一个基于GPU并行加速的海啸数值模型

地震海啸通常发生在大洋板块向陆地板块俯冲的区域,距离震源最近的国家和地区往往在震后5～20 min之内就会遭受到海啸袭击。因此,及时的海啸预警和准确的海啸预报结果对于民众和决策者都至关重要。为了提升海啸预警效率,缩短海啸预报时间,本研究对COMCOT海啸数值模型进行了基于图形计算单元GPU的二次并行开发。将原模型中海啸传播计算模块通过CUDA＿C语言编写内核函数整体移植到GPU上并行加速,CPU负责模型其他代码的执行。为了减少CPU和GPU之间的数据通信,将吸收边界和变量更新函数一并改写。仅在需要输出的时间节点,GPU向CPU传递结果,其他时间步长,CPU和GPU之间只有指令和少量参数传输,基本可视为零耗时。基于GPU并行加速的COMCOT较串行版本效率提升超过67倍,加速性能显著优于基于CPU共享内存的OpenMP并行版本。交叉使用常水深和真实地形,采用均匀滑移海啸源和有限元海啸源对模型的计算结果进行了较为全面的分析检验,相对误差最大不超过1%,为大范围的越洋海啸实时计算提供了有力工具。     

基于GPU的实时水面场景并行渲染算法

水面的模拟历来都是一个难题。近几年,随着图形处理器(GPU)的迅速发展,它的功能不再局限于图形处理,而是进入到了通用计算领域,所以可以利用GPU的并行计算优势来加速水面的模拟过程。本文研究的主要内容是海浪的实时模拟绘制。海浪渲染算法使用了投影网格技术,使用CUDA并行计算方法对投影网格顶点坐标的计算进行加速,比较使用CPU进行大数据量计算和使用GPU进行大数据量计算的速度差异。最终,改进后的程序渲染速度大幅提高,使得程序可以在生成更逼真画面的同时保持令人满意的帧率。     

一种基于MATLAB的声呐条带图像自动拼接算法

准确地实现侧扫声呐条带的拼接对于了解海底地形、提高对海床地物反映的准确度起着重要的作用,而相邻条带的配准是声呐条带拼接的重要前提.MATLAB以其强大的矩阵运算功能及具有丰富的图像处理函数等特点,在图像处理方面占据明显的优势.文中利用MATLAB的IPT工具箱实现了基于互信息方法的声呐条带图像的自动快速配准,通过实验验证了该配准方法的有效性.并用小波变换方法对配准好的条带图像进行融合,实现声呐条带图像的有效拼接和镶嵌.     

一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法

高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。     

一种基于GPU的大规模地形实时生成算法

大规模地形实时可视化一直以来都是计算机图形学、虚拟现实和仿真领域研究的重点和热点。利用Geometry Clipmap算法的基本思想,改进了数据的组织方法,简化了算法的裂缝消除技术,对视景体的裁切算法进行了改进,实现了海量数据的实时可视化。     

基于相似系数的1种算法在遥感图像分类中的应用

用基于向量夹角余弦的相似系数方法对黄河三角洲 1 998年 1 2月份的 Landsat- 5TM遥感影像进行了分类 ,分类精度分析表明用夹角余弦作为分类的相似性度量指标是合理的。这种遥感图像的分类方法简单 ,在实际分类中可以作为常用的方法之一。     

基于光谱复原的NMF遥感图像融合改进算法

在研究了非负矩阵分解(NMF)用于遥感图像融合技术的基础上,改进了一种基于光谱复原的NMF遥感图像融合算法,首先利用矩阵非负性分解求取图像的基向量矩阵,然后综合考虑图像融合后的光谱特性和波形变化情况,对基向量矩阵进行直方图规则化处理,最后得到融合后的图像。实验结果表明,该方法具有较好保持原始图像的光谱信息和空间信息的优点。     

一种基于信息压缩的图像小波域水印算法

为提高水印的不可见性,提出1种基于水印信息压缩的图像小波域水印算法.通过细化处理和骨架缩放技术将水印图像浓缩,减少要加入的水印数据量.压缩后的水印被嵌入到图像三级小波分解后的低频逼近系统上,并通过逆过程进行水印提取,嵌入的水印具有较高的不可见性和较好稳健性.仿真实验证明算法具有很好的不可见性,经滤波、噪声、图像压缩和剪切等攻击后仍然能较好的提取水印.     

