天文海量数据处理技术

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天文学已成为近10年来最大的消费者计算资源中的一个。新的计算技术不断涌现，并致力于天文学研究的各个领域。因此，我们已经可以看到这样的发展趋势，即天文学研究将成为所有尺寸大：更大的数据集，更准确的数据分析和处理，以及更详细的结果。通过在世界各地建立的仪器进行这些大型天文研究的显著增加，不仅需要巨大的处理能力，而且还巧妙的制度设计，从硬件建设到软件开发和部署的所有道路。有了这个特殊的问题，我们要涵盖与新的计算技术来说明读者的广泛范围由天文学计算这些观测技术打开最相关的方面。

有在这个特殊的问题，这巨大的关注天文数据归档和管理，数据分析，可视化及应用，现代望远镜的数据收集减少总论文6篇。在下文中，我们提出了按主题特刊分裂的主要内容：

这个问题的两篇论文都致力于Zhang等人H.海量数据归档和管理技术。和X叶等。H. Zhang等人。提出了一种稳健的方式来传输海量数据。更多than 84,000 pulsar observation data files in the PSRFITS format have been released with a maximum file size of 1 GB. X. Ye et al. designed effective mechanisms to ensure the high stability of the system and to control the data transmission when the network is unstable through adaptive algorithms which could transfer the massive data from observatory to its data processing center.

四篇论文讨论了海量数据分析，这表明如何在当前的天文数据处理应用的信息处理技术。S.什雷斯塔和D.-Y.崔提出，在现场明确其有效性是通过对建立雨衰模型统计分析进行提供足够准确的估计Ku波段信号衰减的技术。

在W.王焱，太阳能无线电图像修复一新方法的研究，提出了。与来自相同数据的不同加权函数的两个图像被组合。该恢复方法已经被应用到数据Mingantu光谱radioheliograph的处理。M.朱等人。基于从无线电天文图像形态成分分析提取的长丝。实验结果表明由作者提出的方法是有效的，最后的图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）。Z.强等。施加的自适应背景学习方法来检测的CME（日冕物质抛射）。与CDAW，仙人掌，种子和CORIMP目录中的结果相比，该新的方法来检测关于在CDAW CME目录，它是由人的视觉检查确定所列的CME的73％。

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汪峰

曹文达

丹尼斯Bastieri

丁俊晖范

崔辰州

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