基于OpenMP的海量DEM快速并行裁切算法

为了提高海量DEM的裁切效率,且充分利用现有的多核CPU计算资源,提出一种基于OpenMP框架的快速并行裁切算法,并对其性能进行实例验证.通过对规则和不规则DEM数据用不规则矢量范围线裁切的任务进行分解,设计了相应的并行程序,将遍历点与矢量范围线的空间关系及DEM内插的过程进行并行化计算,缩短了计算时间.算法在实际生产...     

基于OpenMP的Li-Openshaw算法并行计算方法

随着网络地图、移动地图的发展,对地图自动综合效率的要求不断提高;并行计算技术已经在遥感图像处理、计算几何等方面显示出优势。本文尝试将地图综合算法与并行计算方法相结合,探讨地图综合算法效率提高的方法;并通过对Li-Openshaw线要素简化算法的分析,探讨了在多核处理器环境下该算法的并行计算策略,基于OpenMP实现了Li-Openshaw算法的并行计算,最后通过实验验证了基于OpenMP的Li-Openshaw线要素化简算法在效率上的提高。     

基于OpenMP的高分三号数据并行转换算法

高分三号是我国首颗民用C波段多极化合成孔径雷达卫星。PolSARpro是欧空局支持下的一款极化SAR图像处理的开源软件,为了方便利用该软件处理高分三号数据,本文提出了一种基于OpenMP并按照PolSARpro软件的数据格式要求进行并行转换的算法,实现将高分三号极化数据快速精确转化为复数散射矩阵S2数据格式,并且通过KingMap V8.0平台实现了该算法并在实际数据中进行测试,验证了算法的可行性、高效性和正确性。     

OpenMP并行计算在卫星重力数据处理中的应用

本文对新一代卫星重力数据处理中的计算密集型任务进行了分析,总结出需要采用并行计算技术提高效率的几个关键任务。对不同的并行手段进行了比较,采用了OpenMP并行方法,并通过算例验证了并行设计方法的有效性。结果表明,并行计算能明显提高GRACE/GOCE任务的数据处理效率。     

MASNUM海浪数值模式并行化实现

通过对MASNUM海浪数值模式的串行程序的结构研究和对串行模式进行并行化分析,提取了可并行部分的程序计算模块。利用消息传递接口(MPI)和Fortran语言,将模式中可并行计算部分进行了划分,同时分配多个进程并行计算。测试结果表明,MASNUM并行模式的效率较高,满足业务化预报的要求。     

基于OpenMP的矢量空间数据并行拓扑算法设计与实现

高性能并行GIS逐渐成为GIS发展的新方向。矢量数据的复杂性使得一些并行GIS算法难以实现,从而无法满足并行GIS的发展要求。文中针对GIS算法中的拓扑算法,借助OpenMP编程模型,通过消除并行拓扑处理过程中的数据依赖,在单机多核的环境下设计并实现了矢量空间数据并行拓扑算法。通过实验对比串行拓扑算法和并行拓扑算法的处理时间和结果,验证了并行拓扑算法的正确性,同时证明并行拓扑算法能够在一定程度上提升拓扑处理的效率。     

基于GPU的遥感影像SAM分类算法并行化研究

本文简要介绍了并行图像处理的基本模式;对GPU的并行性和流式编程模型进行了分析,提出了GPU并行图像处理的基本流程,并对数据加载、计算结果反馈保存等关键技术问题进行了论述;实现了光谱角匹配(SAM)算法的GPU并行化,最后通过实验验证了该技术方法的有效性。     

雷达回波外推算法的并行化及实现

为了提高雷达外推TERC算法的效率,首先分析了TREC算法的原理与过程,找出算法计算密集型部分;在此基础上,采用基于多线程的并行计算对算法进行优化,并使用Windows线程库的API实现多线程编程;最后,通过实验比较串行算法和并行算法的运行时间。结果表明,并行算法发挥了多核处理器的优势,大幅提升了效率。     

MPI+OpenMP环境下的特征函数空间滤值并行化方法研究

针对现有的特征函数空间滤值方法存在算法复杂、计算效率低下、难以满足海量空间数据应用需求等问题,提出一种特征函数空间滤值并行化方法。基于主从模型(master/slave模型)和MPI+OpenMP混合编程模式,充分挖掘多核集群下计算机的性能,并在多核集群平台上与纯MPI算法进行了对比实验。结果表明,基于MPI+OpenMP的方法能够获得更高的并行加速比和计算效率。     

OpenMP并行计算在全球电离层反演中的应用

对全球电离层反演数据处理中的计算密集型任务进行分析,针对数据预处理、组建法方程矩阵、参数预消除和法方程矩阵求逆等主要模块设计了基于OpenMP（Open Multi-Processing）的并行计算方案。该实验方案在单台服务器下实施,通过算例验证了本文并行计算方案的有效性和可靠性。实验结果表明:采用并行计算后,全球电离层快速解执行时间只需要10~13 min,计算速度加快了约6倍;最终解执行时间只需要39~47 min,计算速度加快了约5倍。本文全球电离层模型精度约为2.8~3.8 TECU,最终解模型精度相比快速解精度提高了约0.2 TECU,与IGS各个分析中心电离层产品精度基本相当。     

