高精度曲面建模的一种快速算法

 高精度曲面建模(HASM)是一种全新的曲面建模方法,其整个过程可分为偏微分方程的离散、采样方程建立和代数方程组求解3个阶段。目前所采用的求解对称正定方程组的方法主要是共轭梯度法。为了解决HASM的计算速度问题,本文给出了2种新的预处理共轭梯度算法,分别为不完全Cholesky分解共轭梯度法和对称逐步超松弛预处理共轭梯度法。实验表明,不完全Cholesky分解共轭梯度法收敛速度最快,且这2种预处理方法均比其他方法具有更快的收敛速度。     

OpenMP并行算法在卫星重力场模型反演中的应用

利用卫星重力数据反演地球重力场需要解决重力场模型的高效计算问题。分析了最小二乘直接法求解重力场模型涉及的密集型计算任务,基于OpenMP实现了卫星重力场模型直接求解的并行算法。利用30天、5秒采样间隔的沿轨扰动位T和径向扰动重力梯度Tr数据,分别反演了60阶次的卫星重力场模型,计算结果表明,OpenMP并行算法能够有效提高直接法求解卫星重力场模型的计算效率,并具有很好的稳定性。     

基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法

在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题。针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA 在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算。运用该算法处理GRACE-FO卫星2020-01-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-GraceFO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且相较于传统的串行算法,反演耗时减少98.479%,内存消耗减小1个数量级。     

M-Cholesky分解法快速求解GNSS整周模糊度

为解决传统最小二乘模糊度去相关算法(least-square ambiguity decorrelation adjustment, LAMBDA)中LDL^T分解的对角矩阵D、下三角矩阵L及其转置矩阵L^T计算过程复杂、耗时较长等问题,提出M-Cholesky分解法。该方法利用四角规则法,逐步消元计算合成矩阵各元素,每次消元计算中最多只用到3个元素,可减少存储空间、提高计算效率。仿真与实测实验结果表明,相比于Cholesky分解法,M-Cholesky分解法求解GNSS整周模糊度的计算效率提高约15%。     

一种矩阵分块的GNSS相位模糊度快速解算方法

为解决GNSS模糊度解算中最小二乘模糊度去相关（least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA）算法涉及大量矩阵运算、降相关耗时较长等问题,提出一种对条件方差矩阵进行分块的最小二乘模糊度去相关（blocking in least-square ambiguity decorrelation adjustment,BLAMBDA）算法。该算法对条件方差矩阵进行分块,减少条件方差排序次数,并在此基础上对Cholesky分解公式进行整合,减少Cholesky分解过程中的数乘运算。仿真实验和实测结果表明,与LAMBDA算法相比,BLAMBDA算法的整体解算效率提升显著,且更加稳定。     

一种改进的GNSS高维模糊度快速降相关算法

为了提高GNSS高维模糊度的解算效率,提出一种改进的GNSS模糊度快速降相关算法。算法采用对称旋转排序策略和延后降相关策略对下三角Cholesky分解的整数高斯变换算法进行改进。通过模拟和实测数据进行验证,结果表明,改进算法在一定程度上减少了降相关过程中的条件方差交换次数和整数高斯变换次数,从而有效提高了解算效率,增强了解算时间的稳定性。     

利用三元组稀疏矩阵技术改进HASM算法——以全球平均气温模拟为例

 采用预处理共轭梯度法(PCG)进行求解的高精度曲面建模(HASM)算法的计算过程需要大量矩阵计算,采用稀疏矩阵方式可以压缩存储空间。三元组稀疏矩阵存储是较为传统的稀疏矩阵存储结构,这种存储结构的稀疏矩阵技术已被广泛使用。根据HASM-PCG的特点,本文通过改进三元组稀疏矩阵的部分计算方式,调整HASM-PCG算法中的部分计算顺序,从而舍弃部分不需要存储的非零元素,提高了计算效率。根据全球1998-2008年的近3000个气象观测台站的气温观测数据,以及全球DEM数据,对20世纪末至21世纪初的11年来5、6、7、8月份的全球平均气温进行数字模拟。数值结果表明,采用改进的三元组稀疏矩阵技术有效地提高了HASM方法的模拟效率。     

