专利名称：并行化Abel变换大气参数数据处理方法
技术领域：
本发明涉及卫星导航、大气探测、并行计算技术领域，尤其涉及一种并行化Abel变换大气参数数据处理方法。
背景技术：
无线电掩星技术最初用于天文学中探测行星的大气状态(参见文献1) ；1965年， Fischbach提出将这种技术应用于地球大气探测的思想(参见文献2)。此后Hardy等 人进行了大量的理论研究和模拟计算工作(参见文献3)。90年代初美国全球定位系统 GPS(Global PositioningSystem)星座的成功建成和运行促进了这一思想在实践中的应用。利用GPS无线电掩星技术探测地球大气状态是近年来地学和大气科学领域中蓬 勃发展的研究方向之一。其基本思想是在低轨道(LE0，Low Earth Orbit)卫星上安装一 个高频采样的GPS接收机对GPS卫星进行观测。当信号穿过地球电离层和对流层时，由于 相应介质垂直折射指数的变化，信号路径会发生弯曲。随着信号发射与接收两端卫星的运 动，弯曲的信号路径会由高到低或者由低到高地扫过整个地球大气层，持续时间约为Imin 左右，这一过程被称作一次下降或者上升掩星事件。通过对一次掩星事件中信号相位及振 幅变化量的测定，再加上GPS与LEO卫星的精密轨道信息，就能够反演弯曲角的垂直廓线， 进而得到大气折射指数廓线。当对流层中水汽含量可以忽略时，可基于理想气体大气状态 方程直接得到气压与干温廓线。当水汽含量较大时，利用其它途径(如数值天气预报模式 输出或无线电探空观测资料)提供的背景温度场，进而反演大气湿度廓线。GPS掩星观测这一新型大气探测手段的产生是对传统大气探测手段的有力补充， 其观测数据具有全球覆盖、高垂直分辨率、高精度、稳定性好等优点。其发展能够弥补无线 电探空仪和气象卫星的不足，推动数值天气预报精度的提高。对于天气预报而言，数值天气 预报(NWP)模式必须采用三维大气参数数据作为初值，目前提供这种初值的无线电探空网 络在时空分布上密度不够，极大地限制了模式的精度。而气象卫星资料的垂直分辨率有限， 对模式精度的贡献较小。掩星观测由于其高垂直分辨率和高精度，所提供的丰富数据资料 具有进一步改进NWP模式的潜力。由于掩星观测的长期性与稳定性，它对于气候和全球变 化研究也具有重要作用。另外，GPS掩星观测为电离层的研究也提供了有利条件，它具备足 够的时空分辨率提供全球电离层映象。目前欧美等发达国家和地区已经相继开展星载GPS掩星观测的科学任务。自 1995 年由美国大学大气研究联合会(UCAR, University Corporation for Atmospheric Research)主持的概念证明实验GPS/MET正式启动，发射了轨道高度为750km的 Microlab-I卫星。通过对该LEO卫星GPS掩星观测资料的处理，证明了 GPS掩星探测地球 大气状态的可行性和对改进NWP模式的潜在价值(参见文献4)。美国、欧洲、中国台湾省等多个国家和地区已发射了实施掩星观测的多个卫星 或卫星星座。其中以美国与台湾联手开始筹备建立气象、电离层与气候星座观测系统(COSMIC, TheConstellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate)。有关星群(Cluster)的定义有很多种，其最早来源于天文学中有关星团 (Cluster)的定义——一系列具有相似或相近特性的恒星；国内有些文献也将星座 (Constellation)翻译为星群；而在航天领域经常提到编队卫星星群(Formation-Flying Satellite Cluster)的概念。所以有必要将此处“星群(Cluster 或 Satellite Cluster)” 的概念进行明确指进行掩星观测的卫星(如CHAMP)、星座(如COSMIC)或编队卫星星群 (如GRACE)的组合，统称为实施掩星观测的“LEO星群”。利用GNSS星群掩星技术对全球大 气状态进行监测，为全球和局域的天气预报、气候变化等领域提供全天候、高时空分辨率的 观测数据。COSMIC的主要科学任务即为利用GPS掩星数据弥补常规气象观测手段如探空气 球在海洋、两极分布稀疏的不足，为气象研究人员对飓风、台风等风暴形式进行观测、研究、 预报提供高分辨率的大气水汽含量数据，精化全球和区域的天气预报模式，同时还为全球 气候研究、电离层研究、地球重力场的研究提供数据资料。该系统的建成共需耗资1亿美 元，其中台湾承担80%。台湾历来是台风重灾区，而台风形成的太平洋区域探空气球站非常 少，常规气象观测资料很有限。COSMIC所能提供的台湾周围海洋区域高时空分辨率的大气 探测资料对提高台风、降雨与风力预报的精度将起到重要作用。COSMIC正常运行后，每天实 际提供的掩星事件可以达到2500次。