本文關(guān)鍵詞：基于GPU的CLEAN算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化研究

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【摘要】：射電天文目前已成為天文學(xué)中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。世界上最大的射電干涉陣平方公里陣(SKA),及“中國天眼”500米口徑球面射電望遠(yuǎn)鏡(FAST)等的建設(shè),使各國科學(xué)家愈發(fā)意識(shí)到海量天文數(shù)據(jù)處理對(duì)天文及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。中國近年來在射電天文領(lǐng)域的研究與裝備發(fā)展有目共睹。中國厘米-分米頻譜射電日像儀(MUSER,MingantU SpEctral Radioheliograph)的建成,推動(dòng)了中國射電天文研究和技術(shù)的進(jìn)步。針對(duì)MUSER中對(duì)可見度數(shù)據(jù)快速成像,及去卷積的實(shí)時(shí)性需求,利用GPU實(shí)現(xiàn)去卷積算法,最大可能的還原真實(shí)的觀測(cè)圖像。文中使用CLEAN算法對(duì)觀測(cè)得到的圖像進(jìn)行去卷積操作,消除UV覆蓋不完全帶來的影響,得到最大程度還原的太陽觀測(cè)圖像,并提交給天文學(xué)家,以期從中研究得到太陽的活動(dòng)規(guī)律,減少太陽活動(dòng)對(duì)人類的影響。文中工作如下:第一、針對(duì)干涉陣快速成像,因UV覆蓋不完全引入偽影,討論了使用CLEAN算法來提高干涉陣成像圖像質(zhì)量。為提高M(jìn)USER中CLEAN算法的運(yùn)行效率,文中討論了 CUDA并行架構(gòu)與GPU多處理器的優(yōu)勢(shì),及基于GPU實(shí)現(xiàn)MUSER中去卷積算法的方法。第二、通過分析 Hogbom CLEAN、Multi-scale CLEAN 和 Clark CLEAN 算法執(zhí)行流程,對(duì)算法中可并行部分,設(shè)計(jì)了運(yùn)行在設(shè)備(GPU及其內(nèi)存)上的CUDA kernel函數(shù)。使用Python和PyCUDA擴(kuò)展包實(shí)現(xiàn)潔化處理函數(shù)�；贕PU與CUDA實(shí)現(xiàn)了 Hogbom CLEAN、Multi-scale CLEAN 與 Clark CLEAN 算法,提高了 MUSER去卷積算法的效率。同時(shí)還討論了基于GPU的Multi-scale CLEAN算法中尺度、卷積核的選擇等。第三、分析對(duì)比了 MUSER中CLEAN算法間的效率。通過對(duì)比分析,總結(jié)了 MUSER中CLEAN算法各自適用的環(huán)境。本文對(duì)干涉陣成像做了相關(guān)的研究,針對(duì)MUSER對(duì)所成圖像質(zhì)量的要求,對(duì)傳統(tǒng)的退卷積算法進(jìn)行優(yōu)化研究,對(duì)射電天文課題的研究有一定的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P16;TP391.41

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