RadAstr

Исследование и разработка сверхбыстрого алгоритма регистрации слабых радиосигналов и их визуализация в виртуальном окружении.

Проект выполняется при поддержке гранта РФФИ 15-07-02830

Руководитель проекта: Никитин И.Н.

Основной целью данного проекта является создание технологии для устойчивого распознания сигна-
туры слабых радиосигналов, их ускоренной фильтрации и визуализации в виртуальном окружении.
Важной задачей проекта является параллелизация вычислений с использованием многопроцессорных
систем и графических ускорителей, позволяющая достигнуть скорости вычислений, достаточной для
обработки наблюдений с радиотелескопа и реконструкции сигналов в реальном времени.
Разработаны методы регистрации слабых радиосигналов от удаленных источников, настроенные на
сигналы специальной сигнатуры:
– узкополосные сигналы (SETI), импульсные сигналы (пульсары);
– спектральные характеристики, обладающие допплеровским дрейфом и дисперсией на межзвезд-
ной среде;
– источники сигналов, сильно локализованные на небесной сфере.
Методы подавляют электромагнитные помехи, в частности, они отсеивают излучение от источников в
околоземном пространстве, проникающее в радиотелескоп через боковые лепестки. Методы реализо-
ваны как программные фильтры, осуществляющие статистическое накопление данных, отбор и взаи-
мопроверку сигналов. Впервые реализованы фильтры на основе оценки энтропийных характеристик
и криптостойкости сигналов. Фильтры соединены в конвейер обработки данных, с 3D виртуальной
средой, использованной в качестве внешнего интерфейса. Разработанные программные модули ин-
тегрированы в систему радиоастрономического мониторинга «Звёздный Дозор» и использованы для
обнаружения узкополосных сигналов в базе данных SETI (setilive.org) и сигналов пульсаров, зареги-
стрированных телескопом БСА в Пущинской радиообсерватории.
При анализе базы данных setilive, из 1.5 миллионов имеющихся наблюдений были отобраны 28 сигна-
лов описанной выше сигнатуры. Использование разработанных нами фильтров позволило идентифи-
цировать 24 из них как спутниковую радиоинтерференцию. Оставшиеся 4 сигнала не имеют аналогов,
т.е. сигналов сходной формы в 1МГц окрестности, зарегистрированных в других пространственных
направлениях. Эти 4 сигнала формально удовлетворяют всем критериям отбора, используемым в
SETI. В то же время, плотность наблюдений в непосредственной близости отобранных сигналов яв-
ляется низкой по сравнению с другими областями поиска. Для однозначной идентификации сигналов
требуются дополнительные наблюдения в соответствующих пространственных направлениях и диа-
пазонах частот.
Пущинская радиообсерватория проводит активные исследования по поиску пульсаров. Наши про-
граммные модули по анализу пульсарных данных из Пущинской радиообсерватории в настоящее
время работают в тестовом режиме. В частности, с использованием разработанных нами алгоритмов
были обработаны данные 1-часового измерения телескопа БСА. Все известные пульсары, присутству-
ющие в данных на уровне сигнал/шум > 5, были зарегистрированы. Кроме того, был обнаружен один
пульсар на уровне сигнал/шум ∼ 3, который не регистрировался ранее используемыми методами.
При изучении электромагнитной интерференции становится важным численное моделирование про-
никновения помех через боковые лепестки телескопа. Для этого необходим детальный расчет струк-
туры боковых лепестков. Для радиотелескопов типа фазированной антенной решетки, в первом при-
ближении достаточно знать координаты антенн и рабочую длину волны телескопа (SETI Report 2013,
arXiv:1309.3826). В данном проекте мы выполнили визуализацию волновых паттернов ATA-42 теле-
скопа и показали наличие длинных долин, где могут скрываться спутниковые сигналы. Более точные
результаты могут быть получены с учетом индивидуальных характеристик антенн, а также слу-
чайных вариаций их формы при изготовлении и установке (SETI Report 2007, SETI Report 2009,
arXiv:0904.0762).


