基于多相滤波器的宽带射电频谱仪设计

提出了一种基于多相滤波器的新型宽带射电频谱仪的设计方案。通过多相滤波器实现宽带射电信号的滤波,对滤波后的基带信号进行数字功率检波,再通过积分控制,最终得到射电信号的频谱强度。仿真分析表明,这一设计具有很好的效果,通过多相滤波器,使信号的速率大为降低,克服了传统频谱仪以及采用FFT实现频谱变换方法的缺点,可以实现对超宽带射电信号的实时频谱分析。     

基于ROACH2-GPU的集群相关器研究——X-engine模块的设计与实现

随着射电干涉技术的不断提升,干涉阵列规模越来越大,观测能力逐渐增强,但随之而来的是超大数据的实时处理问题。针对该问题,结合射电干涉仪相关器在数据运算和传输等方面的需求以及射电干涉阵列信号的特征,研制了一套基于图形处理器集群的通用相关器并用于"天籁计划"的数据处理:首先根据射电信号的关联计算特性,按频段将计算任务分配到不同图形处理器节点,并合理均衡各节点网络负载;然后由不同图形处理器节点独立完成各自的计算任务并将计算结果实时送往存储节点;最后按图形处理器集群通用相关器的设计方案成功安装部署系统并根据"天籁计划"一期的需求进行了性能测试。该图形处理器集群相关器计算性能约为理论峰值性能的46%;相对于传统方案的相关器,基于图形处理器集群的相关器具有开发周期短、可扩展性强、部署简单等优势。     

一种基于多尺度带通滤波的洁化算法与GPU实现

中国新一代射电频谱日像仪——明安图射电频谱日像仪以高时间、高空间、高频率分辨率工作在0.4 GHz~15 GHz,为太阳爆发活动初始能量释放区的物理过程、太阳电子加速等研究开辟了新的窗口。高性能、高质量太阳成像算法是日像仪数据处理流水线至关重要的研究内容。参考法国墨东天文台太阳干涉阵的数据处理方法,系统讨论分析了多尺度洁化(Multi-Scale CLEAN)算法,给出了适用于日像仪的多尺度洁化算法参数,并重点讨论了算法的图形处理器并行实现。实验结果表明,改进的多尺度洁化在算法效率上比基于图形处理器实现的H9gbom CLEAN提高了近3倍,有效提高了整个数据处理流水线的性能。     

新疆天文台Taurus高性能计算系统

新疆天文台Taurus高性能计算系统由1个登陆节点、16个计算节点、2个I/O节点、100 TB高速存储组成。其中央处理器理论双精浮点计算能力6.758 4 Tflops,通过Linpack测试实际峰值为6.289 Tflops,可提供计算能力为理论值的93.06%;图形处理器理论计算能力18.72 Tflops,实际测试计算峰值为14.882 Tflops,计算效率为理论值的79.5%。系统计算与存储节点均采用56 Gb Infiniband交换互连,通过IOZone测试存储系统,单节点写速度可达460 MB/s,多节点写速度可达800 MB/s。系统已在多相滤波及消干扰图形处理器算法加速、蒙特卡罗模拟等领域得到了应用。     

基于OpenCL的射电干涉阵成像网格化算法实现

天文软件开发与应用中迫切需要在单机环境下进行高性能的科学数据处理,由于机器配置不同,采用传统的CUDA+GPU技术存在明显的局限,不利于天文软件的快速移植和无缝运行。针对明安图射电频谱日像仪数据处理中的网格化(Gridding)算法,采用并行计算OpenCL技术进行多线程编程实现。实验结果表明,基于OpenCL实现的网格化算法不仅能够在图形处理器上运行,而且能够在纯中央处理器上运行。当选择在图形处理器上执行时,算法的执行效率与基于CUDA实现的网格化算法执行效率大致相当,但算法不局限于NVIDIA GPU,解决了算法对CUDA+GPU的依赖;同时算法也能在纯中央处理器上较快速地执行,适用于单机模式下进行天文软件的开发和测试,也便于天文软件的应用与推广。     

