-
公开(公告)号:CN118100974A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410177481.7
申请日:2024-02-08
Applicant: 中国科学院新疆天文台
Abstract: 本发明涉及一种射电望远镜射频干扰抑制方法及系统,方法包括:获取射电望远镜接收到的射电天文信号和参考天线接收到的至少一路基带干扰信号;其中,射电天文信号和该至少一路基带干扰信号是通过同步采样而得到的;根据射电天文信号对每一路基带干扰信号进行相位矫正,得到相位相同的矫正后的射电天文信号和矫正后的每一路基带干扰信号;根据矫正后的每一路基带干扰信号对矫正后的射电天文信号进行射频干扰抑制,得到射频干扰抑制后的射电天文信号。本发明的射电望远镜射频干扰抑制方法及系统,先对基带干扰信号进行相位矫正,使其与射电天文信号的相位相同,然后再进行RFI抑制,以提高抑制效果。
-
公开(公告)号:CN117851330A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311463678.9
申请日:2023-11-06
Applicant: 中国科学院新疆天文台
IPC: G06F15/163 , H01Q15/00
Abstract: 本发明提供一种基于GPU集群的超宽带脉冲星数据处理方法,包括:在主机端读取脉冲星基带数据,将脉冲星基带数据拷贝至设备端;在设备端上通过创建并行的线程,对脉冲星基带数据依次进行分块和并行的相干消色散、并行的stokes参数检测以及并行的折叠积分,得到折叠积分后的轮廓数据;其中,所述脉冲星基带数据是超宽带多极化数据,对脉冲星基带数据进行分块按照频率的子带和极化方向来划分;将折叠积分后的轮廓数据拷贝至主机端。本发明的方法能够应对超宽带脉冲星海量基带数据大规模计算任务,实现超宽带脉冲星基带数据的实时处理。
-
公开(公告)号:CN117792983A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311636954.7
申请日:2023-11-30
Applicant: 中国科学院新疆天文台
IPC: H04L45/02 , H04L45/302 , H04L41/0896
Abstract: 本发明涉及一种天文台站数据传输网络的资源分配方法及系统,方法包括:获取各交换机和路由器的当前转发表,并根据其获取天文台站数据传输网络的当前传输状态信息,包括各当前传输路径、各当前传输路径的当前负载;根据当前传输状态信息确定各当前传输路径的传输优先级;根据各当前传输路径的传输优先级、当前负载确定各当前传输路径的期望带宽;根据每个当前传输路径的传输优先级和期望带宽确定该当前传输路径的数据起始端和数据目的端之间的期望传输路径;根据各期望传输路径生成各交换机和路由器的期望转发表;将各交换机和路由器的期望转发表发送至各交换机和路由器以更新当前转发表,使天文台站数据传输网络按各期望传输路径进行数据传输。
-
公开(公告)号:CN111292222B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202010073731.4
申请日:2020-01-22
Applicant: 中国科学院新疆天文台
Abstract: 本发明提供了一种脉冲星消色散方法,包含可切换的搜寻模式和折叠模式,包括:采用FFT并行计算模块得到多通道数据,根据多通道数据的参数初始化相关变量,进行任务分解,运算色散量平移;分配GPU内存,将色散量平移复制到GPU内存中;采用CPU调用GPU的内核函数,把计算任务交给GPU进行消色散处理,将消色散处理结果复制到CPU内存,直到消色散处理结束。本发明还提供了一种脉冲星消色散装置。本发明大幅提升了脉冲星消色散计算性能,提高了处理速度,达到了海量数据的实时消色散处理需求,同时减少了数据存储量,降低了系统成本。
-
公开(公告)号:CN111368252A
公开(公告)日:2020-07-03
申请号:CN202010130257.4
申请日:2020-02-28
Applicant: 中国科学院新疆天文台
Abstract: 一种相干消色散的方法,包括以下步骤:读取脉冲星基带数据;对主机端CPU和设备端GPU变量和参数进行初始化;CPU和GPU的数据处理相对独立,通过指针传递方式,交换数据;将CPU内存的数据复制到GPU显存;设置及初始化FFT plan;计算FFT算法;CPU启动GPU kernel函数,分配GPU多线程任务,在频率域,计算脉冲星信号与星际介质函数chirp的乘法运算,在设备端GPU的多线程执行相干消色散处理算法;将GPU Kernel处理的结果转换成时域信号,设置1D逆IFFT plan;将处理结果复制到CPU,并且数据重叠的部分去掉;写入文件,如果所有数据的消色散处理结束,释放GPU设备端开辟的内存资源。本发明解决了由于相干消色散算法计算量巨大在CPU平台上无法实时计算的问题。
-
公开(公告)号:CN117335772A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311106072.X