В данном проекте проведено численное моделирование и визуализация диаграммы чувствительности
радиотелескопа SETI ATA-42 на основе волновой оптики в приближении дальнего поля и заданных
диаграмм чувствительности отдельных антенн. Основное вычисление реализовано в параллельном
режиме на графическом ускорителе. При этом получен коэффициент ускорения 52, необходимый
для работы модуля в реальном времени. Детальные временные характеристики данного вычисления
приводятся в Таблице 1. В качестве приложения рассмотрен сценарий со спутниковым сигналом,
проходящим через боковой лепесток телескопа, см. рис.1-3. Такие сигналы могут вызывать ложные
срабатывания в алгоритмах детектирования, их однозначная идентификация позволит повысить на-
дежность процедур мониторинга, используемых в программах по поиску внеземного разума.

Проведено ускорение обработки данных с радиотелескопа БСА. Большая сканирующая антенна (БСА)
– это уникальный инструмент, используемый в Пущинской радиоастрономической обсерватории Фи-
зического института им. П.Н. Лебедева. Этот радиотелескоп имеет структуру фазированной решетки
размера 187м x 384м (10 футбольных полей, см. рис.4), не имеет подвижных частей, состоит из 16384
полуволновых диполей, расположенных по 64 диполя в 256 линиях. Сигнал радиотелескопа состоит
из 1536 каналов, представляющих одновременные измерения по 48 пространственным направлениям
(лучам) и 32 частотным полосам. Каждое измерение представляет поток 32-битовых чисел, снимае-
мых с частотой около 80Гц, таким образом, полная плотность потока данных с телескопа составляет
около 4Мбит/сек.

В рамках проекта разработаны методы статистического накопления для поиска пульсарных сигналов
этим телескопом. Принцип работы методов реконструкции показан на рис.5. Вначале производит-
ся суммирование сигнала по периодам, то есть накопление (folding) сигнала по пробному периоду в
каждой частотной полосе. Далее проводится совмещение (matching) сигналов в разных частотных
полосах с учетом сдвига между полосами. Период, общая фаза и частотный сдвиг выбираются так,
чтобы максимизировать результат, и представляют собой индивидуальные характеристики пульсара.
Период определяется скоростью вращения пульсара, фаза описывает профиль импульса, сдвиг воз-
никает из-за дисперсии радиоволн на межзвездной среде, и по нему можно определить расстояние до
источника.

Наша цель состояла в ускорении процесса обработки сигналов такого вида. Поскольку обработка
представляет собой многократное суммирование сегментов данных в разных комбинациях, она тре-
бует чрезвычайно интенсивных вычислений. Оценки показывают вычислительную сложность порядка
𝑂(𝑁𝑓𝑁𝑏𝑁𝑝^2 log(𝑇1/𝑇0)), где 𝑁𝑓 – число частотных полос, 𝑁𝑏 – число лучей наблюдения, 𝑁𝑝 – число
точек данных, взятых в анализ, 𝑇0,1 – границы поиска периода. Практически, чтобы успеть обрабо-
тать часовое наблюдение менее чем за час, ранее приходилось рассматривать огрубленные, короткие
данные, состоящие из 6 частотных полос, с разрешением по времени 0.1сек. Нами исследована возмож-
ность обработки полных данных в реальном времени, для чего необходимо дополнительное ускорение
методов обработки. Для этой цели мы используем массивную параллелизацию вычислений.