另一方面，继美国的GPS系统，俄罗斯的GL0NASS系 统之后，欧洲(GALILEO)和中国(COMPASS)都在致力导航卫星系统的研发和实施。这些系 统统称为GNSS系统。到这些系统都运行后，配合低成本的低轨道掩星星群，每日可产生数 万甚至更多的掩星时间。这一方面为(空间)天气预报提供了前所未有的全球覆盖数据， 同时也带来了对处理系统计算性能的挑战。这样，伴随多GNSS系统的发展和实施，以及LE0 星群的发展，未来5年左右，可获得的每日掩星事件数将达到数万次，这对近实时数据处理 能力提出了很高的要求。在计算平台方面，由于多核，多处理器计算平台硬件成本的大幅降低，且事实上的 工业标准级的MPI (Message Passing Interface)的广泛使用和成熟。为采用并行方式提 高星群掩星处理系统计算速度提供的硬件和系统软件平台的支持。阿贝尔(Abel)变换反演大气参数(参见文献5)是星群掩星系统的主要核心步 骤。每个掩星事件(采样点)都需要调用该过程计算大气参数。对于每日数力次的采样数， 经典的实现方法显然很难满足3-6h近实时应用的需求。所以采用一种并行化的Abel变换 大气参数数据处理方法，将以较低的成本大幅度提高系统的计算性能。由于每个掩星事件 的Abel变换计算相互独立，没有计算时间上的前后相关性，所以其理论并行效率很高。文献 1 :Fjeldbo，G.，A. J. Kliore，and V. R. Eshleman，The neutral atmosphere of Venus asstudied with the Mariner V radio occultation experiments, The Astronomical Journal，76，123—140，1971.文献 2 :Fischbach，F. F. , A satellite method for pressure and temperature below 24km，BulletinofAmerican Meteorological Society，46，528—532，1965.文献3 :Hardy，K. R.，G. A. Hajj，and E. R. Kursinski, Accuracies of atmospheric profilesobtained from GPS occultations， International Journal of Satellite
4Communications,12，463-473，1994文献 4 :Kursinski，E. R.，G. A. Haj j，J. T. Schoeld，et. al.，Observing Earth' s atmosphere withradio occultation measurements using the Global Positioning System, Journal of GeophysicalResearch，102，23429-23465，1997文献5 徐晓华，利用GNSS无线电掩星技术探测地球大气的研究.武汉大学博士 论文，2003。
发明内容
针对上述存在的技术问题，本发明的目的是提供一种并行化Abel变换大气参数 数据处理方法，以大幅提高Abel变换反演大气参数的处理速度。为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案①根据掩星事件信息、高轨道导航GNSS信息、低轨道掩星LE0星群信息、以及可获 得计算核心数量，建立每计算核心需进行Abel变换反演计算的相关索引信息；②根据Abel变换反演计算索引信息读取掩星事件基本信息、相关的GNSS卫星、 LE0掩星星群的精密轨道等数据，进行计算资源的分配；③启动每个计算核心，并行处理Abel变换大气参数的反演计算；④每计算核心计算完毕后生成相关统计信息并将结果记录成规则命名的文件 内；⑤每计算核心完成一次掩星事件的Abel变换大气参数反演计算后，转入步骤② 开始下一个掩星事件的计算，直至全部掩星事件大气参数计算完毕。所述掩星事件信息包括需要处理的掩星事件的总数、每一掩星事件的编号、对应 的位置、形成该掩星事件的GNSS卫星号和LE0卫星号、掩星持续的时间信息；所述GNSS信息包括参与计算的GNSS卫星数、每GNSS卫星的编号、星历、健康状 况、频率等数据；所述LE0星群信息包括参与计算的LE0星群卫星数、每LE0卫星的编号、星历、健 康状况、天线特性及个数数据；所述可获得计算核心数量为在计算机集群系统或多核心多CPU系统中，分配给该 用户的CPU数量。步骤②中所述进行计算资源的分配采用如下方法实现根据用户可用的计算核心数nk，参与计算的GNSS卫星数nl和LE0星群卫星数n2， 将计算任务分配给每个计算核心。