Robust Statistics Applied to Radio Astronomy : Radio Frequency Interference Mitigation and Automated Spectral Line Detection for Broadband Surveys

par Christophe Belleval

Thèse de doctorat en Astronomie et Astrophysique

Sous la direction de Wim van Driel et de Jean-Michel Martin.

Soutenue le 09-09-2019

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de École doctorale Astronomie et astrophysique d'Île-de-France (Meudon, Hauts-de-Seine ; 1992-....) , en partenariat avec GEPI- Galaxies, Etoiles, Physique, Instrumentation (laboratoire) , Observatoire de Paris (établissement opérateur d'inscription) et de Galaxies- Etoiles- Physique- Instrumentation / GEPI (laboratoire) .

Le président du jury était Françoise Combes.

Le jury était composé de Wim van Driel, Jean-Michel Martin, Jan Boonstra, Lister Staveley-Smith, Hélène Courtois.

Les rapporteurs étaient Jan Boonstra, Lister Staveley-Smith.

  • Titre traduit

    Application des Statistiques Robustes à la Radioastronomie : Traitement des Interférences Radio et Détection Automatique de Raies Spectrales dans les Observations à Large Bande de Fréquences


  • Résumé

    La nouvelle génération de radiotélescopes couplée avec les outils de numérisation à haute performance offrent des opportunités sans précédent en matière d'étude de l'environnement galactique et extragalactique. L'énorme quantité de données produites pose un certain nombre de défis, parmi lesquels : enregistrer des flux de données à très haut débit, en stocker temporairement des quantités considérables, adapter les logiciels à un traitement de masse, et fournir aux chercheurs des outils pratiques d'analyse.J'ai écrit cette thèse autour de deux thèmes. Premièrement la gestion des interférences électromagnétiques, et deuxièmement la mise au point de méthodes de détection automatique en aveugle de raies spectrales. Les algorithmes que je décris ont été développé à partir d'observations effectuées au radiotélescope décimétrique de Nanc{c}ay et enregistrées avec le spectromètre à large bande et haute fréquence d'échantillonnage WIBAR. Contrairement à l'analyse spectrale classique, ces algorithmes traitent les séries temporelles de densité de flux. Dans le but d'éliminer les interférences électromagnétiques et de détecter automatiquement des raies spectrales, j'ai choisi d'appliquer à ces séries temporelles des procédés issus des statistiques robustes, à savoir des paramètres de position, d'échelle, et de régression non linéaire qui sont insensibles aux données aberrantes.Dans la première partie, je présente les bases de la statistique appliquée à la radioastronomie, et plus spécifiquement des statistiques robustes appliquées à ce projet. Je décris les propriétés de différents paramètres de position, d'échelle et de régression, et en discute les avantages et inconvénients. Dans la seconde partie, après avoir présenté les caractéristiques du spectromètre WIBAR, j'expose les paradigmes et choix fondamentaux qui m'ont guidé dans le développement à cet effet du logiciel RObust Elusive Line detection (ROBEL). Dans la troisième partie, je présente et discute les résultats d'une part d'observations de radiosources effectuées avec WIBAR et traitées par ROBEL, d'autre part de la détection et de l'élimination de différents types d'interférences électromagnétiques. Je conclus en présentant les perspectives de développement, en particulier l'adaptation de tels procédés aux interféromètres dans le cadre de SKA.


  • Résumé

    The advent of a new generation of radio telescopes coupled with digital processing hardware have provided tremendous new opportunities for extensive studies of the Galactic and extra galactic environment. In parallel, the nowadays huge amount of data produced has generated specific challenges. Among others: to secure high-speed data capture, to temporarily store huge quantities of raw data, to upgrade processing to this new data profile, and to provide researchers practical tools of analysis.In this thesis I have focused on two issues. Firstly the mitigation of radio frequency interference (RFI), and secondly practical methods for automated blind detection of spectral lines. The algorithms I present have been developed using observational data from the decimetric 100m-class single-dish Nanc{c}ay Radio Telescope (France) acquired with the WIBAR broadband and high sampling rate spectrometer. Contrary to classical spectral data analysis, The algorithms I have developed take into account time-series of flux-density. In order to excise RFI and detect spectral lines, I chose to apply robust statistics to these time-series, i.e., estimators of location and scale as well as regression which are immune to statistical outliers.In the first part, I lay down the basics of robust statistics applied to radio astronomy, used for this project: after having recalled basics of classical statistics in the context of radio astronomy, I discuss the pros and cons of several robust estimators of location and scale, followed by an evaluation of options for robust regression pertaining to the aims of this project. In the second part, I first describe the technical properties of the WIBAR broadband receiver, and then the fundamental assumptions and choices I have made to setup the architecture of the RObust Elusive Line detection (ROBEL) post-processing software I have developed for this matter. In the third part, I present results first from observations of different sources with WIBAR, and second related to RFI mitigation. After having discussed current issues, I conclude with possible future developments in interferometry in the SKA context.


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