摘要：引力波作为一种特殊的信息载体,其通过辐射的方式对外传递能量。对引力波进行研究能够验证广义相对论的正确性,了解宇宙、天体的形成与演化过程,但引力波能量相对较小,对其进行研究存在一定难度。本文提出了基于深度学习的引力波极化分析软件架构,结合相关算法对其功能进行介绍,以满足引力波多种极化模式研究的需要,为未来实验探测甚高频引力波提供支撑。

　　关键词：深度学习；引力波；极化；软件架构；功能

　　0引言

　　引力波是广义相对论中最重要的理论预言之一,随着高频引力波GW150914被发现,黑洞也首次被证实存在,尤其是双中子星并合引力波GW170817开启了天文学新时代。为提高对于引力波的动态探测能力,以及实现对于引力波的极化分析,需要在现有硬件系统的基础上,利用深度学习技术,设计一种具有可行性的引力波极化分析软件,并能够自主优化相关功能,提升引力波极化分析的准确度和精度。

　　1软件架构设计

　　引力波的探测需要借助各种设备,经过前端处理后的数据将作为引力波极化分析软件的输入[1]。该软件采用深度学习技术,可实现智能化的引力波探测与极化分析。本研究通过合理的分层设计,丰富软件功能构成,在保证数据安全的情况下,将引力波极化分析数据以三维可视化的方式进行呈现,为科研人员提供直观、高效的参考数据。

　　该引力波极化分析软件架构采用了较为典型的分层设计,主要包括设备层、软件层、接口层、网络层、应用层与数据层,如图1所示。其中,设备层主要连接用于探测引力波的相关硬件,如引力波探测器、脉冲星计时阵列、原子干涉仪、微波望远镜等；软件层的数据处理模块、极化特征提取模块、数据分析与建模模块、数据质量评估模块可实现引力波不同极化模式的信号分析；接口层为软件内、外信息交互提供规范化的协议与硬件接口,实现数据的有限共享与协同；数据层可以完成引力波极化数据采集、分析、存储等相关操作,以及对数据进行备份,以避免特殊情况下的数据受损；网络层可实现软件内、外数据传输与指令通信,为各层之间协同配合提供稳定的通信链路；应用层可以根据软件层的分析结果进行数字化呈现,并打印相关报告。

　　2软件核心功能分析

　　基于深度学习的引力波极化分析软件不仅要完成相关数据的探测、处理和存储,还要能够根据数据分析结果对数据分析算法进行优化,以提高引力波极化分析的效率、精度。软件核心功能主要包括以下四个方面。

　　2.1数据预处理功能

　　该软件连接各种类型的引力波探测设备,由相关设备采集的引力波信号需要经过简单的处理后到达数据层。为保证数据质量,该软件需要对数据进行清洗,填补数据中的缺失值,去除异常值、重复值以及无效数据等。引力波存在6种典型极化模式,不同极化模式下的数据特征存在较大差异,这对数据与处理流程设计提出了较高要求。

　　该数据预处理功能的流程如图2所示。

　　为提高数据预处理质量,该功能模块的流程中增加了噪声建模、降噪环节,其中,噪声建模主要是应对环境噪声对探测设备造成的干扰,通过分段白化算法降低输入数据的冗余性,提高数据集的关联度[2]。该模块采用极化模式完成数据分离,通过响应函数对数据进行校正,提取数据特征值,并检查数据质量,通过归一化处理,提高深度学习模型的稳定性,保证所筛选的引力波信号幅度在[1,-1]之间,最终输出不同模式下的极化波形。

　　2.2特征提取功能

　　引力波极化分析的核心是提取相关数据集的特征值,并以此作为多种极化模式分离的工具。引力波极化模式较为复杂,可通过特征值关系验证其正交性,若两种引力波极化模式完全正交,该引力波极化模式下的纯度参数计算公式如式（1）所示：

　　式中,λ1、λ2为不同极化模式能量矩阵的特征值,当η=1时,即λ2=0时,引力波极化模式的能量将集中于λ1的极化模式下；当η=1时,即λ1=λ2时,两种极化模式的能量分布相同,这也证明了引力波极化后的特征值与能量分布存在密切关系。根据所提取的特征值,研究人员可以调整探测设备的相关参数,实现对不同极化模式下引力波的定向探测,从而辅助完成引力波极化分析。