Предварительно, полные часовые данные, занимающие 1.8Гб, разрезаются на 576 сегментов по 3.1Мб,
содержащих 5мин наблюдения в каждом луче. Чтобы не потерять сигналы, лежащие поперек разре-
зов, мы используем коллоцированное сегментирование, сдвинутое на 2.5мин. Это вдвое увеличивает
полное время обработки, но гарантирует реконструкцию всех сигналов. Далее каждый сегмент обраба-
тывается параллельно, используя максимальное число доступных процессоров. Временные парамет-
ры обработки приведены в Таблице 2. При использовании 16 процессоров достигается необходимая
скорость реконструкции в реальном времени. Для варианта с коллоцированным сегментированием
следует использовать 32 процессора. Наилучшие результаты достигаются при использовании графи-
ческих ускорителей, обеспечивающих максимальную степень параллелизации вычислений. При их
использовании достигаются скорости вычислений, уже с запасом достаточные для обработки сигнала
с радиотелескопа и реконструкции пульсаров из наблюдений в реальном времени.

Разработанные программные модули включены в приложение «Звёздный Дозор» для радиоастроно-
мического мониторинга в виртуальном окружении. В данном приложении наблюдения представлены
в форме карты звездного неба, представляющей обобщенный набор данных с оптического телескопа
Kepler и радиотелескопа ATA-42. Для выбранного наблюдения отображается соответствующая мета-
информация, направление на источник показано лучом. Зеленый цвет луча указывает на большое
отношение сигнал-шум, сильную локализацию на небесной сфере и значительный допплеровский
дрейф, что соответствует критериям SETI для отбора потенциальных сигналов внеземного проис-
хождения. Различные фильтры данных (преобразование Радона, энтропийный, криптографический
и т.д.) позволяют детально исследовать сигнал.

Также была исследована возможность использования системы аналитических вычислений Математи-
ка как интерактивной среды для моделирования и визуализации в астрономии и астрофизике. Были
рассмотрены несколько сценариев, включая использование трехмерной визуализации для мониторин-
га пульсаров, моделирования реликтового излучения, спиральных галактик, эффектов спектрально-
го смещения при релятивистском движении. В результате этих исследований был получен богатый
набор трехмерных объектов для визуализации: сетевые структуры, состоящие из темной материи,
сверхмассивные объекты в центрах галактик, геодезические потоки в областях сильных гравитацион-
ных полей и др. Все эти объекты могут быть экспортированы из системы Математика в стандартных
3D форматах и визуализированы в разработанном нами приложении «Звездный Дозор».
Кроме того, в системе Математика имеются дополнительные графические возможности, отсутству-
ющие в традиционных системах виртуального окружения, такие как трехмерные графики плотности
функций и наборов данных, автоматическая адаптивная дискретизация поверхностей и объемов, опе-
рации над множествами, такие как объединение и пересечение трехмерных областей, многомерная
нелинейная интерполяция, построение интерактивных математических моделей сложных явлений и
процессов. Полноценное стереоскопическое виртуальное окружение также может быть создано сред-
ствами системы Математика, путем построения бинокулярной проекции и использования активного
3D-проектора офисного типа, основанного на технологии DLP-Link. Мы использовали эти возможно-
сти для трехмерной визуализации пульсарных сигналов с телескопа БСА.

Типичные наблюдения телескопа БСА показаны на рис.6. Телескоп производит одновременные на-
блюдения вдоль плоскости меридиана (в секторе 21∘), что отвечает угловой координате типа широты,
на рисунке отложенной по длинной горизонтальной оси. Телескоп использует вращение Земли для
сканирования небесной сферы. Результат одного часа наблюдений, то есть 1/24-сектор небесной сфе-
ры, 15∘, отвечает долготе, отложенной по короткой оси на рисунке. По вертикальной оси отложена
дисперсионная мера сигнала, пропорциональная расстоянию до источника. Таким образом, трехмер-
ные графики на этом рисунке показывают реальный сегмент космического пространства, в котором
наблюдаются периодические сигналы. При этом на малых расстояниях находятся помехи земного
происхождения. После отрезания помех производится проекция, взятие максимума интенсивности
вдоль радиального направления. На оставшихся координатах широта-долгота идентифицируется рас-
пределение наблюдаемых пульсаров. Сужая трехмерное окно к каждому пульсару, см. рис.7, можно
исследовать тонкую структуру сигнала на предмет наличия нескольких решений, слившихся пиков,
вторичных максимумов и т.д.



