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151.
张春玲  邱振戈 《测绘科学》2006,31(6):127-128,136
随着卫星遥感技术的发展,需要快速地将卫星遥感图像数据转化为用户需要的信息,并行图像处理技术是解决“快速”的重要途径。并行程序的性能与计算机体系结构密切相关,不但取决于CPU,还与系统架构、指令结构、存储部件的存取速度等因素有关。一般意义上,提高并行程序的性能采用粗粒度并行,指令级优化(ILP)和存储优化等技术。作为尝试,本文讨论了在工业标准化机群上采用软件式共享存储系统做的并行影像匹配方法,以影像匹配算法为例子,讨论了如何在粗粒度并行、指令级优化(ILP)和存储优化三个方面提高图像处理的计算速度。  相似文献   
152.
研究了迭代算法及其并行化,将雅可比迭代和高斯.塞德尔迭代相结合,提出了一种新的并行迭代算法,经过测试数据分析,性能比雅可比迭代和高斯.塞德尔串行迭代的性能要好.这一方法可广泛应用于需要进行大量迭代计算的问题中,具有较大的应用前景.  相似文献   
153.
改进SIFT点特征的并行遥感影像配准   总被引:3,自引:2,他引:1  
朱志文  沈占锋  骆剑承 《遥感学报》2011,15(5):1024-1039
本文针对SIFT(尺度不变特征变换)算法存在的内存消耗多、运算速度慢的问题,采用金字塔和分块策略,首先对原始影像进行粗配准,然后进行分块影像匹配以实现精确配准。在匹配过程中,根据影像分辨率限制高斯金字塔影像的阶数,对特征点进行过滤;同时对匹配过程进行并行化,以提高算法效率。实验表明,改进算法在保证配准精度稳定的前提下,解决了原算法对内存要求高的问题,效率比原算法显著提高,适用于大范围遥感影像之间的配准。  相似文献   
154.
重力异常和重力梯度联合辅助导航算法及仿真   总被引:2,自引:1,他引:1  
鉴于潜艇的惯性导航系统误差随时间积累的缺陷,重力无源辅助导航近几年成为水下潜艇辅助导航研究的热点和前沿问题.采用多模型自适应Kalman滤波并行算法对重力异常和重力梯度联合辅助导航,通过对沿航迹重力异常和重力梯度信息因子的实时分配,加权处理得到潜艇位置的最优实时估计.选取不同特征区域的2条航线进行仿真试验,对算法的匹配...  相似文献   
155.
基于改进粒子群算法的地震标量波方程反演   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易出现早熟而陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,通过考虑粒子所处位置间相互作用,提出了一种改进的并行粒子群优化算法.由于引入粒子位置间的相互影响,减少了粒子搜索过程盲目性,因此能有效提高算法的收敛速度.数值试验表明,这种改进的粒子群算法适用于二维标量波方程的速度反演,且算法具有...  相似文献   
156.
本文设计一种三维并行直流电法勘探系统:LQC—Ⅱ型三维电阻率采集系统,由主机、电测子站和多模式智能电极三部分组成。主机控制电测子站完成16通道、24位数据电性数据的并行采集与传输,每个电测子站控制与之相连的16个电板的同步与状态转换。以1台主机控制16个电测子站和256个智能电极对水池低阻体模型进行电极扫描式测量,获取32640个数据的测量为例,整个测量时间约30分钟。  相似文献   
157.
基于 GPU 的 GNSS 信号跟踪设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
软件接收机在数据后处理、算法设计与分析等方面发挥着重要的作用。由于传统的软件接收机均是由CPU 处理器实现,处理效率低下。图像处理单元是高度并行化的处理器,将导航信号处理中并行程度高且对时间要求最为严格的跟踪环节与GPU 的并行处理结构有机结合,能大大提升程序的效率。本文解决了采用GPU实现信号跟踪的关键技术,给出了相关的设计方案,并实现。试验结果表明:采用GPU 实现信号的跟踪,其效率提升了112.5倍。  相似文献   
158.
从土地资源优化配置的两大核心问题的基本特点和求解需求出发,提出了面向土地资源优化配置问题求解的多目标人工免疫优化模型框架;对智能决策支持系统的架构、算法扩展与应用扩展接口、优化模型的并行化策略等关键技术进行了设计;选取湖北省秭归县作为实验区,对系统的通用性与可扩展性进行了验证,并对优化模型的多目标寻优能力和并行性能进行了评估。  相似文献   
159.
采用数据分块进行地形数据组织,基于缓存策略进行数据调度,对各地形块采用四叉树LoD(level of detail)的细节简化算法,利用多核CPU的计算特性实现四叉树LoD的并行生成,在动态构造地形三角网后,让不同的CPU核心负责不同地形区域以实现并行渲染,基于OpenMP及OpenThreads建立原型系统。实验结果表明,并行化渲染具有明显的性能优势。  相似文献   
160.
引入VoR-Tree空间索引,并基于传统MQM算法对kANN查询算法进行并行化改造,使得空间数据的存储和计算都迁徙到Hadoop集群上,并通过实验对该算法进行了性能测试和分析。结果表明,与单节点计算相比,基于VoR-Tree索引的并行kANN查询算法程序具有良好的性能和近似直线的加速比。  相似文献   
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