基于GPU的快速直接解调算法的实现及其在星系团数据中的应用

直接解调（DD）算法是高能天文数据处理中一种有效的数据处理方法，但是受到计算速度等因素制约，未能很好地推广普及。本项目拟采用IT业界新兴的GPU计算技术，对DD算法做出适合GPU计算特点的改造，并开发相应的软件，使DD算法能够在GPU设备中实现，从而大幅度提高DD算法的计算速度。在此基础上，对DD算法的收敛性做出探索，找到适合软件自动判别的收敛判据。作为基于GPU的DD算法软件包的一个应用，我们将把DD算法在星系团X波段观测数据处理中大规模使用。通过快速DD方法结合反投影算法，有望在星系团数据的统计分析研究中获得一定的科学成果。

直接解调（DD）算法是高能天文数据处理中一种有效的数据处理方法，但是受到计算速度等因素制约，未能很好地推广普及。本项目拟采用IT业界新兴的GPU计算技术，对DD算法做出适合GPU计算特点的改造，并开发相应的软件，使DD算法能够在GPU设备中实现，从而大幅度提高DD算法的计算速度。在此基础上，对DD算法的收敛性做出探索，找到适合软件自动判别的收敛判据。作为基于GPU的DD算法软件包的一个应用，我们将把DD算法在星系团X波段观测数据处理中大规模使用。通过快速DD方法结合反投影算法，有望在星系团数据的统计分析研究中获得一定的科学成果。. 课题执行后，在三个方面取得一定成果：在数据处理工具方面，开发并发布开源软件“星系团数据反投影算法处理工具”和“基于Matlab的Fits数据访问工具包”，这些基础工具不仅在课题组内部发挥总用，也陆续被天文界同行推广使用；在调制解调算法方面，开发了基于GPU的快速直接调制解调算法程序，实现了直接调制解调算法的改进和在GPU上的实现；在星系团数据的处理和研究方面，通过对一批低红移的星系团样本观测数据的研究，发现Chandra和XMM-Newton的观测结果之间存在的系统偏差，并给出了一套相互校正和比对的方法，该结果在Apj上发表；另外通过对非冷核星系团和冷核星系团的样本的统计分析，得到中心熵分布具有相似的双峰结构的结论。该文章已经投稿并回复审稿意见。