本文關(guān)鍵詞：可視域分析算法的并行化與容錯(cuò)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地形數(shù)據(jù)規(guī)模的增加,數(shù)據(jù)分辨率的提高和數(shù)據(jù)復(fù)雜度的上升對(duì)數(shù)字地形分析算法形成了越來(lái)越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)�？梢曈蚍治鲎鳛閿�(shù)字地形分析算法集的重要組成部分,其對(duì)計(jì)算系統(tǒng)的性能要求也越來(lái)越高。傳統(tǒng)的以單位時(shí)間內(nèi)處理指令數(shù)為衡量標(biāo)準(zhǔn)的串行計(jì)算系統(tǒng)已經(jīng)不能完全滿足目前的分析計(jì)算需求了,必須要使用并行計(jì)算的手段對(duì)其進(jìn)行改造和處理。但是傳統(tǒng)的并行計(jì)算方法在提高地形分析的效率多集中在通用的粗粒度級(jí)別上,而細(xì)粒度級(jí)別上針對(duì)數(shù)字地形分析算法特點(diǎn)的將并行體系架構(gòu)與具體地學(xué)意義相結(jié)合的并行方法的研究還需要進(jìn)一步發(fā)展和完善。 首先,本文基于數(shù)字地形分析和并行計(jì)算技術(shù),對(duì)可視域分析算法進(jìn)行并行特征和數(shù)據(jù)依賴特征分析,提出可視域分析算法中數(shù)據(jù)的全局和局部數(shù)據(jù)依賴關(guān)系的概念,并對(duì)數(shù)據(jù)并行的一般策略進(jìn)行探討,進(jìn)而為數(shù)據(jù)劃分提供理論依據(jù)。 其次,在等角劃分和等面積劃分的基礎(chǔ)上,本文提出一種基于計(jì)算窗口邊界的數(shù)據(jù)劃分的方法。該方法針對(duì)等角劃分中可能出現(xiàn)的視點(diǎn)隨機(jī)性影響并行效率的問(wèn)題,采用使用柵格擴(kuò)展、填充的方法以及任務(wù)調(diào)度負(fù)載平衡的方法予以處理。 再次,針對(duì)并行數(shù)字地形分析的數(shù)據(jù)密集型特點(diǎn),本文提出一種面向并行可視域分析的檢錯(cuò)方法,利用集群的計(jì)算加速能力對(duì)可視域分析計(jì)算過(guò)程進(jìn)行冗余,并通過(guò)對(duì)計(jì)算結(jié)果的錯(cuò)誤率統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)錯(cuò)誤的檢測(cè),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)由于諸如進(jìn)程失效等原因所導(dǎo)致的計(jì)算結(jié)果錯(cuò)誤的檢測(cè)。在此基礎(chǔ)之上,本文以并行檢錯(cuò)為基礎(chǔ),使用多副本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一種在并行結(jié)構(gòu)體系下的地形分析容錯(cuò)方法,為并行數(shù)字地形分析下常見的容錯(cuò)問(wèn)題提供了一種易于實(shí)現(xiàn)的解決方法。 最后,本文在并行可視域分析算法的基礎(chǔ)之上,將地形分析中的數(shù)據(jù)依賴處理方法推廣到地形分析算法集中的其他算法之中,同時(shí)也為地形分析中的具有全局?jǐn)?shù)據(jù)依賴問(wèn)題的分析算法提供一種比較通用的解決思路。
【關(guān)鍵詞】：并行計(jì)算 數(shù)字地形分析 可視域分析 容錯(cuò)計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP338.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究意義9-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.4 本文的工作13-14
• 第2章 可視域分析14-22
• 2.1 數(shù)字高程模型14-15
• 2.2 地形可視性分析15-21
• 2.2.1 可視域分析15-16
• 2.2.2 基于格網(wǎng)DEM的通視性計(jì)算算法16-18
• 2.2.3 基于格網(wǎng)DEM的可視域計(jì)算算法18-21
• 2.3 小結(jié)21-22
• 第3章 可視域分析并行算法的研究22-54
• 3.1 可視域分析算法的任務(wù)并行特征22-28
• 3.1.1 串行算法并行化的一般策略22-24
• 3.1.2 可視域分析算法中的任務(wù)并行24-28
• 3.2 可視域分析算法的數(shù)據(jù)依賴特征28-42
• 3.2.1 分布式并行計(jì)算中的數(shù)據(jù)處理方法28-37
• 3.2.2 地形分析中的數(shù)據(jù)依賴特征37-41
• 3.2.3 可視域分析的數(shù)據(jù)依賴41-42
• 3.3 面向數(shù)據(jù)依賴的并行可視域分析算法42-50
• 3.3.1 粗粒度下基于計(jì)算窗口邊界點(diǎn)的并行數(shù)據(jù)劃分方式43-47
• 3.3.2 細(xì)粒度下可視域分析中數(shù)據(jù)依賴的處理方法47-50
• 3.4 可視域分析并行算法在集群環(huán)境下的優(yōu)化50-52
• 3.5 小結(jié)52-54
• 第4章 并行可視域分析算法的容錯(cuò)方法54-65
• 4.1 并行計(jì)算中的檢錯(cuò)方法54-55
• 4.2 并行容錯(cuò)技術(shù)55-60
• 4.2.1 Checkpoint(檢查點(diǎn))技術(shù)55-58
• 4.2.2 并行復(fù)算技術(shù)58-59
• 4.2.3 并行容錯(cuò)技術(shù)效果的對(duì)比59-60
• 4.3 并行可視域分析算法下的容錯(cuò)設(shè)計(jì)60-63
• 4.3.1 可視域分析算法的容錯(cuò)特征60-61
• 4.3.2 面向可視域分析算法的容錯(cuò)設(shè)計(jì)61-63
• 4.4 小結(jié)63-65
• 第5章 并行可視域分析算法實(shí)驗(yàn)65-72
• 5.1 集群環(huán)境下采用異步處理的可視域并行算法65-67
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)65-66
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析66-67
• 5.2 參考邊界數(shù)據(jù)劃分法67-69
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)67-68
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果68-69
• 5.3 采用并行復(fù)算的容錯(cuò)實(shí)驗(yàn)69-72
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)69-70
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果70-72
• 第6章 總結(jié)72-74
• 6.1 論文總結(jié)72-73
• 6.2 工作展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加的項(xiàng)目78-79
• 致謝79

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 葉蔚;陶e，

本文編號(hào)：393059