检索结果-南通市图书馆

作者：于昂桂林电子科技大学

学位级别：硕士

平方公里射电望远镜阵列(Square Kilometre Array,SKA)是国际天文界正在建造的世界最大的综合孔径射电望远镜阵列,其接收面积达到1平方公里,为人类认识宇宙提供了重大的机遇。但仅在SKA的第一阶段,所观测到的天文数据就已经达到了每秒10... 详细信息

平方公里射电望远镜阵列(Square Kilometre Array,SKA)是国际天文界正在建造的世界最大的综合孔径射电望远镜阵列,其接收面积达到1平方公里,为人类认识宇宙提供了重大的机遇。但仅在SKA的第一阶段,所观测到的天文数据就已经达到了每秒10Pbit/s,如此巨大的数据量对天文学家们是一个严峻的考验。而且,由于大型低频射电干涉阵列(如SKA1-LOW)在成像过程中对图像质量的高要求,必须考虑非共面基线效应,即w项的影响,故将这种经过w项校正后进行成像的方法称之为宽视场或大视场成像。天文学家提出了多种宽视场成像方法:三维傅里叶变换成像、faceting、w-projection、w-stacking和warped snapshots等。对于这几种方法,虽然可以使得图像的失真得到校正,能够清晰的观察到图像边缘的详细信息,但由于算法的复杂度增加,使得成像时间倍增。例如:faceting算法对于非共面图像进行切面投影处理时,当分割的切面越多,需要的成像运行时间就越多。而w-projection算法则通过利用卷积核函数,将三维观测数据映射到二维平面上进行成像,这种算法需要占用较长的时间来计算和存储卷积核函数。这两种算法都比传统的二维傅里叶成像算法慢100到1000倍,因此必须对算法进行加速优化,以便应对将来的海量天文数据成像。本文研究的主要内容为:1、研究uv-faceting算法的并行加速成像方法。详细分析了uv-faceting算法的成像原理,并提出了基于MPI+Open MP的uv-faceting成像并行算法和基于MPI+CUDA的uv-faceting成像并行算法。针对uv-faceting算法中最耗时的数据加载和栅格化(Gridding)这两个步骤进行并行优化,用真实的观测数据进行图像验证性,单节点和多节点测试,得到清晰的成像结果,并验证两种并行优化方法可以成功加速13-14倍,且具有良好的的可拓展性和稳定性。2、研究w-projection算法的并行加速成像方法。通过分析w-projection算法的实现原理,提出了基于MPI+Open MP的w-projection成像并行算法和基于MPI+CUDA的w-projection成像并行算法,使之适用于大型低频干涉阵列海量数据的快速成像。通过将这两种方法和原始的成像方法进行对比,表明基于MPI+Open MP和MPI+CUDA的w-projection成像并行算法可以明显的提高13-19倍的运行效率,图像质量增强,具有良好的可扩展性和稳定性。3、研究一种基于faceting算法和w-projection算法的混合算法,称为混合“w-facets”算法,为宽视场成像方法的更广泛使用提供了技术支持。本文分析了混合w-facets算法的背景和研究意义,推导出具体的算法实现过程,并运用实际的观测数据进行图像验证性实验和性能测试分析。表明混合w-facets算法的成像质量优于单个faceting算法或w-projection算法,且具有稳定性好、亮源附近的动态范围小等优点,但不可避免的会增加成像时间的损耗。

关键词：宽视场低频阵列混合算法优化加速 CUDA

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基于SKA1-low的数字波束形成技术

引用

电讯技术 2016年第9期56卷 956-962页

作者：劳保强安涛郭绍光魏延恒陆扬伍筱聪中国科学院上海天文台上海20030

为配合我国参与平方公里射电阵(SKA)项目,深入理解数字波束形成条件下的射电干涉观测和相应数据处理算法,提出了基于多相滤波器组信道化数字移相波束形成和基于分数阶时延滤波器数字波束形成两个技术算法,前者使用互相关法求解相移量来... 详细信息

为配合我国参与平方公里射电阵(SKA)项目,深入理解数字波束形成条件下的射电干涉观测和相应数据处理算法,提出了基于多相滤波器组信道化数字移相波束形成和基于分数阶时延滤波器数字波束形成两个技术算法,前者使用互相关法求解相移量来提高波束指向精度,后者是传统算法与射电观测理论的有效结合。首先,详细介绍了算法的理论推导并分析了它们的优缺点;然后,通过仿真实验验证了这两个算法的正确性,仿真结果表明基于多相滤波器组信道化数字移相波束形成算法相比传统算法具有一定的优越性;最后,分析了不同阶数时延滤波器对波束形成的影响并得出了相应结论。这些仿真结果及结论可为从事SKA项目的科研人员提供参考。

关键词：平方公里射电阵项目低频阵列数字波束形成多相滤波器分数时延

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