一种基于PDAF的目标跟踪算法

对目标进行跟踪的目的是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。在某型声纳多次试验中,发现采用最近邻域标准滤波器(NNSF)滤波方法时,目标跟踪不稳,跟偏、丢失等现象频现,因此对现有目标跟踪模型和算法进行研究与改进。采用基于概率数据互联滤波器(PDAF)的跟踪算法来实现对目标的跟踪。首先,使用滑窗法对目标进行跟踪起始,然后再采用概率数据互联滤波器(PDAF)进行目标关联,以保持对目标的连续跟踪。经过仿真与在某型声纳的多次试验对比可得:该关联方法对目标的跟踪结果较采用NNSF滤波方法对目标的跟踪结果有明显改进。其跟踪精度有了明显的提高,而且其跟偏、丢失的次数明显减少。     

一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法

提出了一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法。该算法通过借鉴生物免疫网络的分类和泛化能力,训练出能反映训练数据分布特性的网络细胞,然后使用这些网络细胞进行分类。实验结果表明,基于人工免疫网络的遥感图像分类算法具有较好的分类性能,其分类总精度、kappa系数均优于一些传统分类算法。     

基于图形处理器的海浪仿真研究

提出了一种新的海浪数学模型构造算法,利用基本噪音函数构建Perlin噪音函数,并利用Perlin噪音函数生成的高度场为海浪中的水质点提供高度采样源。同时针对海浪仿真中计算量大的问题,以及依赖CPU完成图形运算的不足,提出用图形处理器(GPU)中的顶点着色器和像素着色器实现海浪的仿真,以平衡CPU和GPU的负载,确保仿真实时和逼真的视觉效果。     

主动声呐目标实时航迹解算算法仿真研究

由于水中声速较低,主动声呐完成量程范围的探测往往需要花费几秒甚至几十秒的时间,这个时间即为主动声呐的扫描周期。 主动声呐对目标的搜索、跟踪等处理都是按扫描周期进行的,目标信息刷新率较低,其上报系统进行目标诸元解算时同样具有这一特点。 为了提高声呐效能及系统解算效率,提出了一种无迹卡尔曼滤波(UKF) 与野值剔除相结合的目标实时航迹解算算法:首先在以声呐扫描周期为间隔获取的目标信息基础上,采用 UKF 预测出目标每秒方位、距离信息,并对野值点进行处理,实时地调整滤波增益或者进行野值计算,最后利用目标的位置信息解算出目标每秒的航速和航向信息。 通过目标在不同航向、 航速下的仿真实验,验证了本文算法的有效性和正确性。     

航空矢量重力测量中载体加速度矢量的确定

首先推导了当采用相位时序差分法时利用双差观测量确定载体加速度的数学模型,理论上分析了加速度的确定精度。然后应用CHAGS的试验数据,分析出静态测量和动态测量时加速度矢量的确定精度可以达到亚毫伽级,与理论上的分析一致。可见,完全能够满足航空矢量重力测量的精度要求。     

一种基于TIN模型的LOD简化算法

为了实现不规则三角网（TIN）地形模型的动态模型的动态细节简化模型,本文提出了一种有效的方法,即在TIN的凸壳构网算法和累进格网算法的基础上,设计一种混合型数据结构,提出边折叠的限制条件,解决了边折叠时易产生的边自交现象,实现了TIN模型的LOD快速简化。     

基于遗传算法的城市避震疏散优化模型研究

通过引入当量长度的概念,构建了有组织疏散的城市避震疏散优化模型,并采用遗传算法(GA)实现了模型的优化求解;当量长度考虑了疏散环节各种影响因素,较之单纯采用道路长度作为疏散距离而言更有实际意义;最后以青岛市某次假设地震为例,在GIS平台下实现了对避震疏散方案的可视化表达.     

基于VRGIS的城市道路交通微观仿真系统研究

将GIS技术和虚拟现实技术运用到城市交通仿真系统的微观仿真研究中,在城域景观VRGIS一体化仿真平台基础上建立了城市道路交通微观仿真系统,通过标准化数据模型完成GIS输入交通仿真数据,利用VR技术实现交通仿真的三维可视化,以一种人机交互模式实现虚拟城市环境中的交通微观仿真。该系统用于英国纽卡斯尔市中心重建项目的方案评价中,通过对3种规划方案的优劣对比,为交通管理部门提供一定的决策支持。     

一类信号恢复问题的投影迭代硬阈值算法

本文给出了基于L₀模求解该问题的非凸模型,借助于稀疏正则化方法来克服问题的不适定性。该模型利用紧小波框架对信号进行稀疏逼近,并利用L₀模度量稀疏性。提出了求解该模型的投影迭代硬阈值算法,并证明了算法的全局收敛性。该算法每一步都有闭式解,计算过程简洁高效。数值实验表明,方法在重建信号的视觉质量和量化指标方面均优于所对比的pFISTA方法。     

子午线弧长的一种新算法应用

介绍一种椭球子午线弧长的计算方法，并以我国常用的1954年北京坐标系椭球为例进行了实例计算。该法与椭圆积分计算方法相比较，公式简单明了，计算方法简便，并能满足精度要求。     

一种针对规则冲突的规则集语义比较算法

应用DFD(Diverse Firewall Design)方法进行防火墙规则集设计时,需使用规则集语义比较算法,判断多个规则集是否语义一致。规则冲突是导致规则集语义不一致的主要原因。因此,需要研究针对规则冲突的规则集语义比较算法。而现有算法时空复杂度较高,性能低下。文中提出了1种基于关键数据包选取映射的规则集语义比较算法(KPCM)。KPCM算法针对规则冲突选取关键数据包,并通过比较这些数据包在不同规则集中的处理动作,判断这些规则集是否语义一致。理论分析和测试表明,KPCM算法时空性能均优于现有算法。