混合w-facets成像并行算法研究

作者：于昂,勞保強,王俊義,安濤

摘要：大視場成像是低頻射電干涉陣列數據處理的核心技術,也是實現未來平方公里陣射電望遠鏡(square kilometre array, SKA)宏偉科學目標的基礎手段。為了改善uv-faceting和w-projection這兩種大視場成像算法,研究了它們之間的混合算法(稱為w-facets);此外,為了加速該混合算法,提出基于多核CPU和GPU的并行算法。驗證性實驗表明,與uv-faceting算法相比,該混合算法每束光能降低4 mJy噪聲水平,圖像的動態范圍最高提升2.34 dB;并且,在圖像質量最好時,與目前在澳大利亞默奇森寬視場陣列(Murchison widefield array, MWA)項目數據處理中廣泛使用的w-stacking算法的結果基本一致。性能測試結果表明,基于多核CPU的并行算法在一定線程數范圍內,具有良好的可拓展性,當分面數與線程數相等時,加速效果最佳;基于GPU的并行算法加速比高達201.8倍,是多核CPU的并行方法最佳結果的8.9倍左右。這些研究成果能夠為即將開展的大視場成像相關科學任務,提供有力的技術支撐和參考價值。

發文機構：桂林電子科技大學信息與通信學院 中國科學院上海天文臺

關鍵詞：射電天文大場成像混合算法并行優化radio astronomywide-field imaginghybrid algorithmparallel optimization

分類號： P164[天文地球—天文學]