基于ROACH2-GPU集群相关器的研究——F-engine模块的设计与实现

相关器在射电天文中具有重要作用。以往的相关器多采用现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)技术,开发周期长,不便扩展和改进升级。近年来许多新研制的射电干涉阵相关器采用具有通用架构的现场可编程门阵列和图形处理器的相关器。针对暗能量射电探测实验(天籁计划)的需求,开发了一套基于可重构开放架构计算硬件(Reconfigurable Open Architecture Computing Hardware,ROACH2)和图形处理器的异构相关器,将相关器的数据采集、快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)等功能与复数乘累加运算功能分开,充分利用了现场可编程门阵列的硬件资源和图形处理器的运算速度。该相关器易于扩展,且运算负载可根据实际运算能力进行不同节点的分配,非常灵活。目前已经应用到天籁计划项目中。     

基于GPU的非相干消色散算法

针对脉冲星信号实时消色散处理的需求,实现了基于图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的非相干消色散算法。采用高性能并行计算方法对非相干消色散算法的多线程处理进行了深入研究,提出了算法的并行化加速方案,解决了消色散算法计算量大、无法实时处理的问题。分析算法的密集型计算部分,高效利用图形处理器的层次存储结构,提高了图形处理器的资源利用率,减少了计算时间,显著提升了非相干消色散算法的计算性能。     

应用于射电天文的高效实时管道数据流传输与处理技术

针对超宽带及多波束接收系统海量天文信号实时高效传输与处理问题,对基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)+图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的主流终端设备软件系统进行了测试分析。超宽带接收设备要求终端系统软件能够在更宽带宽、更高时间分辨率和频率分辨率的条件下,实现数据流实时传输与处理。结合大口径射电观测设备未来发展的方向,提出了利用高速并行环形缓冲区实现数据流缓存,基于图形处理器集群实现数据流实时处理,基于BeeGFS实现分布式并行数据存储,模块化构建射电天文信号传输管道软件的设计思路。     

多相滤波器组谱分析方法的性能讨论与天文观测应用

多相滤波器组(PFB)是均匀数字滤波器组的一种高效实现结构,用于信号的均匀子带分解和抽取,对应用多相滤波器组作为功率谱估计器的统计性能与计算量进行分析,与相关图与周期图方法进行比较,并通过仿真及FAST密云模型21cm中性氢谱线观测检验其应用效果。     

基于多相滤波的多通道数字终端设计

数字终端技术在射电天文数据处理方面已成为主流,在国内外都有广泛的应用。回顾了滤波的基本原理,多相滤波技术在多通道滤波中的应用,探讨了对通道带通性能的优化方法。使用美国UC Berkeley CASPER团组研发的终端开发平台实现了一个观测带宽为400 MHz,通道数16 k,频谱分辨率约为25 k Hz的数字终端,并进行了扫频测试。在设计中,模拟信号首先通过模拟数字转换器转换成数字信号,利用多相滤波器组算法实现多通道输出,并对每个通道内的数据进行取平方运算并累加得到功率谱。累加后的数据可通过10 GbE传输到其他设备存储或继续处理。该终端可在FAST河外中性氢频谱巡天观测中使用。     

用于VLBI数字基带转换的多相滤波技术研究

该文阐述了利用低通滤波器和多相滤波器技术实现VLBI数字基带转换的原理,建立了采用多相滤波器与FFT技术的数字基带转换系统的仿真模型;然后对本模型的算法复杂度进行了分析和比较;最后对该模型的正确性进行了仿真实验验证.     

