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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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
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container_title 大地测量与地球动力学
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creator 谭勖立
王庆宾
范雕
冯进凯
黄炎
黄子炎
description 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.
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