新疆天文台星系宇宙学组副研究员张明与法国波尔多大学天体物理所合作，进行数据测试的甚长基线干涉(VLBI)自动化成图与分析管线程序SAND及相关算法等研究结果，发表在英国《皇家天文学会月刊》(MNRAS,2018,473,450)。 

　　科研人员通过利用美国国家射电天文台(NRAO)开发的ObitTalk接口，利用Python语言强大的科学计算功能，使需要人工判别的过程参数公式化、自动化，有效地将VLBI数据处理软件包AIPS中的过程转化为Python程序模块，形成一种自动化的客观的一致化处理方法，有效地减少了人工参数选择效应，使得对异构数据的交叉分析以及对大样本射电干涉数据的批量处理成为可能。  

　　在SAND管线程序中，射电源自动提取在像平面完成，反卷积与模型拟合分别在像平面和可见度平面进行，以方便结果的平行对比。从模型拟合中获得的观测量，经过管线程序后处理，其直接输出包括洁图和重建模型的编目、偏振图、自行估算、核心光变曲线，以及多波段多历元相关性和能谱等多维物理信息。 

　　作为SAND管线程序的创新之一，科研人员提出了一个类比于射电干涉成图反卷积洁化算法(CLEAN)的回归剥离算法(STRIP)，用以自动探测射电喷流分量轨迹的线性和非线性自行运动模式。与单纯的线性判别分析(LDA)不同的是，该算法通过局域伪切向段内样本在伪法向上的统计分布，找到最显著的初始分布簇，通过一个“压缩-微调”的迭代过程，最终使得描述喷流分量的自行轨迹的线性或非线性模式收敛，从而完成对自行模式的识别、探测与逐一剥离。该算法提供了一个客观方法来对应不同历元的喷流分量并判断它们的自行，最大限度避免了人工数据处理过程中可能出现的分量对应错误而导致的视超光速反常估计。同时，文章分别从线性分离度和非线性曲率方面进行了模拟与测试，界定了算法的混淆极限。 

图为：压缩-微调效应