基于GPU加速的FRB实时搜寻算法研究与测试

新疆天文台接收机团组以南山25 m射电望远镜科研需求和计划建设的奇台110m射电望远镜(QiTai radio Telescope,简称QTT)关键技术研究为背景,在原有的基于CPU(Central Processing Unit)的快速射电暴(Fast Radio Burst,简称FRB)搜寻算法基础上,研究了基于图形处理器(Graphics Processing Unit,简称GPU)加速的FRB搜寻算法,并搭建了相应的FRB实时搜寻系统平台.对CPU系统和GPU系统进行了对比与分析,测试结果表明:在保证搜寻精度的基础上,使用GPU加速的FRB实时搜寻算法相比CPU算法计算速度可提高35–45倍.     

基于多进程并行加速的太阳高分辨图像重建方法

目前,太阳高分辨图像重建往往采用斑点干涉术和斑点掩模法重建目标的模和相位,由于分组分块数据量大,算法复杂等因素,难以满足实时重建的需求。为了缓解数据处理的压力,在现有的单组分块数据中央处理器/图形处理器混合计算方法的基础上,提出通过多进程将多组分块数据分配到图形处理器上同时并行处理的方法。实验结果表明,基于多进程并行加速方法可提高中央处理器和图形处理器的资源利用率,图形处理器能同时处理多组分块数据,显著提高图像分块处理的速度,加速比达到4.7左右。相关研究可以为天文数据并行化处理提供借鉴参考。     

射电天文30～300 MHz频段稀布阵列关键技术分析与研究

30～300 MHz的甚高频(Very High Frequency, VHF)频段是重要的射电天文波段,该频段观测采用天线阵组阵方式。稀布阵列具有空间分辨率高、副瓣电平低以及造价低等优点,进一步的天线阵综合加权可以对天线阵主瓣波束进行有效赋形,对最大旁瓣副瓣(Maximum Side Lobe)电平和远区栅瓣(Far Side Lobe)电平进行抑制。首先回顾了射电天文甚高频稀布阵列研究发展和现状,以及将会遇到的难点,提出了首先优化最优稀布天线阵元排布,进一步提出融合高性能计算平台+FPGA SOPC的稀布甚高频射电天文阵列信号处理结构体系,在图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)或者云计算平台上完成对天线阵各阵元频点加权参数的计算,然后通过高速总线将计算参数下发到前端的信号处理板中,通过FPGA SOPC完成对加权参数的配发。进一步分析计算了多波束情况下的数据率,可以实现实时的参数配置。本文成果为下一步大规模甚高频天线阵架设提供了技术依据。     

基于Matlab/Simulink的天线系统自适应滤波器的仿真实现

为了使天线系统接收和显示的信号更清晰,达到消除系统噪声和电磁干扰的目的,针对中国科学院新疆天文台南山观测基地对射电天文观测和深空探测(探月工程和火星探测)的特殊要求,利用Matlab/Simulink强大的数值计算与仿真功能实现了一种依据自适应方法滤除噪声的滤波器。首先选择脉冲星1910+0728和1913-0440的观测信号为滤波参考信号。在Matlab上通过编写M文件设计了滤波算法并有效滤除了噪声。然后运用Simulink进行建模仿真,通过不断改变系统阶数与步长找到了滤波效果最好的自适应滤波器,确定了其最优参数为8阶,迭代步长为0.005。实验表明在这种阶数和步长下,滤波器能在保证快速滤波的前提下有效地还原接收信号的轮廓,将偏差降到最小。仿真最终结果表明自适应滤波器滤波效果良好,实用性强,满足了射电天文观测和探月的需求。     

基于Spark Streaming的明安图射电频谱日像仪实时数据处理

目前天文观测中对数据的实时处理需求越来越多,性能要求也越来越高,我国明安图射电频谱日像仪(Mingant U Sp Ectral Radioheliograph,MUSER)是同时以高时间、高空间和高频率分辨率对太阳进行射电频谱成像的设备。在低频部分的日常观测中,包含了两方面的需求:(1)对历史数据的处理;(2)5秒钟抽样观测数据的处理。抽样观测数据需要实时处理,并在监控终端显示,数据处理过程包含了数据校验、修正、成图、洁化等多个步骤,传统的单机处理模式已无法满足大数据量下的实时性要求。因此,实时数据计算中,使用Spark Streaming流式计算这一新兴的分布式计算方法,设计了自定义的接收器,并将多个图形处理器节点加入到分布式集群中。通过实验对性能进行评估,结果证明基于内存的高速执行引擎的特点能显著提高性能。期待能通过实验进一步优化算法和配置,获得更好的结果,并最终运用到实际环境中。     

