基于GPU的CLEAN算法的实现与优化研究

发布时间：2017-12-07 21:23

  本文关键词：基于GPU的CLEAN算法的实现与优化研究

  更多相关文章： 洁化算法 MUSER GPU CUDA

【摘要】：射电天文目前已成为天文学中一个重要的研究领域。世界上最大的射电干涉阵平方公里阵(SKA),及“中国天眼”500米口径球面射电望远镜(FAST)等的建设,使各国科学家愈发意识到海量天文数据处理对天文及计算机领域带来了新的机遇与挑战。中国近年来在射电天文领域的研究与装备发展有目共睹。中国厘米-分米频谱射电日像仪(MUSER,MingantU SpEctral Radioheliograph)的建成,推动了中国射电天文研究和技术的进步。针对MUSER中对可见度数据快速成像,及去卷积的实时性需求,利用GPU实现去卷积算法,最大可能的还原真实的观测图像。文中使用CLEAN算法对观测得到的图像进行去卷积操作,消除UV覆盖不完全带来的影响,得到最大程度还原的太阳观测图像,并提交给天文学家,以期从中研究得到太阳的活动规律,减少太阳活动对人类的影响。文中工作如下:第一、针对干涉阵快速成像,因UV覆盖不完全引入伪影,讨论了使用CLEAN算法来提高干涉阵成像图像质量。为提高MUSER中CLEAN算法的运行效率,文中讨论了 CUDA并行架构与GPU多处理器的优势,及基于GPU实现MUSER中去卷积算法的方法。第二、通过分析 Hogbom CLEAN、Multi-scale CLEAN 和 Clark CLEAN 算法执行流程,对算法中可并行部分,设计了运行在设备(GPU及其内存)上的CUDA kernel函数。使用Python和PyCUDA扩展包实现洁化处理函数。基于GPU与CUDA实现了 Hogbom CLEAN、Multi-scale CLEAN 与 Clark CLEAN 算法,提高了 MUSER去卷积算法的效率。同时还讨论了基于GPU的Multi-scale CLEAN算法中尺度、卷积核的选择等。第三、分析对比了 MUSER中CLEAN算法间的效率。通过对比分析,总结了 MUSER中CLEAN算法各自适用的环境。本文对干涉阵成像做了相关的研究,针对MUSER对所成图像质量的要求,对传统的退卷积算法进行优化研究,对射电天文课题的研究有一定的参考价值。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P16;TP391.41

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本文编号：1263879