【摘 要】
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随着声纳探测技术及水下武器系统的快速发展,目前对水下复杂形体目标回波特性预测的准确性及速度要求也越来越高。对存在多次反射的复杂形体目标进行回波特性预报时,传统板块元方法存在计算精度不高,若对大量板块进行遮挡判断还存在耗时大的问题。本文基于计算电磁学领域中的弹跳射线(SBR)方法,将几何光学法(GO)与板块元散射声场积分算法相结合应用在水下目标的声散射特性研究中,提出了基于多GPU平台的高性能并行加
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随着声纳探测技术及水下武器系统的快速发展,目前对水下复杂形体目标回波特性预测的准确性及速度要求也越来越高。对存在多次反射的复杂形体目标进行回波特性预报时,传统板块元方法存在计算精度不高,若对大量板块进行遮挡判断还存在耗时大的问题。本文基于计算电磁学领域中的弹跳射线(SBR)方法,将几何光学法(GO)与板块元散射声场积分算法相结合应用在水下目标的声散射特性研究中,提出了基于多GPU平台的高性能并行加速方案,并对水声目标强度实时仿真系统进行设计与实现。本文的主要工作及贡献如下:一、针对传统SBR算法中射线追踪模块耗时大的问题,本文应用两种方法来提升SBR算法性能。一是对仿真目标进行线索KD-tree构建,以提高射线追踪效率;二是通过多分辨率网格算法实现声线管束分裂,以有效减少计算时的内存资源占用和耗时。二、基于多分辨率弹跳射线法,本文提出了水声目标强度的GPU并行仿真方案。由于需要分裂的声线管束在虚拟孔径面上稀疏分布,为了利用全局存储器的合并访问特性,本文提出了一种GPU上管束及射线的密集存储方案。对于算法各主要核函数中存在的耗时问题,本文从CUDA线程计算任务分配、GPU多级存储器利用和占用率分析等多方面对核函数进行深入的性能优化。实验表明:本文提出的GPU多分辨率弹跳射线法高性能并行方案与GPU传统弹跳射线法相比,可达到23%-80%的性能提升效果。三、本文提出了基于Open MP+CUDA的多GPU协同策略,在单节点多GPU平台上实现水声目标强度的实时仿真。同时,为了改善各GPU设备上负载不均衡的状况,本文提出了虚拟孔径面的L-形动态划分方法,与一维均匀划分相比,该算法在多GPU平台上的并行性能提升了20%以上。此时,基于多GPU的水声目标强度仿真时间在200ms以内,能够达到实时仿真的要求。四、为了提高系统仿真的整体性,本文设计实现了一套仿真演示系统,该系统可以利用图形界面完成仿真模型选择、参数配置、模型可视化、伪彩图以及仿真曲线绘制等人机交互功能,提高了本文研究的实用性。
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