对于第k个计算核心，k的取值范围为1-nk，分配nl/nk 颗GNSS卫星，余下的M0D(nl，nk)颗GNSS卫星从第1个计算核心开始依次分配。nk的取 值范围为1-128，实际最大nk取决于硬件系统平台。nl和n2的取值范围均为1_256，目前 实际工作的GNSS卫星和掩星LE0星群卫星均不超过100颗。本发明具有以下优点和积极效果(1)针对Abel变换大气参数反演计算过程之间无时间相关性，完全采用细颗粒度 并行方式进行多掩星事件的大气参数反演计算，具有高效率的特点；(2)方法简单、执行效率高，适用于多核心和多处理器计算机系统，可有效提高星 群掩星数据系统核心部分，即大气参数反演计算的工作效率；
(3)系统搭建在LINUX和MPI平台上，构建成本低，且可容易的实现自动化批处理， 能够满足近实时应用的要求。
图1是本发明提供的并行化Abel变换大气参数数据处理方法的流程图。图2是现有技术中掩星事件信息及星历读取模块流程图。图3是本发明中资源分配模块流程图。图4是本发明中并行化Abel变换大气参数反演数据处理流程图。
具体实施例方式由于LEO星群掩星系统所产生的掩星事件(采样点)之间在数据处理上无时间相 关性，所以，每一掩星事件的Abel变换大气参数反演计算是相互独立的。基于这一特点，本 发明提出的并行化Abel变换大气参数数据处理方法，采用细颗粒度的高效并行化方法实 现Abel变换大气参数反演计算。下面描述Abel变换反演大气折射指数与折射率廓线的原理在球对称大气假设下，影响参数为％的射线路径的总折射角为(参见文献1) 其中\为该射线路径的近地点向径；％为该射线路径对应的影响参数；n(rt)为近 地点向径为rt(rt彡rt0)的射线路径近地点处的大气折射指数；任意一条射线路径的影响 参数a与近地点向径rt之间的关系为 将(2)代入(1)式得到
(3)式(1)与式(3)给出了由折射率廓线计算大气折射角廓线的方法。但是我们所关心的是如何由折射角廓线得到折射率廓线的问题，采用Abel变换 (参见文献4)反演得到 其中，n(a0)是影响参数为aQ的射线路径近地点处的折射率。禾U用式⑷可以由 折射角随影响参数变化的廓线反演得到折射率随影响参数变化的廓线。利用公式(5)就可 以得到折射指数N (a)的廓线。N = 106(n-l) (5)本发明提出的并行化Abel变换大气参数数据处理方法，具体包括以下步骤，如图 1所示
步骤1 根据掩星事件信息、高轨道导航GNSS信息、低轨道掩星LEO星群信息、以 及可获得计算核心数量，建立每计算核心需进行Abel变换反演计算的相关索引信息；掩星事件信息需要处理的掩星事件的总数(n)，每一掩星事件具有编号，对应的 位置(X，Y，Z)，形成该掩星事件的GNSS卫星号和LEO卫星号，掩星持续的时间信息；GNSS信息参与计算的GNSS卫星数(nl)、每GNSS卫星的编号、星历、健康状况、频 率等数据；LEO星群信息参与计算的LEO星群卫星数(n2)、每LEO卫星的编号、星历、健康状 况、天线特性及个数数据；可获得的计算核心数量在计算机集群系统或多核心多CPU系统中，分配给该用 户的CPU数量。步骤2 根据Abel变换反演计算索引信息读取掩星事件基本信息、相关的GNSS卫 星、LE0掩星星群的精密轨道等数据，进行计算资源的分配；具体的计算资源分配方法为对于可用的计算核心(CPU或Core)数nk，第个计算 核心分配nl/nk颗GNSS卫星，余下的M0D(nl，nk)颗GNSS卫星从第1个计算核心分配。建 立相关的资源分配信息表，即每个计算核心所需计算的GNSS卫星数量及编号。参见附图3 所示。步骤3 启动每个计算核心，并行处理Abel变换大气参数的反演计算；步骤4 每计算核心计算完毕后生成相关统计信息并将结果记录成规则命名的文 件内；步骤5 每计算核心完成一次掩星事件的Abel变换大气参数反演计算后，转入步 骤2开始下一个掩星事件的计算，直至全部掩星事件大气参数计算完毕。下面以一个具体实施例结合附图对本发明作进一步说明本实施例基于如下的实施环境多核或多处理器计算机硬件平台，操作系统选用Linux，并行软件平台选用 MPICH-2 ；准备好指定格式的方案文件，作为控制程序运行主参数的设定，包括掩星事件信 息，GNSS和LE0精密星历的路径，生成文件的名称等。本发明具体实施过程如下读取方案文件的内设定的控制信息；依据控制信息，循环读取掩星事件信息、GNSS和LE0的精密星历等相关数据。根据可获得的资源量(可获得计算内核个数)，分配每内核需要进行Abel变换大 气参数计算掩星事件数量编号，并建立相关的资源分配信息表，如图3所示图3中，根据用户可用的计算核心(CPU)数nk(l nk)，参与计算的GNSS卫星数 nl和LE0星群卫星数n2，第个计算核心分配nl/nk颗GNSS卫星，余下的MOD (nl, nk)颗GNSS 卫星从第1个计算核心分配。建立CPU号-GNSS卫星编号的资源分配信息表，即每个计算 核心所需计算的GNSS卫星数量及编号。完成后进入图4所描述的数据处理过程。nk取值范围为1-128，nl和n2的取值范围均为1-256。根据资源分配信息，同时启动可用的计算内核，每计算核心安装分配的掩星事件 进行Abel变换反演大气参数的计算，另外在计算过程中将会读取相关的GNSS和LE0精密 星历等相关数据，并将结果存入指定文件，如图4所示
