基于GPU的FRB搜寻技术研究

The discovery of FRB mysterious signal has aroused great interests many astronomical scientists, they think FRB will become an important tools for space research in the near future, but it is still a mystery, we need further observation and research to determine the source of the signal and the caused factors. Therefore, the study of FRB searches has great significance. This project depth analysis fast radio burst characteristics which have been already discovered, and make a breakthrough improvement on the key technology of FRB signal detection, using the latest generation GPU and CUDA technology to achieve FRB real-time searching. In this project, fast sampling and real time transmission based on ROACH, spectrum analysis, dedispersion and signal detection based on GPU. This project uses new FRB search techniques and methods, which can be contribute to improve fast radio bursts real-time observation.

快速射电爆(FRB)神秘信号的发现激起了许多天文学家的极大兴趣，他们认为FRB将成为宇宙研究不可缺少的工具，但是目前它仍旧是一个不解之谜，需要我们的进一步观测和研究，确定信号的来源以及由何种因素导致。因此，研究FRB搜寻技术具有十分重要的意义。本项目深入分析FRB信号特征，在FRB搜寻关键技术问题上取得突破，采用最新一代GPU和CUDA技术实现快速射电爆的实时搜寻目标。本项目使用基于ROACH的高速信号采样、实时传输、基于GPU的频谱分析、色散处理、信号检测。本项目采用新的FRB搜寻技术及方法，能够推动快速射电爆实时观测研究工作的进展。

建立了基于GPU加速的快速射电爆(Fast Radio Burst, FRB)搜寻算法模型，在保证搜寻精度的条件下，实现了FRB的实时搜寻，极大地提高了FRB搜寻的速度。设计射电天文多相滤波器组(Polyphase Filter Bank，PFB)，有效控制了射电信号分通道产生的频谱泄露，并使用CUDA加速行PFB算法，解决了PFB分通道计算量巨大无法实时处理的难题。建立了基于GPU的并行消色散处理算法，实现了FRB信号的高速色散处理。项目提出的FRB搜寻方法中，GPU实现了多相滤波器组、非相干消色散、RFI抑制和信号检测，GPU的多线程有效提高了算法的执行效率。在搜寻系统中，ROACH控制了数据流及射电信号的预处理，GPU实现了FRB搜寻相关的算法及海量数据的实时处理。采用GPU并行计算技术提高了FRB搜寻速度，实现了项目预定研究目标，同时为将来建设的新疆110米全可动大口径射电望远镜在终端的研制方向积累了理论和技术力量。