面向多核CPU多GPU的节点内并行混合绘制模型

分布式并行绘制集群节点可以配置多核CPU和多个GPU构建节点内多CPU多GPU系统。现有的节点内并行绘制模型既没有充分发挥多核CPU的强大计算能力,还将绘制、读回和合成阶段串行耦合在一起导致了大量的GPU闲置停顿,严重影响了节点内并行绘制性能。提出了一种节点内高效的并行绘制模型,通过软件绘制与硬件绘制相结合的方法将硬件绘制与图像合成分离,同时利用DMA异步传输机制,构建了节点内绘制、读回和合成三段并行绘制流水线。与现有节点内并行绘制模型相比,并行混合绘制模型不但降低GPU资源闲置率,而且提高了CPU资源使用率。理论分析与实验表明相同应用采用并行混合绘制模型的性能可以达到现有模型的3~4倍,并且具有更好的数据扩展性、性能扩展性。     

基于GPU的体绘制流水线优化与预处理加速算法

提出一种基于GPU的体绘制流水线优化与预处理加速算法。对目前GPU体绘制流水线结构进行了深入地分析,为消除流水线速度瓶颈,采用自适应数据划分剔除算法对体数据进行子划分,剔除空白子块后将子数据块定义成子纹理块,然后使用体纹理打包算法VTP将子纹理块打包成适合GPU纹理内存的纹理,再依次传输至GPU纹理内存中。实验结果表明加速算法能有效提高流水线实际吞吐率,与原始算法相比,加速算法节省了40%~60%的绘制时间。     

基于可编程图形加速硬件的实时光线投射算法

为了在保证绘制图像质量的基础上将体绘制算法的绘制速度提高至实时,提出一种基于可编程图形加速硬件(GPU)的光线投射算法实现(GRC,GPU-based Ray Casting)。GRC在可编程GPU中进行重采样和分类,使用矩阵逆运算以降低重采样坐标的计算复杂度,使用后分类技术以降低算法的空间复杂度。实验表明:对于2563规模的体数据,GRC能够在保证图像质量的基础,以超过30fps的速度进行绘制。     

大规模三维标量场并行可视化技术综述

并行绘制是提高大规模三维标量场可视化效率的一种重要方法,分别对三维标量场的两类重要可视化方法面绘制方法和直接体绘制方法进行了阐述,并结合这两类可视化方法对其并行绘制中的各种并行模式、负载平衡和图像合成算法进行细致的分析和比较;对国内外较有名的并行绘制系统实现进行了分类与对比;最后,在总结现有研究成果基础上,分析了该领域的下一步发展趋势,为大规模性三维标量场的并行可视化提出了新的问题和思路。     

基于图像空间的焦散实时逼真绘制算法研究

提出了一种基于图像空间的焦散实时逼真绘制算法,算法将焦散的计算过程进行了分解并采用动态组织浮点纹理的方式将计算所需的几何数据从几何空间转换到了图像空间,可完全通过GPU编程实现实时逼真绘制.算法的主要优点是适用于可变形物体,可模拟由物体双面折射形成的焦散现象,算法效率受场景规模影响小并可方便地与阴影等绘制效果相结合.实验表明,GPU的数据处理能力和可编程特性得到了充分挖掘,与经典焦散绘制算法相比具有明显的效率优势.     

基于流体模型和GPU加速的火焰实时仿真

针对目前基于物理模型模拟火焰的计算量大、复杂度高,很难进行实时模拟的问题,提出了一种基于流体模型和GPU加速的火焰实时模拟方法,该方法根据火焰的不可压缩、低密度、无粘性等特点,通过流体方程计算火焰的物理属性,并将其求解过程在GPU中并行加速,从而大幅度提高了算法的运算速度,实现了火焰的实时模拟,并取得了较真实的模拟效果。     

组网雷达探测能力的并行计算与可视化方法研究

深入研究了并行计算与并行绘制相结合的并行框架构建问题。针对组网雷达探测能力的计算与可视化特点,在(PC)集群的基础上,构建了一个并行计算与可视化运行框架。该框架在并行计算中,采用八叉树分割的方法对组网雷达计算区域进行任务分配；在并行绘制中,采用sort-last的并行绘制机制。仿真试验结果表明,该运行框架能够有效地满足大规模组网雷达探测能力计算与可视化的应用需要。     