图4由上到下可分为9层。根据图3所描述步骤生成的资源分配信息表(层1)，包 括每计算核心(CPU)分配的GNSS卫星数及编号及对应的LEO卫星编号及掩星事件编号信 息，在所有CPU上并行进行Abel变换反演大气参数数据处理。对于第k个计算核心(CPU)， 最外层的循环为本CPU分配的GNSS卫星索引i，循环从该CPU分配的第1颗GNSS卫星直到 最后一颗(层2到层8)；对于每颗GNSS卫星，LEO星群卫星索引j也从第1颗到n2颗进行 循环(层3到层7)，通过每颗GNSS和每颗LEO星群卫星的配对信息索引该GNSS-LE0卫星 对的所有掩星事件并循环处理(层4到层6)，对j j = 1的掩星事件开始进行Abel变换反 演大气参数数据处理，并存储计算结果(层5)。当该CPU所分配的所有GNSS卫星都处理完 毕，则该CPU的计算完成(层9)。计算完成后，形成统计信息和报表信息，并存入指定文件。上述实例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权 利要求的保护范围内，对本发明做出任何的修改和改变，都落入本发明的保护范围。
权利要求
一种并行化Abel变换大气参数数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤①根据掩星事件信息、高轨道导航GNSS信息、低轨道掩星LEO星群信息、以及可获得计算核心数量，建立每计算核心需进行Abel变换反演计算的相关索引信息；②根据Abel变换反演计算索引信息读取掩星事件基本信息、相关的GNSS卫星、LEO掩星星群的精密轨道等数据，进行计算资源的分配；③启动每个计算核心，并行处理Abel变换大气参数的反演计算；④每计算核心计算完毕后生成相关统计信息并将结果记录成规则命名的文件内；⑤每计算核心完成一次掩星事件的Abel变换大气参数反演计算后，转入步骤②开始下一个掩星事件的计算，直至全部掩星事件大气参数计算完毕。
2.根据权利要求1所述的并行化Abel变换大气参数数据处理方法，其特征在于 所述掩星事件信息包括需要处理的掩星事件的总数、每一掩星事件的编号、对应的位置、形成该掩星事件的GNSS卫星号和LEO卫星号、掩星持续的时间信息；所述GNSS信息包括参与计算的GNSS卫星数、每GNSS卫星的编号、星历、健康状况、频 率等数据；所述LEO星群信息包括参与计算的LEO星群卫星数、每LEO卫星的编号、星历、健康状 况、天线特性及个数数据；所述可获得计算核心数量为在计算机集群系统或多核心多CPU系统中，分配给该用户 的CPU数量。
3.根据权利要求1或2所述的并行化Abel变换大气参数数据处理方法，其特征在于 步骤②中所述进行计算资源的分配采用如下步骤根据用户可用的计算核心数nk，参与计算的GNSS卫星数nl和LEO星群卫星数n2，将 计算任务分配给每个计算核心；对于第k个计算核心，分配nl/nk颗GNSS卫星，余下的MOD (nl，nk)颗GNSS卫星从第 1个计算核心开始依次分配；其中，k的取值范围为l-nk，nk的取值范围为1-128，实际最大 nk取决于硬件系统平台，nl和n2的取值范围均为1_256。
全文摘要
本发明涉及卫星导航、大气探测、并行计算技术领域，尤其涉及一种并行化Abel变换大气参数数据处理方法。由于LEO星群掩星系统所产生的掩星事件之间在数据处理上无时间相关性，所以，每一掩星事件的Abel变换大气参数反演计算是相互独立的。基于这一特点，本发明提出的并行化Abel变换大气参数数据处理方法，采用细颗粒度的高效并行化方法实现Abel变换大气参数反演计算。本发明针对Abel变换大气参数反演计算过程之间无时间相关性，完全采用细颗粒度并行方式进行多掩星事件的大气参数反演计算，具有高效率的特点，方法简单、执行效率高，适用于多核心和多处理器计算机系统，可有效提高星群掩星数据系统核心部分，即大气参数反演计算的工作效率。
文档编号G01S19/35GK101866021SQ201010184379
公开日2010年10月20日 申请日期2010年5月20日 优先权日2010年5月20日
发明者徐晓华, 罗佳 申请人:武汉大学