Библиографический список всех публикаций по проекту за весь период выполнения про-
екта, в порядке значимости:
[1] Клименко А.С., Клименко С.В., Коних К., Никитин И.Н., Малофеев В.М., Тюльбашев С.А. Радио-
астрономический мониторинг в виртуальной среде //Труды Международной конференции и Школы
по физико-технической информатике CPT2015, 10-17 мая 2015 г., Ларнака, Республика Кипр; 01-03
июля 2015 г., Протвино, Московская область. – Изд.ИФТИ, Протвино-Москва, 2016, ISBN 978-5-88835-
039-3, С.92-98
[2] Клименко А.С., Клименко С.В., Коних К., Никитин И.Н., Никитина Л.Д., Малофеев В.М., Тюль-
башев С.А. Вторичный отбор астрономических радиосигналов в виртуальном окружении «Звезд-
ный Дозор»//Труды Международной конференции и Школы по физико-технической информатике
CPT2015, 10-17 мая 2015 г., Ларнака, Республика Кипр; 01-03 июля 2015 г., Протвино, Московская
область. – Изд.ИФТИ, Протвино-Москва, 2016, ISBN 978-5-88835-039-3, С.67-71
[3] Stanislav Klimenko, Valery Malofeev, Igor Nikitin. StarWatch: Radio Astronomical Monitoring in Virtual
Environment // Proceedings of the International Conference CyberWorlds2015, Sweden, Gotland, 7-9
october 2015, ISBN 978-1-4673-9403-1/15 Pub. IEEE CPS, DOI 10.1109/CW.2015.19, pp.361-364
[4] Kira Konich, Igor Nikitin, Stanislav Klimenko, Valery Malofeev, and Sergey Tyul’bashev. Radio
Astronomical Monitoring in Virtual Environment// Procedia Computer Science, V.66, pp.592-601, Elsevier
2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.11.067
[5] Malofeev V.M. et al., A LOFAR census of non-recycled pulsars: average profiles, dispersion measures, flux
densities, and spectra, Astronomy and Astrophysics, EDP Sciences, 2016, 591 (A134).
[6] Malofeev V.M. at al., Flare activity of PSR J0653+8051, Monthly Notices of the Royal Astronomical
Society, 2016, 457, 538.
[7] С.В. Клименко, К. Коних, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, Методы регистрации слабых радиоастро-
номических сигналов, Труды Международной конференции и Школы по физико-технической ин-
форматике CPT2016, 08-15 мая 2016 г., Ларнака, Республика Кипр; 28-29 июня 2016 г., ЦарьГрад,
Московская область; Изд. ИФТИ, Протвино-Москва, 2016-2017, С.79-89.