基于GPU的地形遮挡剔除算法

针对大规模地形场景，以GPU提供的遮挡查询功能为基础，提出了一种基于GPU的遮挡剔除算法。根据增量水平线原理，利用模板缓冲区进行重叠测试，并采用查询列表方法避免了CPU和GPU互相等待造成的延迟。实验结果表明，该算法有效地减少了送入图形流水线的几何数据，并在贴地漫游的情况下，显著提高了场景绘制速度。     

基于质点-弹簧系统的短毛实时动态模拟

把质点-弹簧系统应用到基于shell层的短毛绘制方法中,提出了一种新的计算shell层偏移量的方法,以实现毛发动画并真实地模拟了毛发的自然弯曲效果。该方法设计了一种最简单的质点和弹簧的布局方式,即分别在最内和最外shell层的顶点上附着质点并以一根弹簧进行连接,并且只考虑质点-弹簧系统中的位移力。当外力作用于质点时,首先计算出最外shell层的偏移量,然后通过顶点绘制器由里到外分别计算各shell层的偏移量,以新的位置绘制各shell层,从而实现了短毛动画效果。由于利用了GPU的加速功能,达到了实时的要求。     

面向CPU、GPU多目标机的混合求解器设计与实现

传统常微分方程的并行求解方法主要包括面向任务的并行和面向方法的并行,但是这两种求解算法,只能利用CPU,或者只能面向同质形式的ODE(ordinary differential equations)簇,存在严重不足。以RIDC(revisionist integral deferred correction)算法为基础,设计了一种面向CPU、GPU多目标机的混合求解器,基于流水线形式求解微分方程组,实现了单个方程组的内部和不同方程组之间的并行计算,进而能够充分发挥GPU的多核优势,有利于计算节点内部的负载均衡。仿真实验验证了框架的效率、准确率和精准度。     

一种基于现代GPU的大地形可视化算法

地形渲染在计算机游戏,飞行模拟和视景仿真等领域的应用越来越广泛,随着渲染场景复杂度的增加,每次需要绘制的地形数量也越来越庞大。同时,新一代的显卡绘制能力的不断增强,原有的许多地形渲染算法已经不能很好的满足用户需求。在总结现有算法的基础上,提出了一种基于现代GPU的地形渲染算法。该算法同样使用高程图作为地形数据,将地形分成很多小块,每次渲染时以块为单位,所有小块使用四叉树组织成一个层次化结构,不同层次的节点代表了不同细节层次的地形范围,并且采用了与Mipmap类似的细节简化方式,渲染时不需要对分块重新简化。为了保证CPU和GPU的负载平衡,将一些复用率高的地形分块缓存到显卡中,大大降低带宽需求。实验证明该算法可以更为充分利用图形处理器的加速能力,既能满足渲染精度要求也能达到一个较高的帧率。     

基于模型参考的多自主水下航行器自适应覆盖控制

针对海洋监测过程中由水下粘滞物等因素引起系统模型参数变化的情况,提出了一种基于模型参考的多自主水下航行器(autonomous underwater vehicles,AUV)自适应覆盖控制方法,旨在合理分配多AUV资源,提高目标海域的监测效率。首先根据给出的系统代价函数,应用质心Voronoi分配原则对目标海域进行最优分配,确定多AUV最优监测目标。在此基础上,利用基于模型参考的自适应控制方法,设计在AUV模型参数未知的情况下,多AUV的最优覆盖控制方法,使得覆盖网络能够从任意初始位置收敛到最优覆盖配置。最后通过仿真实验验证了上述算法的可行性与有效性。     

一种支持实时地景仿真的数据调度策略

复杂场景的实时绘制是当今图形学的研究热点。针对大型场景的实时绘制,本文提出了一种基于Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ结构的分布并行绘制模型,详细介绍了与模型对应的基于视点的场景数据动态分块策略和动态调度策略,并利用场景数据空间位置的相关性将１＋８＋１６的动态调度策略简化为１＋３＋５策略和１＋５＋９策略。在多武器平台综合防空体系的开发中,应用本文提出的绘制模和数据调度策略,并结合基于视点的ＬＯＤ模型的生成     

视频语义分类特征选择算法

提出一种将连续特征数字量化后进行特征选择的算法(ABFSA)。利用样本集中的先验信息选择出特征值域中最具类间区分意义的区域,将其作为完整量化区间。采用向后式的启发搜索策略,搜索合并后能使贝叶斯分类错误率降低的相邻量化区间。合并搜索得到的两相邻量化区间,量化的级数降低一阶。重复搜索和合并过程,直至贝叶斯分类错误率不再降低为止。所有特征搜索、合并完成后,总的特征量化阶数得到大幅降低。用UCI仿真数据集及真实视频数据进行实验,对比结果表明该算法能有效选取视频语义概念分类的重要特征,其综合性能较优。     