一种简单实用的正规方程组形成技术

在地球物理勘探和地球化学勘探等各个领域的各种数据处理工作中,大都要求解一个线性矛盾方程组。线性矛盾方程组的求解一般有两类方法,即直接法(如共轭斜量法和正交化法等)和间接法(即将线性矛盾方程组变成正规方程组后再求解)两种。直接法的优点是解的稳定性好,但求解过程占用的计算机内存空间很大,且计算速度较慢。所以当正规方程组的条件数不太大时,直接法就显示不出其优点了。间接法的缺点     

基于Pfafstetter规则的流域编码算法并行化方法

流域编码是以子流域划分进行流域相关研究的重要内容。Pfafstetter 流域编码以编码唯一、顾及流域拓扑关系及编码效率高等优点而被广泛采用。本文在流域相关研究的分析范围不断增大、数据精度越来越高的需求背景下,以Pfafstetter 编码为基础,对流域编码并行化方法进行研究。首先,分析了Pfafstetter 编码不全面和码位不一致的问题,改进了Pfafstetter 编码规则;然后,从数据并行的角度,讨论了并行计算环境下的数据划分及并行化策略,进而设计了流域编码并行算法;最后,利用长江中上游流域SRTM数据,在集群系统上对流域编码并行算法的正确性和并行性能进行了测试。实验结果表明,本文设计实现的流域编码并行算法可获取与实际较为一致的计算结果,且提高了编码计算效率,可为基于子流域划分的流域分析并行化提供参考。     

三维坐标变换算法的比较

通过模拟数据,从计算精度、稳定性、计算效率、左右手坐标系之间变换的适用性等4个方面比较三维坐标变换的迭代法和解析法。结果表明,迭代法中的正交矩阵形式计算精度最高,各种算法对退化到平面上的对应点集均具有适应性,解析法中的单位四元数法计算效率最高,迭代法中的正交矩阵形式以及解析法中的SVD分解法和正交矩阵解法都能够用于左右手坐标系之间的变换。     

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卫星重力梯度数据的归算与格网化处理

给出引力梯度数据归算的二阶径向改正公式,计算结果表明选用高精度参考重力场模型可以有效控制归算误差的影响。比较加权平均法、Shepard曲面拟合法和最小二乘配置法用于卫星重力梯度数据格网化处理的精度和适用性,采用不同噪声背景的径向引力梯度数据进行格网化处理,计算结果表明：最小二乘配置法相比加权平均法和Shepard曲面拟合法具有明显优势,其格网化精度可满足高精度重力场恢复的需要,建议在实际计算中采用最小二乘配置法进行格网化处理。     

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重力垂直梯度和重力异常辅助导航SITAN算法结果分析

在重力辅助惯性导航的仿真计算中,重力异常是人们常采用的辅助数据,重力垂直梯度数据对惯性导航的辅助能力还没有涉及过。利用重力异常数据和重力垂直梯度数据,在同一个区域内进行了多条航线SITAN匹配算法的仿真计算,并对SITAN算法的初始定位结果和匹配辅助导航的结果进行了统计分析。结果表明,无论在初始定位能力上还是匹配辅助导航能力上,重力垂直梯度的数据结果要好于重力异常数据结果。     

基于GPU并行加速的叠前逆时偏移方法

为了提高复杂地下介质的成像精度和偏移算法的计算效率,提出可高效对地下复杂构造进行准确成像的GPU加速叠前逆时偏移方法.该方法采用双程声波方程进行波场延拓,突破倾角限制,借助于高阶有限差分方法实现叠前逆时偏移成像;利用GPU(Graphic Processing Unit)并行加速技术对波场延拓和成像进行计算,相比于传统算法,其计算效率有较大提高,可以解决叠前逆时偏移算法计算量过大问题;在获取波场信息过程中,也采用随机边界条件,实施以计算换存储策略,解决逆时偏移计算中的海量存储问题.模型测试结果表明,该方法能够高效和高精度地对地下复杂地质体成像.     

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