rm GW} \sim (9.1 \times10^{-12} - 8.6\times10^{-11})$的频率无关的能量密度谱和取决于合并的二进制中子星系统的速度。由于第三代引力波探测器无法分辨所有的致密双星，致密双星前景中不可分辨的部分可能会限制SGWB用这些探测器进行搜索。
2022-09-23 astro-ph.CO gr-qc
Non-Gaussianity of diffuse Galactic synchrotron emission at 408 MHz
银河系低频弥散辐射是研究红移$21$ cm线的主要污染物。去除这些前景是必不可少的利用信号从中性氢在高红移。因此，分析前景及其特点至关重要。通常使用模拟前景来测试前景去除技术的功效。大多数仿真假设前景信号的分布是高斯随机场。在这项工作中，我们测试这一假设，通过计算全天空$408$ MHz地图的分箱双谱。这是通过应用不同的亮度温度（$T$）阈值来完成的，以便评估天空中较冷的部分是否具有不同的特征。我们发现，区域具有低亮度温度$T < 25$ K确实有较小的偏离高斯分布。因此，这些区域的天空是理想的未来H{ \sc i}强度映射调查。
2018-08-25 astro-ph.CO
Correlation-based Beam Calibration of 21cm Intensity Mapping
针对强度映射巡天中前景移除受仪器频率响应波动影响、传统方法效果不佳的问题，提出利用不同频率内部互相关校准波束频率波动的新方法，模拟实验显示其相比传统技术提升显著，有助于提高前景移除的精度与可靠性。
2024-08-13 astro-ph.CO astro-ph.IM
Modelling non-Gaussianity from foreground contaminants
我们介绍了一个通用类的模型charaterizing的非高斯特性的前景污染物在宇宙微波背景着眼于消除非原始的非高斯信号从原始的。这不仅对处理温度图很重要，而且对描述原始宇宙学扰动的性质和起源，从而建立早期宇宙理论也很重要。
2009-01-23 astro-ph.CO
Exploring the Cosmic Reionization Epoch in Frequency Space: An Improved Approach to Remove the Foreground in 21 cm Tomography
为了正确地恢复宇宙再电离过程中中性氢发射的红移21 cm信号，我们重新审视了基于频率空间二次多项式拟合技术的分离方法，通过样本统计定量评估恢复的21 cm信号质量，研究它们是否能在复杂前景下令人满意地工作。我们构造前景模型来表征真实天空的空间和光谱子结构，并使用它来模拟观测到的无线电频谱。通过对21 cm谱和功率谱的统计分析，比较不同分离方法对再电离过程的平均晕偏$b$和平均电离分数$x_e$的影响，在$z=8$和60 mK的噪声水平下，我们发现，尽管复杂前景可以用二次多项式展开很好地近似，丢失了21 cm信号的Mpc尺度分量的显著部分（对于$\gtrsim 6h^{-1}$ Mpc尺度为75%，对于$\gtrsim 1h^{-1}$ Mpc尺度为34%），因为当应用单窄段分离方法时，其倾向于被误识别为前景的一部分。本文提出的三窄段拟合技术能最好地恢复21 cm信号，并能最精确地确定$b$和$x_e$。类似的结果可以在其他红移得到。
2012-11-27 astro-ph.CO astro-ph.IM
Square Kilometre Array Science Data Challenge 3a: foreground removal for an EoR experiment
该挑战评估了17个团队从SKA-Low模拟数据中去除前景以恢复EoR信号的能力，结果显示多数团队表现良好，但误差估计需改进，独立管道比较有助于提升性能。
2025-03-14 astro-ph.CO astro-ph.IM
Importance of high-frequency bands for thermal dust removal in ECHO
本文研究ECHO任务中高频波段在剔除热尘埃前景中的作用，发现添加220-600 GHz高频波段能显著降低残差并提升r测量灵敏度，而扩展至850 GHz效果可忽略。
2023-09-14 astro-ph.CO
Improved large scales interstellar dust foreground model and CMB solar dipole measurement
