Calibração interferométrica de rádio distribuída

Os volumes crescentes de dados fornecidos por uma nova geração de interferômetros de rádio exigem algoritmos de calibração computacionalmente eficientes e robustos. Neste artigo, propomos a calibração distribuída como uma forma de melhorar tanto o custo computacional quanto a robustez na calibração. Aproveitamos o paralelismo de dados entre frequências que é inerente às observações astronômicas de rádio, que são registradas como múltiplos canais em diferentes frequências. Além disso, também exploramos a suavidade da variação dos parâmetros de calibração entre as frequências. O paralelismo de dados nos permite distribuir a carga computacional em uma rede de agentes computacionais. A suavidade em frequência nos permite reformular a calibração como um problema de otimização de consenso. Com essa formulação, possibilitamos o fluxo de informações entre os agentes computacionais que estão calibrando dados em diferentes frequências, sem realmente passar os dados, melhorando assim a robustez. Apresentamos resultados de simulação para mostrar a viabilidade e as vantagens da calibração distribuída em comparação com a calibração convencional.