　　2.3极化分析与参数估计功能

　　基于深度学习的引力波极化分析软件需要对所有数据进行分析,并根据深度学习算法的优化建议调整软件参数[3]。通过深度学习可以实现端到端的引力波极化特征的自动分析,使引力波极化分析效率显著提升,同时能够打破传统极化分析的局限性,实现极化分析的闭环。

　　首先,该软件利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）模型识别引力波极化数据的时频图、时域波形,识别引力波极化模式的空间特征,并确定引力波极化模式；其次,利用“小波变换+CNN”的组合完成时频特征的自适应提取与增强,叠加Transformer模型强化时频区域的智能解析效率,弱化干扰因素对引力波极化分析的影响；再次,以引力波探测设备为图节点,明确多天线响应函数的边,借助图神经网络(Graph Neural Network,GNN)学习探测设备之间的极化耦合关系,显著提升多种引力波极化模式的分离精度；最后,借助“贝叶斯优化+CNN”组合,学习引力波极化分析误差函数变化范围与参数关系,动态调整带通滤波器截止频率、时频变换窗口宽度、噪声白化等参数,将参数调整过程作为智能体训练依据,保证最佳的神经网络层数量、神经元数量。

　　2.4数据管理及冗余功能

　　引力波极化分析所涉及的数据规模较为庞大,且深度学习要求数据存储、读取的时效性较强,因此,该软件采取了分布式的数据存储架构设计[4]。在此基础上,从数据安全的角度出发,还增加了引力波极化数据冗余功能模块,以满足深度学习任务断点处理要求。

　　第一,多层级的数据智能存储。该软件根据访问频率将存储层级分为热存储层、温存储层和冷存储层,对应容量占比分别为10%、60%和30%。为提高数据读写速度,深度学习模型可根据引力波极化分析任务数据画像,及时在不同层级之间调度数据。相比于传统“点对点”数据存储机制,该软件的分布式存储设计进一步提升了数据管理效率。数据存储单元利用深度学习模型规划数据存储、读取路径,合理设计网络节点,提高网络资源利用率。

　　第二,数据格式兼容管理。引力波极化分析软件需要处理来自不同探测设备的数据。为实现对不同数据格式的兼容,需要增加多格式数据解析引擎,如HDF5、ASCII文件与二进制文件,并允许用户通过插件机制添加数据格式解析器,并支持多模态数据融合,如支持脉冲星计时数据的TEMPO2格式等[5]。大规模、复杂类型的数据格式兼容管理对内存加载速度要求较高,传统内存加载机制极易导致内存溢出。因此,该软件采用了更加稳定、可靠的流式读取与分块处理技术,通过与CNN、RNN和GNN等深度学习模型的适配,使处理后的数据结构输出为其他模型所需要的张量格式,如CNN模型所需要的时频图可通过短时傅里叶变换或小波变换生成。

　　第三,数据冗余功能。分布式的存储架构为引力波分析数据提供了更加科学的冗余方案,纠删码技术最高可以满足PB规模的数据冗余需求,且成本相对偏低,数据恢复时间能够被压缩至毫秒级。针对多个探测设备的输入数据集,则需要利用特征拼接与注意力机制完成多维张量融合。通过多模态特征值互验和空间冗余编码,增强数据校验与纠错效果,对数据流进行动态备份,当主存储节点发生故障时,自动切换冗余节点,保证引力波极化分析的持续性。

　　3结语

　　为提高引力波极化分析效率、准确度,需要对传统分析软件功能进行优化。基于深度学习的引力波极化分析软件可根据实际需要构建自定义深度学习模型,实现极化模式的分类处理与多模态信息融合,满足不同极化模式下的引力波分析需求,从而为天文学研究的持续深入开展提供助力。

参考文献

　　[1]汤宁标,杨中光,余贤圣,等.空间引力波探测器自引力分析与建模方法[J].系统工程与电子技术,2024,46(12):4083-4090.

　　[2]方子若,朱振才,蔡志鸣,等.空间引力波探测航天器光学测距噪声链路指标优化[J].中国光学(中英文),2025,18(3):568-582.

　　[3]闫军.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2024,45(3):164-166.

　　[4]高赫然,吴恒,许源佳,等.面向深度学习训练的内存交换机制综述[J].软件学报,2023,34(12):5862-5886.

　　[5]杜英魁,刘鑫,姚俊豪,等.一种面向实时数据冗余处理的参数化SES模型设计[J].现代电子技术,2021,44(20):88-92.