基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

一种用于 UWB 雷达实时信号处理的可重构多处理机结构

超宽带（UWB）雷达信号处理是个多任务、大运算量的过程，必须采用多处理机并行处理技术。本文对UWB雷达实时信号处理系统的特点进行了深入的分析，在比较各种多处理机系统优缺点的基础上，提出了一种可重构的UWB雷达实时信号处理系统结构。将此结构应用于实际系统表明，该结构具有良好的性能，并具有可重构性和扩展性。     

半隐式半Lagrangian时间积分及其可扩展并行算法设计

目前谱模式仍然是全球数值天气预报业务模式的主流。针对全球数值天气预报谱模式,研究两个时间层的半隐式半Lagrangian时间积分格式以及用于计算起始点的准三次空间插值方法,提出了按需通讯的可扩展并行算法设计,在由4个双CPUSMP结点组成的Linux机群环境下,该算法的8任务相对于4任务的加速比达到了1.65,取得了良好的并行效果。     

潜艇兵力作战方案选优软件的设计与实现

对联合封锁中潜艇兵力作战方案选优问题进行了研究,针对在只有一个选优指标时,人们通过比较分析法能够容易地准确判别方案优劣的特点,综合采用了改进的层次分析法、模糊综合评判等方法设计并实现了方案的选优。通过验证,该软件在应用于作战方案多目标决策等复杂系统时是适用的和可靠的,并且此软件较为简便,可操作性强。     

模糊多属性群决策与潜艇作战方案优选

分析了潜艇作战方案的优选实质是一个模糊多属性的群决策过程,建立了模糊多属性群决策的一般模型,介绍了一种以模糊理想解与模糊负理想解同时作为参照基准,以海明距离作为测度工具,以相对贴近度作为衡量标准的模糊折衷型多属性群决策方法,应用实例表明此方法可行有效。     

多GPU的可压缩湍流并行计算

利用CUDA Fortran语言发展了一种基于GPU的计算流体力学可压缩湍流求解器。该求解器基于结构网格有限体积法,空间离散采用AUSMPW 格式,湍流模型为k-ω SST两方程模型,采用MPI实现并行计算。针对最新的GPU架构,讨论了通量计算的优化方法及GPU计算与PCIe数据传输、MPI通信重叠的多GPU并行算法。进行了超声速进气道及空天飞机等算例的数值模拟以验证GPU在大网格量情况下的加速性能。计算结果表明相对于Intel Xeon E5-2670 CPU单一核心的计算时间,单块NVIDIA GTX Titan Black GPU可获得107至125倍的加速比。利用四块GPU实现了复杂外形1.34亿网格的快速计算,并行效率为91.6%。     

矢量多边形并行栅格化数据划分方法

针对多边形并行栅格化中的负载不均衡问题提出一种新的数据划分方法,主要包括:迭代计算划分线的位置,在每次迭代中保证分块间的计算量大致均衡,完成数据划分、实现负载均衡;提出基于二叉树的划分结果融合策略,以解决跨边界多边形的融合问题。在多核CPU环境下实现并行算法,选用多个典型土地利用现状数据集进行测试。结果表明:针对不同类型多边形数据集,所提方法较传统方法可获得更高的并行加速比和更好的负载均衡;针对大数据量数据集,以多边形节点数为度量标准可更精确地估算分块计算量,从而更好地实现负载均衡。     

SPH的两种并行计算方案及其在自由表面流动模拟中的应用

针对光滑粒子动力学(SPH)主要计算量是近邻粒子搜索这一特点,提出了一种基于粒子分解的SPH并行计算方案。利用该方案可以方便的将任意串行SPH代码并行计算,而且每一个时间步内的信息传递量只和粒子总数有关,而和粒子的分布无关,因而特别适合于自由表面流动等大变形问题的并行数值模拟。对一个粒子总数为40万的三维溃坝问题的模拟结果表明,此方案能达到的最大加速比约为16,这一结果可能比空间分解方案(不考虑动态负载均衡)更优。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。