一种采用OpenMP技术的3DGIS并行绘制模型

针对海量3DGIS数据绘制计算量大、耗时长的特点,在多核计算和程序设计的基础上,利用OpenMP并行开发技术设计了多核3DGIS并行绘制模型。此模型利用3DGIS数据的可并行性特征,充分利用计算机的多核计算资源,通过派生出多个同步线程对3DGIS非相关数据进行并行绘制,并采用OSG渲染引擎进行可视化。结合三维城市场景实例验证了多核并行绘制所带来的计算加速比。     

基于GPU并行计算的巨幅遥感影像坐标转换研究与实现

随着航空航天遥感技术的不断发展,以遥感影像为代表的栅格数据分辨率越来越高,遥感影像处理呈现出数据量大、复杂度高的特点。近年来,通用GPU的运算性能不断提高为加速密集运算提供了新的途径,目前,采用GPU并行技术进行遥感影像处理成为新的研究热点。本文提出了基于GPU并行计算的巨幅遥感影像坐标转换方法,实践证明,相比于传统的转换方法基于GPU的算法有较为明显的提速。     

非差模式的GNSS数据并行解算设计及实现

基于精密单点定位技术的非差模式是当前GNSS数据处理的主要策略之一。随着测站规模的增大,非差模式的处理时间也线性递增,传统的串行处理方法需消耗大量的计算时间。采用工厂模式和责任链模式实现了非差精密单点定位;利用轻量级的并行编程技术从底层设计并实现了基于任务的非差多核并行解算;进一步在网络多节点环境中建立并发布非差计算服务,实现了网络多节点协同并行解算GNSS数据。通过大量数据的测试与试验,验证了多核多节点的非差并行解算方案的高效性。试验结果表明,单节点多核并行、双节点网络并行、四节点网络并行、六节点网络并行的计算效率分别比单节点串行方案平均提高了2.74,5.30,9.38和14.69倍。     

统计费用网络流相位解缠并行处理

针对雷达干涉测量(InSAR)相位解缠中的单机计算资源不足和相对运算效率不高的问题,提出了数据并行处理策略。以统计费用网络流相位解缠为例,分析了该算法的数据划分方法,构建了并行运算实验系统,实现了统计费用网络流相位解缠并行处理,并从解缠效果、内存使用量和运算效率3个方面对实验结果进行了分析。     

基于GPGPU的并行影像匹配算法

提出一种基于GPGPU的CUDA架构快速影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算。并行算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化数据存储结构,提高数据访问效率。实验结果表明,并行算法充分利用GPU的并行处理能力,在处理1280×1024分辨率的8位灰度图像时可达到最高多处理器warp占有率,速度是基于CPU实现的7倍。CUDA在高运算强度数据处理中呈现出的实时处理能力和计算能力,为进一步加速影像匹配性能和GPU通用计算提供了新的方法和思路。     

基于并行计算的海量点云狄洛尼构网方法探讨

针对现有Delaunay三角网购网方法研究的不足,文章提出一种基于并行计算的海量点云Delaunay方法:根据Delaunay分治构网的思想,将Delaunay构网分为数据分割、构建子网和子网合并3个步骤;设计了一种自适应的四叉树结构来分割和映射数据文件,并依据OpenMP并行标准中的Fork/Join并行模式,分层执行构网运算和合并运算;最后,使用一种改进的WFM-JLP调度算法来调度构网和合并运算以取得较好的负载均衡。实验证明:该方法能较好地降低算法的运行内存,减少运算时间。     

利用流水线技术的遥感影像并行处理

针对现有的OpenMP和直接的线程并行法难以对遥感影像处理链进行加速的问题,引入流水线概念对复杂的功能链进行并行加速,提出了基于流水线技术的遥感影像并行处理方法。影像处理实验验证了流水线在遥感影像多级连续处理方面的优势。     

基于并行元胞自动机的水体污染物扩散模拟

研究影响水体污染物扩散的因素,使用计算机快速地对水体污染物进行模拟,能够为水体污染物的控制提供决策支持。将元胞自动机与并行计算相结合,能够高效地模拟水体污染物扩散。分析了元胞自动机的构成,综合考虑了污染物浓度、风向、风速、水流方向、水流速度、水体边缘等因素对污染物扩散的影响,设计了面向水体污染扩散的元胞自动机模型。分析了MPI(Message Passing Interface)在并行计算方面的优势,设计了面向水体污染物扩散的并行元胞自动机模拟算法流程,实现了水体污染物扩散的模拟。对比分析了面向水体污染物的元胞自动机串行计算、单机并行计算和多机并行计算的执行时间,结果表明,运用并行元胞自动机可以节省计算时间,提高计算效率。