[8] С.В. Клименко, К. Коних, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, Визуальное исследование волновых форм
радиотелескопов типа фазированной антенной решетки, Труды Международной конференции и Шко-
лы по физико-технической информатике CPT2016, 08-15 мая 2016 г., Ларнака, Республика Кипр; 28-29
июня 2016 г., ЦарьГрад, Московская область; Изд. ИФТИ, Протвино-Москва, 2016-2017, С.74-78.
[9] С.В.Клименко, И.Н.Никитин, Л.Д.Никитина, С.А.Тюльбашев, Тахионная модель темной материи,
Труды Международной конференции и Школы по физико-технической информатике CPT2016, 08-15
мая 2016 г., Ларнака, Республика Кипр; 28-29 июня 2016 г., ЦарьГрад, Московская область; Изд.
ИФТИ, Протвино-Москва, 2016-2017, С.90-106.
[10] Алешин В.П. Технология виртуальной 3D среды в обратных задачах анализа визуального восприятия
и интерпретации изображений // Труды 26-й Международной конференции GraphiCon2016, 19-23
сентября 2016, ННГАСУ, г. Нижний Новгород, Изд-во ИФТИ, Москва-Протвино, ISBN 978-5-88835-
047-8, С.9-13
[11] Stanislav Klimenko, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Kira Konich, Kevin Reinartz, Sergey Tyul’bashev.
StarWatch 2.0: RFI filter for SETI signals // Proceedings 2016 International Conference on Cyberworlds,
CW2016, 978-1-5090-2303-5/16, Pub. IEEE DOI 10.1109/CW.2016.31, pp.223-226
[12] С.А.Тюльбашев и др., Поиск и обнаружение пульсаров в мониторинговых наблюдениях на частоте
111 МГц, Астрономический Журнал, 2017, том 94, No 10, с. 837-848.
[13] Stanislav Klimenko, Andrey Klimenko, Kira Konich, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Valery Malofeev, Sergey
Tyul’bashev, Methods of registration of weak radio signals, Lecture Notes in Computer Science, vol 10220,
pp. 47-63, Springer 2017.
[14] Stanislav Klimenko, Kira Konich, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, StarWatch 3.0: visualizing wave patterns
of phased array radio telescopes, in Proc. CyberWorlds 2017, 20th - 22nd September, Chester, UK, IEEE
2017, pp. 237-240.
[15] Stanislav Klimenko, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Kira Konich, Kevin Reinartz, Numerical modeling of
relativistic networks, Int. J. Mod. Phys. C28 (2017) 1750035.
[16] Stanislav Klimenko, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Numerical solutions of Einstein field equations with radial
dark matter, Int. J. Mod. Phys. C28 (2017) 1750096.
[17] С.В. Клименко, К. Коних, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, Использование графических ускорите-
лей для расчета диаграмм чувствительности радиотелескопов, Труды Международной конференции
«Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и
безопасности» (SCVRT2017), ЦарьГрад, 28 ноября 2017 г.; Изд. ИФТИ, Протвино-Москва, 2017-2018
(в печати).

[18] С.В. Клименко, К. Коних, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, С.А. Тюльбашев, Использование мно-
гопроцессорных систем и графических ускорителей для поиска пульсаров, Труды Международной
конференции «Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач
мониторинга и безопасности» (SCVRT2017), ЦарьГрад, 28 ноября 2017 г.; Изд. ИФТИ, Протвино-
Москва, 2017-2018 (в печати).
[19] С.В. Клименко, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, Использование системы Математика для модели-
рования и визуализации в астрономии и астрофизике, Труды Международной конференции «Си-
туационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и
безопасности» (SCVRT2017), ЦарьГрад, 28 ноября 2017 г.; Изд. ИФТИ, Протвино-Москва, 2017-2018
(в печати).
[20] С.В. Клименко, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, Математическое моделирование и визуализация сверх-
массивных объектов в центрах галактик, Труды Международной конференции «Ситуационные цен-
тры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и безопасности»
(SCVRT2017), ЦарьГрад, 28 ноября 2017 г.; Изд. ИФТИ, Протвино-Москва, 2017-2018 (в печати).
[21] С.В. Клименко, И.Н. Никитин, Л.Д. Никитина, Математическое моделирование и визуализация га-
лактик с радиальными потоками темной материи и кротовой норой в центре, Труды Международной
конференции «Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач
мониторинга и безопасности» (SCVRT2017), ЦарьГрад, 28 ноября 2017 г.; Изд. ИФТИ, Протвино-
Москва, 2017-2018 (в печати).

[22] Stanislav Klimenko, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Numerical modeling of a galaxy with radial dark matter
flows and a wormhole in the center, Int. J. Mod. Phys. C (submitted).
[23] Stanislav Klimenko, Kira Konich, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Sergey Tyul’bashev, GPU accelerated signal
processing for search of pulsars, The 3d Int. Conf. on Advances in Signal, Image and Video Processing,
SIGNAL 2018, May 20-24, Nice, France (submitted).



Ċ
Andrey Klimenko,
7 янв. 2018 г., 2:05
Comments