C4ISR系统指挥控制关系适应性演化模型和方法研究

研究了C⁴ISR系统结构中指挥控制关系的适应性演化问题。构建了C⁴ISR系统结构中的指挥控制关系模型,在对指挥控制关系适应性演化过程分析和描述的基础上,设计了演化过程中的指挥控制关系的结构变化代价和性能代价,并以最小化总的演化代价为目标函数构建了指挥控制关系适应性演化问题的数学模型。提出了基于n-Best策略层级聚类方法和遗传算法(genetic algorithm, GA)的问题模型求解思路。n-Best策略层级聚类方法用来获取每个任务阶段可行的指挥控制关系集合,而GA用来搜索最优的演化路径。最后通过某一仿真算例验证了求解方法的可行性、稳定性。     

网络化作战信息流转策略适应性演化建模

动态灵活、优化匹配的信息流转策略,是网络化作战中信息顺畅传递、高效流转的重要保证。首先,定义了网络化作战信息流转的相关概念,抽象了信息流转策略结构;其次,给出了信息流转策略与使命任务的一致性匹配测度方法,分析了信息流转策略适应性演化的一般过程,提出了由演化收益和演化风险组成的适应性演化距离,以相邻信息流转策略之间的演化距离最小为优化目标,建立了网络化作战信息流转策略的适应性演化模型;然后,采用逐次优化算法搜索最优演化路径,并给出了相应的算法流程及求解步骤。最后,通过空中进攻作战案例分析,验证了模型与方法的可行性、有效性。     

一种渐进式平滑轨迹线标绘方法

为实现GIS系统和分布式仿真中运动轨迹线的绘制,提出一种基于Catmull曲线算法的渐进式标绘方法。本方法可根据定位点获得具有连续平滑性质的轨迹线,并随定位点的增加实现轨迹线延伸,延伸的轨迹线可与原轨迹线保持连续平滑性;通过曲线离散化参数调整轨迹线的平滑度;通过依赖于轨迹线的线性插值获取任意时刻的位置信息。实验结果表明,轨迹线标绘方法可以实现基于定位点的渐进式平滑标绘,添加一个定位点的计算时间可在0.1ms内完成。     

协同渲染技术初探

随着虚拟现实技术的发展，对虚拟环境沉浸感的要求越来越高，各种高沉浸感的虚拟现实系统（如CAVE系统、投影阵列）相继出现，此时对单个场景的渲染已经不能满足这些系统的需要。为了同时对多个场景进行渲染，并满足相互之间的约束关系，引入了协同的思想，提出了协同渲染这一新的概念．对协同渲染的概念和特征进行了初步定义和探索，对渲染任务的划分和分配、协同渲染中的约束关系进行了研究，最后以构建的协同渲染平台在MOVE系统中的应用为例，验证了协同渲染思想的合理性和正确性。     

遗传算法在小目标图像分割中的应用

将遗传算法用于小目标图像分割 ,提出了目标在图像中所占比例的可能范围参数 ,结合P tile法和直方图熵法 ,得到了一种新的自适应目标分割方法。该方法克服了传统P tile法要求已知目标所占确切比例的缺陷 ,并利用了遗传算法能自动在搜索空间内快速寻优的特点 ,而且可以推广到任意大小目标的图像分割问题上。试验结果表明 ,该方法具有良好的分割质量 ,运算速度提高了 2 1 5 %。     

可重构计算平台上软硬件任务划分与调度算法

软硬件任务划分和任务调度是保证任务集合在可重构计算平台上高效运行的重要技术。传统上软硬件任务划分与任务调度独立进行,划分方案和调度方案不一定匹配,加速效果难以保证。提出了一种将软硬件任务划分与任务调度相结合的算法。该算法综合考虑了任务的执行时间、任务间的通信开销、任务间的依赖关系以及计算资源间的并发关系,可以同时获得给定任务集的软硬件任务划分方案和任务调度方案,加速效果良好。算法开销与传统的任务调度算法相当,时间复杂度为O(V²log₂V+PVlog₂V)实验结果表明了该算法的可行性和有效性。