黏弹性叠前时间偏移:陡倾角构造成像与实际应用

黏弹性叠前时间偏移通过在偏移过程中补偿地球介质的吸收衰减,恢复被衰减的高频成分,进而获得较常规叠前时间偏移更高分辨率的偏移成像结果.相比于常规叠前时间偏移,该方法实现环节包含的频率域积分产生的巨大计算量,需要基于GPU加速实现才能满足工业应用对其计算效率的需求.本文针对黏弹性叠前时间偏移算法实现的这一特点,提出了修正其走时计算方法精度和应用分时段的频率域成像策略,在进一步提升计算效率的同时,改进了该方法对陡倾角构造和断层的成像效果.我们将改进的黏弹性叠前时间偏移方法应用于三维陆上地震资料,与现行的商业偏移软件对比表明,该方法不仅获得了更高分辨率的成像结果,也实现了对断层和陡倾角构造的清晰成像,而新方法的计算耗时也较改进前减少了三分之一以上.     

基于GPU的全球海平面高度异常数据渲染

提出了基于GPU的全球真实海平面高度异常数据的三维水面渲染,并分析了海平面高度异常变化与大洋环流之间的关系。首先把DEM格式的海平面高度异常数据通过图形渲染的方式生成纹理数据,将数据量进行压缩并且提高了渲染效率;然后基于自主研发的VV-Ocean海洋虚拟现实与可视化平台,将全球范围的海平面高度异常变化以虚拟现实的方式绘制到三维球面当中,生成动态海平面,直观形象地表达了全球海平面高度在1年内的变化情况;最后将全球海平面高度异常的可视化结果与大洋环流运动进行对照分析,符合洋流运动规律。     

基于GPU加速的高分辨率实体体素化研究

体素化是面图形学通向体图形学的桥梁,具有广泛且重要的应用。介绍体素化方面的研究进展,分析现有体素化方法在处理高分辨率实体体素化时的不足。提出以分块为基础的高分辨率实体体素化算法:在分块内部,采用基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的切面光栅法对分块表面体素化过程进行加速,采用射线求交方式生成种子并进行块内填充;在分块之间,设计了3方向的种子扩散面及跨块扩散机制,避免因分块而导致的大量几何求交运算,提高了效率。针对高分辨率实体体素化结果数据量大的问题,采用低分辨率表面体素化结果进行数据压缩和索引,节省了数据存储空间。测试结果表明,该文提出的算法不仅能够进行高分辨率实体体素化,而且在GIS、地学建模和CAD等体图形学相关的领域具有重要的应用价值。     

GPU加速的水体辐射传输Monte Carlo模拟模型研究

水体辐射传输方程是复杂的微积分方程,只能利用数值方法求解,如Monte Carlo光线追踪法、不变嵌入法、离散坐标法等,其中,Monte Carlo方法是目前解决水体水下光场三维问题的唯一有效方法.根据辐射传输理论,开发了水下光场的Monte Carlo模拟模型,主要包含大气、水-气界面、层化水体和水底边界4个模块.实现了模拟任意太阳角度、不同水体固有光学属性和任意深度条件下,考虑大气、粗糙水面和水底边界的水下光场,能够获取辐亮度、辐照度等辐射量的空间分布.该模型暂不考虑Raman散射、偏振、内部光源的影响.实现了GPU加速水下光场Monte Carlo模拟,并用Mobley等提出的海洋光学标准问题中的问题1~6进行验证.在两种计算环境下,通过对不同边界条件下的CPU、GPU运行时间及加速比的对比,发现GPU计算可以达到几百至上千倍的加速比.     

一阶速度-应力双相介质方程逆时偏移及GPU加速实现

实际地下储层是含流体的双相介质,常规的弹性波叠前逆时偏移多基于单相介质理论,不能充分考虑地层中的双相介质对地震波场的影响。为研究双相介质中地震波传播对逆时偏移结果的影响,基于Biot的双相介质理论实现了一阶速度-应力双相介质方程的逆时偏移,并基于CUDA实现了双相介质方程逆时偏移的GPU加速。模型实验结果表明,在含流体的双相介质中,双相介质方程逆时偏移的结果比弹性波方程和声波方程的结果更接近真实的构造形态,同时与基于CPU的双相介质逆时偏移相比,基于GPU的逆时偏移可达到27倍的加速比。因此基于GPU加速的双相介质逆时偏移不仅能够实现对双相介质地层的精确偏移成像,而且能够有效提高逆时偏移的计算效率。     

一种面向现代GPU的大规模地形渲染技术

将地形数据均匀地划分为分页,通过基于视点的预加载方法和分页缓冲池管理技术实现海量地形数据的实时调度.沿用LOD算法基本思想,将已加载的分页再划分为若干个分块,以分块为单位进行批量渲染,并把不同细节等级分块之间的裂缝处理提前至预处理阶段进行,减少CPU的实时运算量.实验表明,该算法能使CPU与GPU之间更协调的工作,实现了大规模三维地形的高效渲染.     

基于移动多核GPU的并行二维DCT变换实现方法

传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求.特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换.值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径.基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及OpenCL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输人数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比.     

InSAR图的计算统一构架干涉滤波并行计算

作为InSAR处理中的重要操作,干涉图滤波是比较耗时的步骤之一。针对广泛应用的Goldstein滤波算法,文章设计了一种基于GPU的滤波加速方法,定量评价了滤波效果,并探讨了基于GPU加速的滤波时间与数据大小和滤波窗口大小的关系,讨论了当前GPU的核心设计在并行计算中的缺点。在取得与CPU处理结果相同精度的前提下,此方法获得大约22倍的加速比。     

GPS信号FFT捕获的GPU实现

缩短GPS接收机冷启动时间一直是GPS领域的热点问题,而决定冷启动时间的关键是捕获速度。针对快速付里叶变换（FFT）捕获算法的并行运算特点和图形处理单元（GPU）适合于进行并行的优势,简单介绍了FFT捕获算法原理和对比了GPU与FPGA的特点,重点设计了各通道和各频点均进行并行计算的FFT捕获算法的GPU实现方案。利用实测的GPS中频数据初步验证了本文捕获方案的正确性和运行时间。试验结果表明：与基于CPU的捕获方案相比,本文的捕获方案对卫星PRN和CA码相位的捕获结果完全正确,而捕获时间大幅度缩短了。     

基于CUDA的高效并行遥感影像处理

近年来,随着空间遥感技术的发展,使得遥感影像数据呈几何级数增长,遥感影像的处理面临数据量大、密集度高、计算复杂度高和运算量大等问题。在分析最新GPU（图形处理单元）的并行架构和统一计算设备架构（CUDA）灵活的可编程性的基础上,提出了一种基于CUDA的遥感影像的高效处理方法,以遥感影像处理中常用的快速傅里叶变换、边缘检...