中国科学院上海天文台研究团队联合国内多家兄弟单位一起组织了中国天眼和中国VLBI网（CVN）的探路性脉冲星联合观测并获得成功在获得多项技术经验的同时又发现多项亟待解决的问题。该研究成果近期发表于《Chinese Physics Letters》。

1974年，诺贝尔物理学奖授予了射电干涉技术研究先驱马丁•赖尔和脉冲星发现者安东尼•休伊什。基于射电干涉技术的甚长基线干涉测量（简称：VLBI）是一项能够将相距成千上万公里的多个射电望远镜有机组成阵列的先进技术。该技术不仅可以提高观测灵敏度，还可以提高分辨本领，是天文学研究获得最高空间分辨率的重要手段。20世纪60年代天文学“四大发现”之—的脉冲星是宇宙空间中一类能够发射周期性脉冲信号的致密天体，其在极端条件物理规律研究、深空导航等多个领域有重要价值，从而获得“空间物理实验室”、“宇宙导航灯塔”等美誉。

VLBI在脉冲星高精度测量以及星周环境探测等方面均具有重要价值。自上世纪70年代开始，天文学家便尝试开展脉冲星的射电干涉观测，但仅限于少数距离较近望远镜组成的VLBI或者连线干涉仪，研究目标也仅限于几颗强脉冲星。因面临多项难点，脉冲星VLBI观测在今后的20多年中进展缓慢。首先，脉冲星辐射和常规射电源差异较大，其信号为一系列强度比较弱的周期性脉冲，要成功对其观测不仅需要高灵敏度设备还需要有效“捕捉”脉冲信号；其次，绝大多数脉冲星信号的流量随频率升高而迅速降低，其VLBI观测需在相对低频进行，但会因电离层影响而严重降低观测效果。直到上世纪90年代末，相对规模的脉冲星VLBI观测才逐步开展起来取得了可观的科学成果，如大型PSRΠ项目获得了百余颗脉冲星不依赖任何模型的距离和速度测量、通过VLBI测量和脉冲星计时的有机结合成功认证含有行星的三星系统、实现了亚毫角秒分辨率的星际闪烁成像观测等。这些成果几乎都是由美国VLBA（Very Long Baseline Array）等国际VLBI网取得的。但目前，国际VLBI网脉冲星观测已经逐步进入了灵敏度瓶颈期。

由佘山25米、天马65米、南山25米、昆明40米望远镜以及上海数据处理中心组成的中国VLBI网（CVN）在月球、火星探测卫星轨道精确测量方面发挥了重要作用。相比之下，该网在天体物理研究方面贡献相对较少，仅进行过屈指可数的试验性观测。随着上海天马65米、中国天眼（FAST）500米的建成以及奇台110米、景东120、桦甸120米等大型射电望远镜的启动，将来纳入这些望远镜的CVN将会是国际上灵敏度最高的中低频VLBI网。如何联合国内射电望远镜开展天体物理研究，用好大型设施，显得尤为重要。

通常普通脉冲星比毫秒脉冲星计时特性更不稳定、运动速度也更快，这对VLBI观测数据脉冲星信号提取以及成图搜索都提出更大的挑战。为了更好地探索有关技术路线，研究者特意选择了两颗普通脉冲星B0919+06和B1133+16作为观测目标，于2023年4月11日联合FAST（500米）、天马（65米）、南山（26米）以及洛南（40米）正式执行了探路性观测（有效频率范围：1352−1480 MHz）。数据相关处理过程中采用了“数据分箱”（pulsar binning）技术“捕捉”脉冲星脉冲信号，该技术所需的脉冲星高精度星表由天马望远镜长期计时监测予以保障。研究者采用相位参考源条纹拟合以及美国航空局喷气推进实验室（JPL）电离层模型等手段消除电离层影响，探索设置合适权重的方法来综合保证观测成图灵敏度和分辨率。本次探路性观测成功探测到脉冲星B0919+06和B1133+16，其高分辨率成图结果如图所示。

脉冲星B0919+06和B1133+16本次观测成图结果

在此基础上，还测得观测当天它们的高精度坐标：

两颗脉冲星RA方向位置测量结果均优于毫角秒，而DEC方向位置测量结果精度稍差，这是由于该方向的基线长度相对较短。对比VLBI、连线干涉仪以及单天线计时历史测量结果的预测值，研究者明确发现计时观测很难精确拟合普通脉冲星的天体测量学参数，究其原因是其到达时间特性不稳定，而干涉仪尤其是VLBI则可以对其进行精确测量。

本次实验是对中国天眼和CVN联合观测技术路线的有益尝试和探索。研究者对参考源选取、观测模式设置、数据相关处理以及事后分析等每个环节都进行了精心规划和设计，并将有关技术细节和心得写入科研论文。同时，还指出了CVN在流量定标、电离层模型优化等方面亟待解决的问题。

这项研究是在中国科学院上海天文台、国家天文台、新疆天文台、国家授时中心等多家单位的多位科研人员通力合作之下完成的。该研究得到了科技部平方公里阵列射电望远镜(SKA)专项、国家重点研发计划等课题的鼎力资助。

论文链接：https://cpl.iphy.ac.cn/10.1088/0256-307X/41/11/117501

科学联系人：

闫  振（yanzhen@shao.ac.cn）

沈志强（zshen@shao.ac.cn）