实时粒子滤波跟踪算法及其实现

针对粒子滤波跟踪算法在视频跟踪中存在的计算复杂、计算量庞大,无法满足实时系统的应用需求,提出了实时粒子滤波跟踪算法.利用粒子滤波器潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了分布式并行粒子滤波跟踪算法,给出了主从模式下的算法设计、数据划分、负载平衡及通信策略.实验结果表明,随着粒子数增加,计算量以幂指数增大,并行跟踪算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度、降低计算时间,能够满足硬实时系统的时间约束.     

机载设备振动环境实测数据处理并行算法

为了提高机载设备振动环境实测数据处理效率,提出了一种并行化数据处理和振动环境谱编制方法。在SMP(symmetrical multi-processing)集群系统的多级体系结构下,以Welch(改进周期图法)算法为基础,进行了振动数据处理模型的并行化分析,对于并行化过程中存在的并行I/O、负载平衡等关键问题进行了讨论,提出了相应的解决方案。最终选择基于MPI/Open MP混合方式实现了算法。在搭建的集群环境下测试表明,12核参与运算的条件下,最高加速比可以达到7.4,有效提高了运算效率。     

多细胞基因表达式编程函数优化的并行算法研究

并行算法是当前研究解决算法效率问题的成熟技术之一.为提高GEP算法解决复杂函数优化问题的效率,将并行算法引入多细胞基因表达式编程函数优化问题,解决传统计算形式不能充分发挥多核处理器性能的问题.通过分析多细胞基因表达式编程并行算法的机理和MPI和OpenMP混合并行模型,设计与实现多细胞基因表达式编程函数优化的并行算法（Parallel Multicellula rGene Expression Programmingalgorithmfor Function Optimization）PGMFO.实验结果表明针对复杂的函数优化问题,在不影响精度和收敛性的情况下,PGMFO 算法比原有的算法效率高出10%-20%.     

PDM:基于Hadoop的并行数据分析系统

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统——PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和"多源最短路径"算法的原理和实现,其中,提出的"消息传递模型"能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的"套餐推荐",利用并行PageRank算法实现的"营销关键点发现"等;最后通过性能测试,说明该系统适合高效地处理大规模数据.     

一种新的CRC16算法及其在通信系统中的应用

分析了CRC码串行移位校验算法,逐步推导出了一种新的CRC16并行算法,并在Quartus 9.0平台下,对CRC16码编码器进行了功能仿真,结果表明:该并行算法具有很高的实时性,其编码可扩展性强,合理利用了"0"特性加快编码速度,能满足高速通信系统的要求.     

三维水声传播建模及并行算法研究

宽带声传播、匹配场定位、水下环境仿真等技术的发展对水声传播提出了越来越高的要求,如何开发快速准确并与实际海洋环境条件相吻合的三维声传播模型,并充分利用现代计算机技术实现声传播的快速计算已成为水声技术的一个重要研究方向。基于波束位移射线简正波(BDRM)理论,将射线-简正波方法和简正波-抛物方程方法结合起来,建立三维射线-简正波-抛物方程模型,同时为满足三维声场计算的时间需求,设计了射线-简正波-抛物方程模型并行算法,在高性能集群系统上的测试分析结果表明,设计的并行算法具有较高的并行计算效率。     

对溶质运移模型的并行化处理

在了解和广泛收集前人研究资料的基础上,将并行算法引入到求解首采区卤水动态二维模型中关于溶质运移的问题中.把溶质运移方程按时间分裂法分成5个子方程,针对这5个子方程讨论了全域精细积分和子域精细积分的并行算法,给出了对流和扩散方程的子域精细积分并行算法.子域精细积分考虑了精细积分法高精度的特点,又避免了全域积分的大矩阵运算,其精度优于单点精细积分法.     

概念格并行构造算法研究

对已有并行算法进行详细对比,提出一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法--Para_Prun算法,它将概念集合看作初始闭包系统,迭代生成相互独立的多个子闭包系统,然后在每个子闭包系统中独立生成概念,有效提高了运算效率.     

分层并行计算模型

传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算各阶段针对性不强、指导能力差的特点,为此提出了对并行计算模型分层研究的思想,依此把并行计算模型分为并行算法设计模型、并行程序设计模型、并行程序执行模型三个层次,分别给出了各个模型的特点及研究内容．理论分析结果表明,通过分层,每个阶段的模型分工明确,目标单一,指导性强．     

基于MPI电力系统潮流P-Q分解法的并行算法

为了更快更有效地提高大规模电力系统潮流计算的速度,引入并行处理技术,文中提出了一种基于MPI的电力系统潮流P-Q分解法的并行算法,将潮流计算问题分解为多个子任务在基于MPI消息传递模式的多处理机中同时进行计算.运用该并行算法,针对不同规模的网络进行潮流计算,结果表明,该并行算法能有效地提高电力系统计算的速度,具有广阔的应用前景.