33、天文数据时间序列检索方法解析

天文数据时间序列检索方法解析

1. 相关工作

在天文学研究中，天文学家常需不同时间段的观测数据，以了解天体随时间的变化。这就涉及到两个关键操作：天体对象的交叉匹配和海量天文数据的查询。

1.1 天体对象的交叉匹配

交叉匹配是指通过计算不同目录中天体的位置，找出相同的天体对象，这是进行天体分析的基础步骤。但随着天文目录数据量的激增，逐对比较所有目录中的每个源变得不切实际。因此，人们提出了许多优化方法来加速交叉匹配过程。
- 分区和并行化方法 ：
- Zone方法 ：Gray等人提出，将球形空间划分为等高带，并在相关区域进行交叉匹配。
- 基于Zone的改进 ：Wang等人在此基础上，按天体在区域和网格中的位置划分，并在GPU上实现索引。Budavari、Lee等人则将区域索引应用于多个GPU。
- HTM和HEALPix ：Kunszt等人提出的Hierarchical Triangular Mesh（HTM）和Gorski等人提出的Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization（HEALPix）是两种广泛使用的空间索引方法，分别将球体划分为三角形和菱形单元格。基于这些索引方法，Soumagnac等人使用HTM划分天球并将目录重新格式化为HDF5文件；Jia等人在CPU - GPU集群上采用HEALPix加速交叉匹配，并提出Multi - Assignment Single Join方法应用于集群上的交叉匹配。
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