SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

集群环境下并行编程环境研究

研究了集群环境下并行编程的两种模型——PVM和MPI，分析了基于PVM模型的PVM ．CPPVM2种编程工具的发展情况、编程环境及各自特点；同时分析了基于MPI模型下提供开放资源的MPICH，LAM／MPI，MPIJava编程工具的发展情况、编程环境及各自特点、提出了集群编程环境将朝着面向对象的并行程序设计、广泛的异构环境支持、高性能计算程序设计的可视化等方向发展．     

一种多传感器图像并行融合新方法

小波包变换能够为图像融合提供非常精细的分析。但是,在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合。通过对小波包融合方法在单处理机上的执行效率的分析,针对算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种分布存储环境下的小波包并行融合算法。该算法针对小波变换计算的数据局部性特点,设计并实现了基于Pentium PC和1000Mbps交换式以太网的机群系统的MPI(Message Passing Interface)并行环境的并行小波包图像融合方法。针对不同大小图像、以及不同的集群规模,分析了并行计算的性能。在机群系统上对算法进行实现,结果表明该算法具有良好的并行性能。     

MPI并行计算性能的研究

探索了一种基于Windows系统平台的、用于实现高性能计算的MPI并行环境.采用MPI最新版本MPICH2-1.0.6作为并行计算的支撑环境,通过编制的三个具有代表性的MPI并行计算程序,并在以100M bps交换式局域网作为互连的机群上和具有双核处理器的PC机上分别进行了并行效率的实际测试,得到了预期结果,并做了相应分析.     

MPI环与正则环

利用局部化的方法讨论可换正则环，ＭＰＩ环的性质．证明了可换环Ｒ正则等价于Ｒ的每个准素理想为极大理想，也等价于每个循环Ｒ模的准素子模为极大子模．对可换环Ｒ，我们证明了以下条件等价：１）Ｒ为ＭＰＩ环，２）．．．稳定．３）ｎ＞０，ｒ∈Ｒ使ｘｎ＝ｘｎ十１ｒ，４）循环Ｒ模的素子模极大．最后还讨论了ＭＰＩ环与弱半局部环及半局部环的关系，证明了ＭＰＩ环为半局部环的充要条件是每个真理想有准素分解．     

基于网格的NURBS曲线下面积的并行计算

为了解决NURBS曲线下面积计算中计算量大的问题，研究并实现了高性能网格环境下并行计算方法．本算法采用Romberg积分和MPI技术相结合的方法，做到通信量最小．经测试，计算用时与网格上并行计算处理器数目成正比．     

基于蚁群并行算法的电气接线路径优化及仿真

继电控制系统中元件的连接关系可以使用网络拓扑图描述，元件间的接线路径优化类似于旅行商(TSP)问题，属于NP完备的组合优化问题。本文将ACS蚁群算法引入接线路径优化，建立了适用于继电系统接线路径优化的计算模型，并在MPI(消息传递界面)的基础上实现了算法的并行化。通过对算法初始参数进行仿真分析，确定了各参数的最佳取值范围，实验结果证明，在参数选择适当的情况下，ACS蚁群算法具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

并行技术在电磁有限元计算中的应用

有限元方法FEM(Finite Element Method)是计算电磁学中非常重要的一种方法,而当问题规模较大时或计算量较大时,传统串行单机FEM难以胜任.本文在基于消息传递(MPI)的分布式并行系统上,采用有限元方法对电磁场问题进行并行求解.有限元方法形成的系数矩阵可以表示成块三对角矩阵,适合采用并行多分裂方法高效求解.并行计算技术的运用减少了计算时间并扩展了可处理问题的规模.结果表明,将并行技术应用于电磁有限元计算是有效并且可行的.     

基于MPI的二维经验模分解并行算法

针对二维经验模分解(BEMD)处理大尺寸图像耗时较长的问题,提出了一种基于MPI技术的BEMD并行算法.对BEMD串行程序中极值点选取、平面三角剖分、三角域内数值插值等几个主要部分的运行时间进行了统计,结果表明三角域内数值插值是耗时的主要部分,也是并行化的重点处理部分;随后在高性能计算平台上构建并行环境,基于MPI技术对BEMD算法的包络面生成部分实现了并行化,具体方法是先将剖分后的三角形序列按照进程数均匀划分,使整个图像分割为若干子区域并分配给相应进程,然后各进程拟合出对应子区域的上下Bezier曲面并由0进程进行合并,进而生成上下包络面;最后通过加速比等指标对该算法进行测评.结果表明,算法在30核并行执行时加速比可达20.1396,利用率为64.97%,运行效率的提升较为明显.在数据量达到原始数据的25倍时可扩展性指标为1.3975,表明该算法对大数据量的任务有很好的适应性.      

一种面向不可靠网络的快速RDMA通信方法

大数据量的远程内存访问(RDMA)传输是并行计算机中最基本的通信模式之一,对系统整体性能的影响很大.随着并行计算机系统的规模扩大,系统的容错性设计面临着很大的挑战,互连网络具有链路不可靠、自适应路由等特点,如何面向不可靠网络实现可靠的端到端RDMA传输是并行系统体系结构设计的一大难题.提出一种面向不可靠网络下的快速RDMA传输方法,方法能够在节点控制器芯片上高效实现,对上层驱动软件和应用提供可靠的端到端RDMA传输服务.与传统的建立连接的方法相比,方法的硬件设计复杂度大大降低;方法另一优点是实现了按需重传,避免了传统方法中一次RDMA传输出现错误时,需要重传整个RDMA数据的开销,在相同的错误概率下,新方法的传输效率得到了很大的提升.