平方公里陣(Square Kilometre Array,SKA)將成為國際上最大的綜合孔徑射電望遠鏡,SKA作為下一代的射電望遠鏡,以大視場、多波束、高動態(tài)、高分辨和大數據為核心概念,將顛覆射電天文學的傳統研究手段,帶來全新和革命性的天文學研究理念。本文分析了SKA的總體結構設計,觀測數據的獲取以及采樣與成像過程,以及SKA海量觀測數據實時處理的特點的基礎下,對基于目前SKA采用的一個分布式計算框架DALiuGE中w項改正算法的實現進行了研究,為滿足SKA后續(xù)實驗工作的開展。具體內容如下:1.面向SKA科學大數據的分布式處理需求,分析調研了射電干涉陣的數據獲取和處理流程,對綜合孔徑成像原理,大視場成像w項問題進行了細致研究,對當前DALiuGE計算框架的開發(fā)方法進行了學習與實驗。2.針對SKA大視場、高動態(tài)、高分辨率成像的獨特要求,重點對大視場射電干涉陣成像關鍵技術展開了研究,對Faceting算法進行了深入的研究,實現算法并初步完成測試。3.在工作二的基礎上,根據SKA科學數據處理器工作包(SDP)的要求,進一步將Faceting算法封裝為DROP,在DALiuGE框架下運行實現。... 

【文章來源】：昆明理工大學云南省

【文章頁數】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

DALiuGE框架和管道生命周期的不同階段在開發(fā)期間，Drops[37]

圖 2.2 Drop 的開發(fā)所在開發(fā) DALiuGE 中，我們通過數據生命周期管理，圖形執(zhí)行引擎和成本優(yōu)置整合成 個連貫的數據驅動的框架，來延伸“傳統”的數據流模型。我們已的數據流模型做了修改：模型數據作為節(jié)點、參與者，可以管理自己的生命周期，觸發(fā)相應的“用戶”狀態(tài)。在這里的應用和數據節(jié)點都稱為 DROPs。所有的狀態(tài)信息被保存在 DROP 包，而 DROPs 的有效負載，即管道組件的算，都是無狀態(tài)的。DROP 是透明的底層圖/數據流的執(zhí)行引擎，使數據驅動框架有良好的數據流系用程序級和靈活性表現力。最后，區(qū)分 2 種數據流圖-邏輯圖和物理圖。前者提供計算抽象在 個資源無關的方式更高的水平。后者表示以滿足最低的成本性能的實際執(zhí)行計劃，要求映射到 組給定的硬件

由于觀測距離遙遠， 1 l2m2~1可以假設視場近(或切平面)，因此式中相位項ω( 1 l2m21)(稱之為ω項函數可以簡化為2 可以看出，可見度函數和目標源亮度分布成傅里葉變換關系函數，即可獲得目標源的亮度分布�？梢钥闯� n = 1 即是二維傅里葉變換成像的條件，因此當采用時，產生的誤差ε表示為 w(n 1)，這個誤差的相位表示 2 21)，可以進 步近似的表示為： ~ ( 2m2) edldmlmIlmV(u,v)julvm 2()221(,)

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2931782