低频射电望远镜阵列宽视场成像正面临着一系列难点问题,其中最关键的问题是非共面基线效应.它的存在使得忽略w项将导致最终图像出现畸变,且随着视场的增大而加重.综述并剖析了几种w项改正算法及其技术原理,并分析了它们的计算成本和计算复杂度,进而分析比较了它们的优缺点.以平方公里阵(Square Kilometre Array,SKA)射电望远镜第1阶段低频阵列为研究对象,选取faceting和w-projection成像算法进行了仿真实验.与传统的二维傅立叶变换成像算法进行对比,分析了它们的成像质量和正确性,结果表明这两种算法在宽视场成像方面均明显优于二维傅立叶变换方法.还具体分析了分面(facet)的数目对faceting成像质量和运行时间的影响,以及w步数对w-projection成像质量和运行时间的影响,表明facet数目和w步数的选择必须合理.最后,分析了数据量大小对这两种成像算法运行时间的影响,表明这两种算法在进行海量数据处理前,需要作算法优化改进.研究结果为后续进一步综合分析宽视场成像技术以及这些技术的实用性研究提供了有价值的参考.
平方公里阵列(Square Kilometre Array, SKA)作为最大的射电望远镜,其观测产生的数据将首先由澳大利亚和南非两个台址传输到几百公里以外的科学数据处理中心,然后通过跨洲际高速互联网分发到上万公里距离的全球各个SKA区域中心(SKA Regional Centre, SRC).在SKA第一阶段,每年预计有710 PB的数据需要通过至少100 Gbps的网络分发到各个SRC,如此高的网络带宽和数据规模对数据的传输与分发带来极大挑战.本文通过对TCP/UDP/HTTP等多种网络协议的分析,使用当前射电天文领域不同的软件测试研究了当前10 Gbps网络基础设施下的最佳传输方案参数,讨论了影响高速传输的因素,提出了相应的性能优化策略.这将为中国在SKA第一阶段正式观测前的网络建设和布局提供技术基础,也是未来SKA区域中心全球联网运行的技术积累.本文所描述的技术细节和方法对依赖大数据量跨国际节点交互的相关科学应用至关重要.
作为下一代射电望远镜,平方公里阵列望远镜(Square Kilometre Array,SKA)经过多年的筹备,第一阶段(SKA Phase 1,SKA1)已经在2021年7月开工建设,SKA1正式运行后预计每年将产生710 PB的科学归档数据,这些数据将存储在世界各地的SKA区域中心供科研工作者使用.本文将SKA观测台站、中央信号处理器、科学数据处理及区域中心等各个阶段的模型进行量化分析,以SKA1的高优先级科学观测为主要依据,得出每个阶段的数据流评估情况,以及对科学数据处理算力的需求.以当前SKA1-low和SKA1-mid的阵列为例,总结了包括分辨率、灵敏度和UV(Ultraviolet)覆盖等影响干涉阵列布局的关键因素;最后使用OSKAR(Oxford SKA Radio Telescope Simulator)进行干涉阵列的数据模拟,通过对SKA1-mid的模拟得出系统的可扩展性和稳定性,通过对SKA1-low在CSRC-P上的模拟,可以看出中国SKA区域中心原型机设计经过了充分的论证和优化,并得出了详细的算力需求以及数据量的详细信息.SKA对数据处理、计算和存储等的需求,将需要电子、通信、信息、计算机等技术和交叉学科的联合推动.
天体搜索是天文数据处理流程的一个重要环节,也是以平方公里阵列射电望远镜(Square Kilometre Array,SKA)为代表的下一代射电望远镜在面向海量数据处理中的挑战之一.现今天体自动搜索算法、软件已日趋成熟并投入应用,不过在自动化、兼容性等方面仍具有提升空间.以更自动化、更适应海量数据需求的天体搜索算法研究为宗旨,以现有算法为研究基础,天体自动搜索软件系统得到设计和开发.该系统包含友好的交互式用户操作界面,具备可视化输出数据显示、兼容不同数据输入和输出并包含为实际应用服务的文件管理功能.该系统对于大天区图以及图像集,均能够很好地进行自动化处理.测试结果显示,上述方法对于天体搜索的改进有一定成效.后续将在此基础上对该集成系统做进一步的改进开发,以适应更多的需求.
