基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法

P223; 在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题.针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算.运用该算法处理GRACE-FO卫星202001-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-Grace-FO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	大地测量与地球动力学 2021, Vol.41 (9), p.954-960
Hauptverfasser:	谭勖立, 王庆宾, 范雕, 冯进凯, 黄炎, 黄子炎
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	P223; 在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题.针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算.运用该算法处理GRACE-FO卫星202001-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-Grace-FO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且相较于传统的串行算法,反演耗时减少98.479％,内存消耗减小1个数量级.
ISSN:	1671-5942
DOI:	10.14075/j.jgg.2021.09.014