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陈学雷 中国科学院国家天文台 中国虚拟天文台暨天文信息学2012年学术年会 2012.11.29 三峡大学
天籁计划、SKA 及其对信息技术的需求 陈学雷 中国科学院国家天文台 中国虚拟天文台暨天文信息学2012年学术年会 三峡大学
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根据超新星和宇宙微波背景辐射推断宇宙正在加速膨胀
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宇宙大尺度结构
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一种探测暗能量的方法： 重子声学振荡（BAO)
通过测量宇宙大尺度结构中的重子声学振荡特征测定宇宙膨胀率 H(z) 和角直径距离 dA(z)，进而推断暗能量的性质
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光学测量 BAO Anderson et al.(BOSS collab.), arxiv:
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射电观测大尺度结构：强度映射方法 射电方法可以观测中性氢的21cm辐射，从而得到大尺度结构
特别适合观测光学较难观测的0.8<z<3 的宇宙，而且与光学观测互相验证，可以避免系统误差 但是，射电波段由于波长较长，角分辨率差 强度映射方法：不试图观测单个星系，只观测大尺度结构(T. Chang et al PRL) T. Chang et al., 2010, Nature
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射电干涉仪原理 From A. Falb, Basics of Radio Interferometry
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综合孔径成像 （Aperture Synthesis）
射电阵列观测方式： 多个阵元实时测出接收到的无线电波 相互两两在短时内求相关（干涉）并记录下来，干涉数据称为显示度(visibility) 根据显示度，使用综合孔径成像算法可以还原出天空的辐射图 V: visibility
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天籁实验的设计考虑 漂移扫描(固定望远镜，利用地球自转，更为稳定且降低成本) 0<z<3，初期也可先选某一红移观测
角分辨率: 15arcmin, 足以分辨BAO峰，相应阵列约 100m 大小，也可稍小 接收单元密集排布，以增强灵敏度 Ansari et al.,
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柱面望远镜 feeds symmetric design Jeff Peterson et al. 2006
asymmetric design instant field of view
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天籁干涉数据实时处理问题 简单估计： 第一期 全规模 接收单元 100x2 2500x2 干涉对 2x104 107 采样频率
200Msps 1Gsps 总数据量(8bit) 40GB/s 5TB/s 计算量 (FFT length 1024) FFT:50Gflops+MAC:4Tflops FFT:5Tflopes+MAC:10Pflops 整个互联网流量: 20TB/s (P. Alexander 2010); 1PB (Alpha, )
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射电数据实时处理过程 模数转换(ADC)实现信号采样 FFT或多相滤波将时域信号转换为频域信号 数据交换（分布式计算）
计算每对天线、每个频率的互相关，得到显示度 保存显示度 采用分频分布式信号处理系统，保证无论阵列规模多大，每个处理单元的数据流总小于等于其数据采集率
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计算方案 CPU/GPU (参见田海俊、徐洋报告） DSP/FPGA（自动化所研制） Processing board AD board
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非实时数据处理 干扰和坏数据识别 定标校准 成图（CLEAN, 最大熵等）、拼图 前景减除（主成份分析、盲源分离） 点源、动目标和变源识别
21cm 功率谱估计 多波段观测交叉识别 目标分类 目标性质
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射电天文学发展状况 射电望远镜阵列通过综合孔径成像进行观测 典型：VLA 有27个干涉单元 干涉基线数 ~ N2
数字技术发展允许更大规模的干涉阵列，目前ATA，LOFAR, MWA等正在研发几百个单元的阵列 未来的SKA： 由一个dish array, 一个或两个Aperture array 组成，每个array几千个单元，并包括多波束 观测红移的21cm是探测宇宙的重要手段
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平方千米阵(SKA)
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数据格式、标准化、自动化 目前各射电望远镜产生的数据格式仍有较大差异
有许多不同的数据处理软件（例如 AIPS, CASA, MIRIAD, ASAP, ...) 且使用比较复杂 数据处理需要复杂的手工操作，有很大任意性，在很大程度上依赖使用者的经验和技巧 传统的数据处理主要目的为获得图像，而对于宇宙学研究来说，获得统计数据往往更为重要 未来的射电数据需要更为自动化、标准化的处理，在软件方面有极大量的工作
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谢谢
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