Hα全日面云污染实时识别和修复系统

高空云层导致所观测的Hα全日面像上覆盖有一层云污染,使得图像上的太阳活动细节变得模糊不清。为了能够实时探测云污染,并及时显示修复后的图像,采用图形处理器技术实现了一个Hα全日面云污染实时识别和修复系统。该系统主要在统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)环境下利用图形处理器并行实现:(1)二值化图像椭圆长短轴比值法识别重度云污染图像;(2)临边昏暗曲线中心对称法识别可修复云污染图像;(3)频域巴特沃斯低通滤波法去除云污染。通过对系统中各运算在图形处理器中花费的时间进行详细测量,发现傅里叶正反变换和频域滤波占用了图形处理器总处理时间的52.9%,是系统中最耗时的。然而,相对于1 min的观测时间间隔,约0.7 s的总处理时间可以满足实时显示的需要。另外,通过对修复后的图像做质量评价,验证了所采用的修复算法可以有效地去除云污染,并对太阳活动细节影响较小。最后讨论了系统存在的不足和需要进行的改进。     

FAST漂移扫描观测:快速射电暴信号模拟与模拟样本

快速射电暴(fast radio burst, FRB)是一种发生在毫秒时标的射电爆发现象。观测发现,它们很可能来自银河系外,对研究致密天体并合、星际介质、宇宙大尺度结构等有着重要意义。中国新近建成的500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Telescope, FAST)是世界上最大的单天线射电望远镜,其多波束漂移扫描观测有望在快速射电暴观测方面作出贡献。针对FAST的漂移扫描观测模式,开展了多种参数和分布下的快速射电暴模拟,构建了下述快速射电暴的样本:一个是对快速射电暴在射电观测参数空间进行模拟获得的样本;一个是根据快速射电暴本身距离(红移)与色散之间可能存在的关系,进行物理参数空间模拟获得的样本。每个样本均有50 000个模拟的快速射电暴信号,它们不仅可用来检验应用于FAST巡天扫描观测的快速射电暴搜寻算法的探测效率,还可以用来研究FAST漂移扫描观测和各类快速射电暴搜寻算法的选择效应,从而有可能从实际快速射电暴探测结果反推快速射电暴的内禀物理性质和分布。获得的快速射电暴样本对重复快速射电暴观测和数据分析具有借鉴意义。     

基于零拷贝的脉冲星GPU相干消色散算法

射电脉冲信号在传输过程中受到星际介质的影响,脉冲轮廓展宽变形,在研究过程中需要对信号进行消色散处理.设计并实现了基于零拷贝的脉冲星数据图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)相干消色散算法,采用设备内存映射以消除主机到设备的拷贝开销,利用统一计算设备架构(Compute Unified De...     

基于GPU的HOTPANTS并行优化

HOTPANTS是天文领域的重要工具,它主要是天文图像相减技术的具体实现,在凌日行星观测、引力透镜观测、寻找超新星以及发现天文现象的数据处理中发挥着重要作用。现阶段HOTPANTS经常被用在天文实时观测数据处理的流水线上,但是HOTPANTS在处理大规模的天文图像(7 K×7 K-10 K×10 K)时十分耗时。在分析HOTPANTS的性能瓶颈之后,提出并实现了基于图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的HOTPANTS的并行优化方法。优化的HOTPANTS在处理大规模图像时,整体性能提升了2~3.5倍,卷积部分计算效率提升了6~13倍,并且通过图形处理器优化之后HOTPANTS的误差在天文领域是可以接受的。