申请日:2023-08-30
Applicant: 中国科学院新疆天文台
Abstract: 本发明提供一种天文瞬时干扰抑制方法包括:将望远镜观测信号通过阈值进行信号分离,提取出噪声信号;将通过阈值提取出来的噪声信号经过LMS自适应滤波器滤波,得到待去除的噪声信号的估计值,最终将望远镜观测信号减去待去除的噪声信号的估计值,得到误差函数,将误差函数作为经过干扰抑制的天文信号。本发明的方法基于RFI粗分离技术和LMS自适应滤波器,无需使用参考天线数据就可以进行LMS自适应噪声抵消操作,粗提取的RFI信号完全可以满足算法要求;改进后的RFI处理流程能够直接使用射电望远镜输入信号进行LMS自适应滤波操作,而不需参考天线的信号输入。
-
公开(公告)号:CN111292222A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010073731.4
申请日:2020-01-22
Applicant: 中国科学院新疆天文台
Abstract: 本发明提供了一种脉冲星消色散方法,包含可切换的搜寻模式和折叠模式,包括:采用FFT并行计算模块得到多通道数据,根据多通道数据的参数初始化相关变量,进行任务分解,运算色散量平移;分配GPU内存,将色散量平移复制到GPU内存中;采用CPU调用GPU的内核函数,把计算任务交给GPU进行消色散处理,将消色散处理结果复制到CPU内存,直到消色散处理结束。本发明还提供了一种脉冲星消色散装置。本发明大幅提升了脉冲星消色散计算性能,提高了处理速度,达到了海量数据的实时消色散处理需求,同时减少了数据存储量,降低了系统成本。
-
公开(公告)号:CN118100974B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202410177481.7
申请日:2024-02-08
Applicant: 中国科学院新疆天文台
Abstract: 本发明涉及一种射电望远镜射频干扰抑制方法及系统,方法包括:获取射电望远镜接收到的射电天文信号和参考天线接收到的至少一路基带干扰信号;其中,射电天文信号和该至少一路基带干扰信号是通过同步采样而得到的;根据射电天文信号对每一路基带干扰信号进行相位矫正,得到相位相同的矫正后的射电天文信号和矫正后的每一路基带干扰信号;根据矫正后的每一路基带干扰信号对矫正后的射电天文信号进行射频干扰抑制,得到射频干扰抑制后的射电天文信号。本发明的射电望远镜射频干扰抑制方法及系统,先对基带干扰信号进行相位矫正,使其与射电天文信号的相位相同,然后再进行RFI抑制,以提高抑制效果。
-
公开(公告)号:CN116996123B
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202310785304.2
申请日:2023-06-29
Applicant: 中国科学院新疆天文台
IPC: H04B10/2513 , H04B10/61 , H04B10/079 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供一种超宽带脉冲星基带数据生成方法,包括:对原始脉冲星基带数据按时间分块读入;每一数据块进行FFT,得到频域数据;利用原始脉冲星基带数据的带宽、中心频率和色散量对频域数据进行相干消色散操作,得到脉冲星传播的信号的傅里叶变换结果;根据需求设置目标带宽、目标中心频率和目标色散量,通过相干消色散的逆操作加入色散,得到新的脉冲星信号电压的傅里叶变化结果,进行IFFT以得到超宽带脉冲星基带数据。本发明的方法基于带宽较窄的脉冲星基带数据,进行相干消色散操作来去除模板基带数据的色散并利用其逆操作来加色散,保证生成的超宽带脉冲星基带数据具有完整的特性,使生成的超宽带脉冲星基带数据更具有研究意义。
-
公开(公告)号:CN119052241A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411039545.3
申请日:2024-07-31
Applicant: 中国科学院新疆天文台
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1001
Abstract: 本发明涉及一种面向天文数据中心网络的动态负载均衡方法,包括:步骤S1,采用简单网络管理协议实时获取天文数据中心每台服务器的性能参数;步骤S2,根据天文数据中心每台服务器的性能参数,构建多维度负载评估模型,动态评估每台服务器的当前负载情况;步骤S3,根据每台服务器的当前负载情况,采用Q‑learning进行自适应负载分配,获取最优负载分配策略。本发明通过实时监控天文数据中心网络中的各个节点负载情况和数据流量,获取准确的系统状态信息。同时结合反馈机制,能及时调整负载分配策略,确保系统在高负载情况下仍能高效运行。本发明考虑了天文数据的大规模、高并发性和复杂性,能够智能地分配计算资源和传输路径,提高数据处理和传输效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-