宇宙微波背景的各向异性在大角度尺度上是很难测量的。在本文中，我们提出了一个新的分析的\Planck \高频仪器的数据，使宇宙学的一部分，其主要的前景信号接近探测器噪声。由太阳系相对于CMB的运动引起的太阳偶极子信号是以高精度校准探测器或一组探测器的非常有效的工具。在这项工作中，太阳偶极子信号被用来提取校正的频率图偏移，减少显着的不确定性。改进了太阳偶极参数，改善了高频前景和CMB大尺度宇宙学各向异性。太阳偶极子参数的稳定性是控制组分分离过程中银河系前景去除的有力手段。它被用来建立星际尘埃辐射的光谱能量分布空间变化的模型。这些变化的知识将有助于未来的CMB分析的强度，也在偏振测量微弱的信号有关的光学再电离深度和张量标量比的原始各向异性。这些工作的结果包括：改进的太阳偶极子参数，新的星际尘埃模型，以及大尺度宇宙学各向异性图。
2021-02-19 astro-ph.CO
An Improved Diffuse Foreground Subtraction by ILC method: CMB Map and Angular Power Spectrum using Planck and WMAP Observations
本文提出了一种改进的谐波空间多相位迭代内线性组合方法，用于从宇宙微波背景（CMB）图中最小化扩散前景。新程序包括两个阶段。在阶段1中，通过在天空的期望部分上的单次迭代中在谐波空间中执行通常的ILC操作来获得漫射前景清洁图。在阶段2中，我们也在谐波空间中使用迭代ILC方法获得最终前景清洁图，然而，现在，在前景最小化的每次迭代期间，在当前迭代中未被清洁的天空的一些区域被阶段1清洁图的对应清洁部分替换。新的ILC方法消除了在旧的和通常的谐波空间迭代ILC方法中不可避免地存在的前景泄漏信号。新的方法是灵活的，以处理输入频率图，无论他们是否最初具有相同的仪器和像素分辨率，通过使他们在分析开始时，一个共同的和最大可能的光束和像素分辨率。这大大减少了数据冗余，从而减少了内存使用和计算成本。在ILC权重计算期间，它避免了通过波束和像素窗口函数对部分天空球谐系数进行去卷积的任何需要，在严格的数学意义上，这对于方位角对称窗口函数来说是没有明确定义的。使用WMAP 9年和Planck-2015公布的频率图，我们获得了一对前景清洁CMB图和CMB角功率谱。我们的功率谱与Planck-2015结果吻合良好，但存在一些差异。最后，我们表明，ILC前景最小化的权重有一个内在的特点，它往往会产生一个统计各向同性的CMB地图以及。
2016-12-11 astro-ph.CO
Subtracting Foregrounds from Interferometric Measurements of the Redshifted 21 cm Emission
从低频观测中减去前景污染的能力对于揭示潜在的21 cm信号至关重要。传统的视线法能有效地去除漫辐射和未分辨点源，但不能去除亮点源。在本文中，我们介绍了前景清洗技术在傅立叶空间，这使我们能够同时处理所有这样的前景，从而回避任何特殊的处理亮点源。用21厘米阵列实验的模拟数据立方体验证了该方法的可行性。该数据立方体包括21 cm信号、连续前景、探测器噪声和频率相关仪器响应的更真实模型。我们发现两种加权方案的组合可以用来保护前景的频率相干性：在uv平面上的均匀加权和在谱拟合中的逆方差加权。可见度谱因此很好地近似于沿视线的四次多项式。利用这种方法，我们证明了利用\sim 10 mK量级的残差可以有效地清除巨大的前景污染，同时也去除了宇宙学信号的频谱平滑分量，从而导致主要在大尺度上提取的功率谱的系统低估。
2011-12-15 astro-ph.CO
The Simons Observatory: Combining delensing and foreground cleaning for improved constraints on inflation
本文提出在功率谱似然中同时进行去透镜与前景清洁的SO分析流程，并在类SO模拟上验证其可达到σ(r=0)≤0.003且降低σ(r)达27–37%。
2024-05-21 astro-ph.CO
Mitigating Bias in CMB B-modes from Foreground Cleaning Using a Moment Expansion
即将进行的旨在测量膨胀B模式信号的CMB偏振实验面临的主要挑战之一是去除偏振前景。热尘埃前景通常被建模为单个修改的黑体，然而过于简单的前景模型可能会使张量与标量比r的测量产生偏差。随着CMB偏振实验变得越来越敏感，热尘埃排放模型必须考虑到尘埃前景的更大复杂性，同时对光束内尘埃特性的基本分布做出最小假设。我们使用普朗克尘埃温度数据来估计沿视线的尘埃性质的典型变化，并研究这些变化的影响，如果一个单一的修改后的黑体模型的偏差在r。然后，我们评估的时刻方法捕捉空间平均的影响，并减少偏见的张量标量比不同的玩具模型的灰尘排放的能力。我们发现，由于沿视线的温度变化的预期偏差是显着的未来CMB实验的目标灵敏度相比，和使用的矩方法可以减少偏差，以及揭示到尘埃物理参数的分布。
2022-07-26 astro-ph.CO
